Полезные запросы для устранения неполадок

Ниже в произвольном порядке приведены несколько полезных запросов для устранения неполадок в ClickHouse и для понимания того, что происходит. У нас также есть отличный блог с важными запросами для мониторинга ClickHouse.

Посмотрите, какие настройки отличаются от значений по умолчанию

SELECT
    name,
    value
FROM system.settings
WHERE changed

Как узнать размер всех ваших таблиц

SELECT table,
    formatReadableSize(sum(bytes)) as size
    FROM system.parts
    WHERE active
GROUP BY table

Результат выглядит так:

┌─table───────────┬─size──────┐
│ stat            │ 38.89 MiB │
│ customers       │ 525.00 B  │
│ my_sparse_table │ 40.73 MiB │
│ crypto_prices   │ 32.18 MiB │
│ hackernews      │ 6.23 GiB  │
└─────────────────┴───────────┘

Количество строк и средний размер таблицы за день

SELECT
    table,
    formatReadableSize(size) AS size,
    rows,
    days,
    formatReadableSize(avgDaySize) AS avgDaySize
FROM
(
    SELECT
        table,
        sum(bytes) AS size,
        sum(rows) AS rows,
        min(min_date) AS min_date,
        max(max_date) AS max_date,
        max_date - min_date AS days,
        size / (max_date - min_date) AS avgDaySize
    FROM system.parts
    WHERE active
    GROUP BY table
    ORDER BY rows DESC
)

Процент сжатия по столбцам, а также размер основного индекса в памяти

Вы можете увидеть, насколько сжаты ваши данные по каждому столбцу. Этот запрос также возвращает размер ваших основных индексов в памяти — это полезно знать, потому что основные индексы должны помещаться в памяти.

SELECT
    parts.*,
    columns.compressed_size,
    columns.uncompressed_size,
    columns.compression_ratio,
    columns.compression_percentage
FROM
(
    SELECT
        table,
        formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes)) AS uncompressed_size,
        formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes)) AS compressed_size,
        round(sum(data_compressed_bytes) / sum(data_uncompressed_bytes), 3) AS compression_ratio,
        round(100 - ((sum(data_compressed_bytes) * 100) / sum(data_uncompressed_bytes)), 3) AS compression_percentage
    FROM system.columns
    GROUP BY table
) AS columns
RIGHT JOIN
(
    SELECT
        table,
        sum(rows) AS rows,
        max(modification_time) AS latest_modification,
        formatReadableSize(sum(bytes)) AS disk_size,
        formatReadableSize(sum(primary_key_bytes_in_memory)) AS primary_keys_size,
        any(engine) AS engine,
        sum(bytes) AS bytes_size
    FROM system.parts
    WHERE active
    GROUP BY
        database,
        table
) AS parts ON columns.table = parts.table
ORDER BY parts.bytes_size DESC

Количество запросов от клиента за последние 10 минут

При необходимости увеличьте или уменьшите временной интервал в функции toIntervalMinute(10):

SELECT
    client_name,
    count(),
    query_kind,
    toStartOfMinute(event_time) AS event_time_m
FROM system.query_log
WHERE (type = 'QueryStart') AND (event_time > (now() - toIntervalMinute(10)))
GROUP BY
    event_time_m,
    client_name,
    query_kind
ORDER BY
    event_time_m DESC,
    count() ASC

Количество частей в каждой партиции

SELECT
    concat(database, '.', table),
    partition_id,
    count()
FROM system.parts
WHERE active
GROUP BY
    database,
    table,
    partition_id

Поиск долго выполняющихся запросов

Это поможет найти зависшие запросы:

SELECT
    elapsed,
    initial_user,
    client_name,
    hostname(),
    query_id,
    query
FROM clusterAllReplicas(default, system.processes)
ORDER BY elapsed DESC

Используя Query id самого долгого запроса, можно получить трассировку стека, которая поможет при отладке.

SET allow_introspection_functions=1;

SELECT
    arrayStringConcat(
        arrayMap(
            x,
            y -> concat(x, ': ', y),
            arrayMap(x -> addressToLine(x), trace),
            arrayMap(x -> demangle(addressToSymbol(x)), trace)
        ),
        '\n'
    ) as trace
FROM
    system.stack_trace
WHERE
    query_id = '0bb6e88b-9b9a-4ffc-b612-5746c859e360';

Последние ошибки

SELECT *
FROM system.errors
ORDER BY last_error_time DESC

Ответ выглядит так:

