2020-04-08 14:22:25 +00:00
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machine_translated: true
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2020-05-15 04:34:54 +00:00
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machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
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2022-04-10 23:08:18 +00:00
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sidebar_position: 54
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sidebar_label: "\u67E5\u8BE2\u5206\u6790"
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2020-04-08 14:22:25 +00:00
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# 采样查询探查器 {#sampling-query-profiler}
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ClickHouse运行允许分析查询执行的采样探查器。 使用探查器,您可以找到在查询执行期间使用最频繁的源代码例程。 您可以跟踪CPU时间和挂钟花费的时间,包括空闲时间。
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使用概要分析器:
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2020-10-13 17:23:29 +00:00
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- 设置 [trace_log](../server-configuration-parameters/settings.md#server_configuration_parameters-trace_log) 服务器配置部分。
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2020-04-08 14:22:25 +00:00
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2020-10-13 17:23:29 +00:00
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本节配置 [trace_log](../../operations/system-tables/trace_log.md#system_tables-trace_log) 系统表包含探查器运行的结果。 它是默认配置的。 请记住,此表中的数据仅对正在运行的服务器有效。 服务器重新启动后,ClickHouse不会清理表,所有存储的虚拟内存地址都可能无效。
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2020-04-08 14:22:25 +00:00
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2020-10-13 17:23:29 +00:00
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- 设置 [query_profiler_cpu_time_period_ns](../settings/settings.md#query_profiler_cpu_time_period_ns) 或 [query_profiler_real_time_period_ns](../settings/settings.md#query_profiler_real_time_period_ns) 设置。 这两种设置可以同时使用。
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2020-04-08 14:22:25 +00:00
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这些设置允许您配置探查器计时器。 由于这些是会话设置,您可以为整个服务器、单个用户或用户配置文件、交互式会话以及每个单个查询获取不同的采样频率。
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默认采样频率为每秒一个采样,CPU和实时定时器都启用。 该频率允许收集有关ClickHouse集群的足够信息。 同时,使用此频率,profiler不会影响ClickHouse服务器的性能。 如果您需要分析每个单独的查询,请尝试使用更高的采样频率。
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分析 `trace_log` 系统表:
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2020-04-30 18:19:18 +00:00
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- 安装 `clickhouse-common-static-dbg` 包。 看 [从DEB软件包安装](../../getting-started/install.md#install-from-deb-packages).
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2020-04-08 14:22:25 +00:00
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2020-10-13 17:23:29 +00:00
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- 允许由内省功能 [allow_introspection_functions](../settings/settings.md#settings-allow_introspection_functions) 设置。
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2020-04-08 14:22:25 +00:00
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出于安全原因,默认情况下禁用内省功能。
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2020-04-30 18:19:18 +00:00
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- 使用 `addressToLine`, `addressToSymbol` 和 `demangle` [内省功能](../../sql-reference/functions/introspection.md) 获取函数名称及其在ClickHouse代码中的位置。 要获取某些查询的配置文件,您需要从以下内容汇总数据 `trace_log` 桌子 您可以通过单个函数或整个堆栈跟踪聚合数据。
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2020-04-08 14:22:25 +00:00
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如果你需要想象 `trace_log` 信息,尝试 [flamegraph](../../interfaces/third-party/gui/#clickhouse-flamegraph) 和 [测速镜](https://github.com/laplab/clickhouse-speedscope).
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## 示例 {#example}
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在这个例子中,我们:
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- 过滤 `trace_log` 数据由查询标识符和当前日期组成。
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- 通过堆栈跟踪聚合。
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- 使用内省功能,我们将得到一个报告:
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- 符号名称和相应的源代码函数。
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- 这些函数的源代码位置。
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<!-- -->
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``` sql
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SELECT
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count(),
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arrayStringConcat(arrayMap(x -> concat(demangle(addressToSymbol(x)), '\n ', addressToLine(x)), trace), '\n') AS sym
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FROM system.trace_log
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WHERE (query_id = 'ebca3574-ad0a-400a-9cbc-dca382f5998c') AND (event_date = today())
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GROUP BY trace
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ORDER BY count() DESC
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LIMIT 10
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```
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``` text
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2020-04-24 09:50:22 +00:00
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{% include "examples/sampling_query_profiler_result.txt" %}
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2020-04-08 14:22:25 +00:00
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```
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