> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-55d9d317.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Производительность запросов — временные ряды > Повышение производительности запросов к временным рядам После оптимизации хранения следующий шаг — повысить производительность запросов. В этом разделе рассматриваются два ключевых подхода: оптимизация ключей `ORDER BY` и использование materialized views. Мы увидим, как эти подходы позволяют сократить время выполнения запросов с секунд до миллисекунд.
## Оптимизируйте ключи `ORDER BY`
Прежде чем переходить к другим оптимизациям, следует оптимизировать ключи сортировки, чтобы ClickHouse работал максимально быстро. Выбор подходящего ключа во многом зависит от того, какие запросы вы собираетесь выполнять. Предположим, что в большинстве наших запросов фильтрация идет по столбцам `project` и `subproject`. В этом случае их стоит добавить в ключ сортировки, а также столбец `time`, поскольку запросы выполняются и по времени. Давайте создадим ещё одну версию таблицы с теми же типами столбцов, что и у `wikistat`, но с сортировкой по `(project, subproject, time)`. ```sql theme={null} CREATE TABLE wikistat_project_subproject ( `time` DateTime, `project` String, `subproject` String, `path` String, `hits` UInt64 ) ENGINE = MergeTree ORDER BY (project, subproject, time); ``` Давайте теперь сравним несколько запросов, чтобы понять, насколько выражение в ключе сортировки влияет на производительность. Обратите внимание: мы не применяли предыдущие оптимизации типов данных и кодеков, поэтому все различия в производительности запросов обусловлены только порядком сортировки.
Запрос `(time)` `(project, subproject, time)`
```sql theme={null} SELECT project, sum(hits) AS h FROM wikistat GROUP BY project ORDER BY h DESC LIMIT 10; ``` 2.381 с 1.660 с
```sql theme={null} SELECT subproject, sum(hits) AS h FROM wikistat WHERE project = 'it' GROUP BY subproject ORDER BY h DESC LIMIT 10; ``` 2.148 с 0.058 с
```sql theme={null} SELECT toStartOfMonth(time) AS m, sum(hits) AS h FROM wikistat WHERE (project = 'it') AND (subproject = 'zero') GROUP BY m ORDER BY m DESC LIMIT 10; ``` 2.192 с 0.012 с
```sql theme={null} SELECT path, sum(hits) AS h FROM wikistat WHERE (project = 'it') AND (subproject = 'zero') GROUP BY path ORDER BY h DESC LIMIT 10; ``` 2.968 с 0.010 с
## Materialized views
Еще один вариант — использовать materialized views для агрегации и хранения результатов часто выполняемых запросов. Вместо исходной таблицы можно обращаться к этим результатам. Предположим, что в нашем случае следующий запрос выполняется довольно часто: ```sql theme={null} SELECT path, SUM(hits) AS v FROM wikistat WHERE toStartOfMonth(time) = '2015-05-01' GROUP BY path ORDER BY v DESC LIMIT 10 ``` ```text theme={null} ┌─path──────────────────┬────────v─┐ │ - │ 89650862 │ │ Angelsberg │ 19165753 │ │ Ana_Sayfa │ 6368793 │ │ Academy_Awards │ 4901276 │ │ Accueil_(homonymie) │ 3805097 │ │ Adolf_Hitler │ 2549835 │ │ 2015_in_spaceflight │ 2077164 │ │ Albert_Einstein │ 1619320 │ │ 19_Kids_and_Counting │ 1430968 │ │ 2015_Nepal_earthquake │ 1406422 │ └───────────────────────┴──────────┘ 10 rows in set. Elapsed: 2.285 sec. Processed 231.41 million rows, 9.22 GB (101.26 million rows/s., 4.03 GB/s.) Peak memory usage: 1.50 GiB. ```