┌─name──────────────────┬─code─┬─value─┬─────last_error_time─┬─last_error_message──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─last_error_trace─┬─remote─┐
│ UNKNOWN_TABLE         │   60 │     3 │ 2023-03-14 01:02:35 │ Table system.stack_trace doesn't exist                                                                                                              │ []               │      0 │
│ BAD_GET               │  170 │     1 │ 2023-03-14 00:58:55 │ Requested cluster 'default' not found                                                                                                               │ []               │      0 │
│ UNKNOWN_IDENTIFIER    │   47 │     1 │ 2023-03-14 00:49:12 │ Missing columns: 'parts.table' 'table' while processing query: 'table = parts.table', required columns: 'table' 'parts.table' 'table' 'parts.table' │ []               │      0 │
│ NO_ELEMENTS_IN_CONFIG │  139 │     2 │ 2023-03-14 00:42:11 │ Certificate file is not set.                                                                                                                        │ []               │      0 │
└───────────────────────┴──────┴───────┴─────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────────────┴────────┘

Топ-10 запросов с наибольшим потреблением CPU и памяти

SELECT
    type,
    event_time,
    initial_query_id,
    formatReadableSize(memory_usage) AS memory,
    `ProfileEvents.Values`[indexOf(`ProfileEvents.Names`, 'UserTimeMicroseconds')] AS userCPU,
    `ProfileEvents.Values`[indexOf(`ProfileEvents.Names`, 'SystemTimeMicroseconds')] AS systemCPU,
    normalizedQueryHash(query) AS normalized_query_hash
FROM system.query_log
ORDER BY memory_usage DESC
LIMIT 10

Один запрос может записываться как несколько строк с разными значениями query_id — вторичные распределённые запросы и внутренние шаги представления имеют is_initial_query = 0. Отфильтруйте по is_initial_query = 1 (или query_id = initial_query_id), чтобы увидеть запросы в том виде, в котором они были отправлены. Обратите внимание: внутренние значения query_id, которые назначает ClickHouse, могут включать метку вроде queryView.... Подробнее см. в справочнике query_log.

Сколько места на диске занимают мои проекции

SELECT
    name,
    parent_name,
    formatReadableSize(bytes_on_disk) AS bytes,
    formatReadableSize(parent_bytes_on_disk) AS parent_bytes,
    bytes_on_disk / parent_bytes_on_disk AS ratio
FROM system.projection_parts

Показать объём дискового хранилища, количество частей, строк в system.parts и marks по базам данных

SELECT
    database,
    table,
    partition,
    count() AS parts,
    formatReadableSize(sum(bytes_on_disk)) AS bytes_on_disk,
    formatReadableQuantity(sum(rows)) AS rows,
    sum(marks) AS marks
FROM system.parts
WHERE (database != 'system') AND active
GROUP BY
    database,
    table,
    partition
ORDER BY database ASC

Подробные сведения о недавно записанных новых частях

Эти сведения включают время создания, размер, количество строк и многое другое:

SELECT
    modification_time,
    rows,
    formatReadableSize(bytes_on_disk),
    *
FROM clusterAllReplicas(default, system.parts)
WHERE (database = 'default') AND active AND (level = 0)
ORDER BY modification_time DESC
LIMIT 100

Запросы для мониторинга всего кластера

Следующие запросы полезны для мониторинга кластеров ClickHouse. Они используют clusterAllReplicas() для агрегации данных по всем узлам.

В этих запросах предполагается, что ваш кластер называется default. Если у вашего кластера другое имя, замените 'default' и default на фактическое имя вашего кластера.

Среднее число новых частей в минуту и в секунду (за последний час)

WITH
    PER_MINUTE AS
    (
    SELECT
        toStartOfInterval(modification_time, toIntervalMinute(1)) AS t,
        count() AS new_part_count
    FROM
        clusterAllReplicas(default, merge(system, '^parts'))
    WHERE
        (database = 'default') AND
        (table = 'your_table') AND
        (active = true) AND
        (level = 0) AND
        (modification_time >= (now() - toIntervalHour(1)))
    GROUP BY
        t
    ORDER BY
        t ASC
    SETTINGS skip_unavailable_shards = 1
    )
SELECT
    AVG(new_part_count) AS new_parts_per_minute,
    new_parts_per_minute / 60 AS new_parts_per_second
FROM
    PER_MINUTE

Замените 'your_table' на реальное имя таблицы, которую вы хотите отслеживать.

Запросы с высокой нагрузкой на CPU и память (по всему кластеру)

SELECT
    type,
    event_time,
    initial_query_id,
    formatReadableSize(memory_usage) AS memory,
    `ProfileEvents.Values`[indexOf(`ProfileEvents.Names`, 'UserTimeMicroseconds')] AS userCPU,
    `ProfileEvents.Values`[indexOf(`ProfileEvents.Names`, 'SystemTimeMicroseconds')] AS systemCPU,
    normalizedQueryHash(query) AS normalized_query_hash
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^query_log'))
ORDER BY memory_usage DESC
LIMIT 10

Текущие слияния с расчетным временем завершения

Этот запрос показывает слияния, которые сейчас выполняются в кластере, с расчетным временем до завершения:

