Clickhouse上用Order By保证绝对正确结果但代价是性能
作者:互联网
一些聚合函数的结果跟流入数据的顺序有关,CH文档明确说明这样的函数的结果是不确定的。这是为什么呢?让我们用explain pipeline
来一探究竟。
以一个很简单的查询为例:
select any( step ) from events group by request_id;
events表的定义如下:
CREATE TABLE default.events
(
`ID` UInt64,
`request_id` String,
`step_id` Int64,
`step` String
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY ID
该查询从events表里面读取数据步骤 step
和请求ID request_id
,按照request_id
分组并取第一个step
。
我们看一下这个查询的pipeline:
localhost :) explain pipeline select any( `step`) from events group by request_id
┌─explain────────────────────────────────┐
│ (Expression) │
│ ExpressionTransform │
│ (Aggregating) │
│ Resize 32 → 1 │
│ AggregatingTransform × 32 │
│ StrictResize 32 → 32 │
│ (Expression) │
│ ExpressionTransform × 32 │
│ (SettingQuotaAndLimits) │
│ (ReadFromMergeTree) │
│ MergeTreeThread × 32 0 → 1 │
└────────────────────────────────────────┘
可以看出没有sorting步骤。这个查询在多核服务器中速度是相当快的,因为充分利用了多核,直到最后一步才归并成一个数据流由一个线程来处理。
可是要注意 这个查询的结果每次都不一样,可以用加过滤条件的计数来测试,测试的SQL如下:
select countIf(A='step1') from (select any( `step`) as A from (select * from events) group by request_id)
结果是:2500579, 2500635,2500660。结果差距都不大,但都不是绝对正确的结果。这是因为多线程执行时并不能严格保证是按照engine=MergeTree 的表的存储顺序来处理数据的。如果能容忍误差就没问题,因为这个查询的效率是非常高的。
但如果要追求绝对的正确结果。则需要显示地指定顺序,改造查询如下:
select any( step ) from (select * from events order by ID) group by request_id;
查询的pipeline变成这样:
localhost :) explain pipeline select any( step ) from (select * from events order by ID) group by request_id;
┌─explain─────────────────────────────────┐
│ (Expression) │
│ ExpressionTransform │
│ (Aggregating) │
│ AggregatingTransform │
│ (Expression) │
│ ExpressionTransform │
│ (Sorting) │
│ MergingSortedTransform 36 → 1 │
│ (Expression) │
│ ExpressionTransform × 36 │
│ (SettingQuotaAndLimits) │
│ (ReadFromMergeTree) │
│ MergeTreeInOrder × 36 0 → 1 │
└─────────────────────────────────────────┘
注意到pipeline中增加了重要的一步MergingSortedTransform 36 → 1
,这一步保证了查询的正确性,但是将多个线程的数据流归集到一起,排序后继续由一个线程完成剩下的处理步骤,效率上受到很大的影响。测试结果表示:加了ORDER BY 子句的查询能够得到一致的正确结果,但效率差了至少10倍。越是核数多的服务器,其差距越大。
标签:request,Order,step,上用,select,events,查询,id,Clickhouse 来源: https://www.cnblogs.com/chengxin1985/p/16055559.html