### Создание materialized view
Можно создать следующую materialized view: ```sql theme={null} CREATE TABLE wikistat_top ( `path` String, `month` Date, hits UInt64 ) ENGINE = SummingMergeTree ORDER BY (month, hits); ``` ```sql theme={null} CREATE MATERIALIZED VIEW wikistat_top_mv TO wikistat_top AS SELECT path, toStartOfMonth(time) AS month, sum(hits) AS hits FROM wikistat GROUP BY path, month; ```
### Дозагрузка целевой таблицы
Эта целевая таблица будет заполняться только при вставке новых записей в таблицу `wikistat`, поэтому нужно выполнить [дозагрузку](/ru/guides/clickhouse/data-modelling/backfilling). Проще всего сделать это с помощью оператора [`INSERT INTO SELECT`](/ru/reference/statements/insert-into#inserting-the-results-of-select): выполнить вставку напрямую в целевую таблицу materialized view, [используя](https://github.com/ClickHouse/examples/tree/main/ClickHouse_vs_ElasticSearch/DataAnalytics#variant-1---directly-inserting-into-the-target-table-by-using-the-materialized-views-transformation-query) запрос `SELECT` этого представления (преобразование): ```sql theme={null} INSERT INTO wikistat_top SELECT path, toStartOfMonth(time) AS month, sum(hits) AS hits FROM wikistat GROUP BY path, month; ``` В зависимости от мощности исходного набора данных (у нас 1 миллиард строк!) этот подход может требовать много памяти. В качестве альтернативы можно использовать вариант, требующий минимального объема памяти: * Создание временной таблицы с движком таблицы Null * Подключение копии обычно используемого materialized view к этой временной таблице * Использование запроса `INSERT INTO SELECT` для копирования всех данных из исходного набора данных в эту временную таблицу * Удаление временной таблицы и временного materialized view. При таком подходе строки из исходного набора данных поблочно копируются во временную таблицу (которая не хранит ни одну из них), и для каждого блока строк вычисляется частичное состояние и записывается в целевую таблицу, где эти состояния инкрементально объединяются в фоновом режиме. ```sql theme={null} CREATE TABLE wikistat_backfill ( `time` DateTime, `project` String, `subproject` String, `path` String, `hits` UInt64 ) ENGINE = Null; ``` Далее создадим materialized view, которая будет читать из `wikistat_backfill` и записывать в `wikistat_top` ```sql theme={null} CREATE MATERIALIZED VIEW wikistat_backfill_top_mv TO wikistat_top AS SELECT path, toStartOfMonth(time) AS month, sum(hits) AS hits FROM wikistat_backfill GROUP BY path, month; ``` И наконец, мы заполним `wikistat_backfill` данными из исходной таблицы `wikistat`: ```sql theme={null} INSERT INTO wikistat_backfill SELECT * FROM wikistat; ``` После завершения этого запроса можно удалить таблицу дозагрузки и materialized view: ```sql theme={null} DROP VIEW wikistat_backfill_top_mv; DROP TABLE wikistat_backfill; ``` Теперь мы можем выполнять запросы к materialized view, а не к исходной таблице: ```sql theme={null} SELECT path, sum(hits) AS hits FROM wikistat_top WHERE month = '2015-05-01' GROUP BY ALL ORDER BY hits DESC LIMIT 10; ``` ```text theme={null} ┌─path──────────────────┬─────hits─┐ │ - │ 89543168 │ │ Angelsberg │ 7047863 │ │ Ana_Sayfa │ 5923985 │ │ Academy_Awards │ 4497264 │ │ Accueil_(homonymie) │ 2522074 │ │ 2015_in_spaceflight │ 2050098 │ │ Adolf_Hitler │ 1559520 │ │ 19_Kids_and_Counting │ 813275 │ │ Andrzej_Duda │ 796156 │ │ 2015_Nepal_earthquake │ 726327 │ └───────────────────────┴──────────┘ 10 rows in set. Elapsed: 0.004 sec. ``` Прирост производительности здесь впечатляющий. Раньше на вычисление ответа на этот запрос уходило чуть больше 2 секунд, а теперь — всего 4 миллисекунды.