SELECT
    hostName(),
    database,
    table,
    round(elapsed, 0) AS elapsed_seconds,
    round(progress, 4) AS progress_ratio,
    formatReadableTimeDelta((elapsed / progress) - elapsed) AS estimated_time_remaining,
    num_parts,
    result_part_name
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^merges'))
ORDER BY (elapsed / progress) - elapsed ASC

Наиболее частые запросы по нормализованному хешу

Найдите запросы, которые выполняются чаще всего (это полезно для выявления запросов, которые следует оптимизировать):

SELECT
    normalizedQueryHash(query) AS query_hash,
    count() AS execution_count,
    any(query) AS example_query
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^query_log'))
WHERE event_date >= today() - 1
GROUP BY normalizedQueryHash(query)
ORDER BY execution_count DESC
LIMIT 20

Количество ошибок по типу события и дате

Проанализируйте ошибки создания частей во всём кластере:

SELECT
    event_date,
    event_type,
    table,
    error,
    COUNT() AS error_count
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^part_log'))
WHERE database = 'default'
GROUP BY
    event_date,
    event_type,
    error,
    table
ORDER BY
    event_date DESC,
    error_count DESC

Количество таблиц по узлам

Проверьте распределение таблиц по узлам кластера:

SELECT
    hostName() AS host,
    count() AS table_count
FROM clusterAllReplicas('default', merge(system, '^tables'))
WHERE database = 'default'
GROUP BY hostName()
ORDER BY table_count DESC

Проверка операций async insert

Отслеживайте активность операций async insert:

SELECT
    event_date,
    count() AS total_count,
    sum(if(query LIKE '%async%', 1, 0)) AS async_count,
    sum(if(query LIKE '%INSERT%', 1, 0)) AS insert_count
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^query_log'))
WHERE event_date >= today() - 7
GROUP BY event_date
ORDER BY event_date DESC

Анализ частей и слияний

Текущие активные части по таблицам

Посмотрите количество активных частей для каждой таблицы по всему кластеру:

SELECT
    database,
    table,
    count() AS part_count,
    formatReadableSize(sum(bytes_on_disk)) AS total_size
FROM clusterAllReplicas(default, system.parts)
WHERE active = 1 AND database = 'default'
GROUP BY database, table
ORDER BY part_count DESC

Партиции, в которых слишком много частей

Найдите партиции, в которых может быть слишком много частей (это может повлиять на производительность запросов):

SELECT
    database,
    table,
    partition,
    count() AS part_count,
    formatReadableSize(sum(bytes_on_disk)) AS total_size
FROM clusterAllReplicas(default, system.parts)
WHERE active = 1
GROUP BY database, table, partition
HAVING part_count > 100
ORDER BY part_count DESC

Отсоединённые части

Проверьте, есть ли отсоединённые части, которые могут потребовать изучения:

SELECT
    database,
    table,
    partition_id,
    name,
    reason,
    count()
FROM clusterAllReplicas(default, system.detached_parts)
GROUP BY database, table, partition_id, name, reason
ORDER BY database, table

Запросы для получения системной информации

Использование памяти на узлах кластера

Отслеживайте использование памяти на всех узлах:

SELECT
    hostName() AS host,
    formatReadableSize(max(memory_usage)) AS peak_memory,
    formatReadableSize(avg(memory_usage)) AS avg_memory,
    formatReadableSize(min(memory_usage)) AS min_memory
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^query_log'))
WHERE event_date >= today() - 1
GROUP BY hostName()
ORDER BY peak_memory DESC

Выполнение запросов в кластере

Проверьте, какие запросы выполняются в данный момент:

SELECT
    hostName() AS host,
    initial_user,
    query_id,
    elapsed,
    read_rows,
    formatReadableSize(memory_usage) AS memory_usage,
    normalizedQueryHash(query) AS query_hash
FROM clusterAllReplicas(default, system.processes)
ORDER BY elapsed DESC

Настройки, изменённые по сравнению со значениями по умолчанию

Посмотрите, какие настройки были изменены по сравнению со значениями по умолчанию:

SELECT
    hostName() AS host,
    name,
    value
FROM clusterAllReplicas(default, system.settings)
WHERE changed = 1
ORDER BY hostName(), name

Состояние очереди репликации

Для реплицируемых таблиц проверьте очередь репликации:

SELECT
    hostName() AS host,
    database,
    table,
    count() AS queue_size,
    sum(if(is_currently_executing = 1, 1, 0)) AS executing_count
FROM clusterAllReplicas(default, system.replication_queue)
GROUP BY hostName(), database, table
HAVING queue_size > 0
ORDER BY queue_size DESC

Последнее изменение 25 июня 2026 г.

Как использовать array join для извлечения переменных атрибутов и выполнения запросов к ним с помощью ключей и значений mapПростой пример, показывающий, как использовать array join для извлечения переменных атрибутов и выполнения запросов к ним с помощью ключей и значений map