* Doc fixes: rm anchors <a> * Doc fixes: rm anchors <a> * Doc fixes: fix links * Doc fixes: fix the links
14 KiB
Хранение словарей в памяти
Словари можно размещать в памяти множеством способов.
Рекомендуем flat, hashed и complex_key_hashed. Скорость обработки словарей при этом максимальна.
Размещение с кэшированием не рекомендуется использовать из-за потенциально низкой производительности и сложностей в подборе оптимальных параметров. Читайте об этом подробнее в разделе "cache".
Повысить производительнось словарей можно следующими способами:
- Вызывать функцию для работы со словарём после
GROUP BY
. - Помечать извлекаемые атрибуты как инъективные. Атрибут называется инъективным, если разным ключам соответствуют разные значения атрибута. Тогда при использовании в
GROUP BY
функции, достающей значение атрибута по ключу, эта функция автоматически выносится изGROUP BY
.
При ошибках работы со словарями ClickHouse генерирует исключения. Например, в следующих ситуациях:
- При обращении к словарю, который не удалось загрузить.
- При ошибке запроса к
cached
-словарю.
Список внешних словарей и их статус можно посмотреть в таблице system.dictionaries
.
Общий вид конфигурации:
<yandex>
<dictionary>
...
<layout>
<layout_type>
<!-- layout settings -->
</layout_type>
</layout>
...
</dictionary>
</yandex>
Способы размещения словарей в памяти
flat
Словарь полностью хранится в оперативной памяти в виде плоских массивов. Объем памяти, занимаемой словарем? пропорционален размеру самого большого (по размеру) ключа.
Ключ словаря имеет тип UInt64
и его величина ограничена 500 000. Если при создании словаря обнаружен ключ больше, то ClickHouse бросает исключение и не создает словарь.
Поддерживаются все виды источников. При обновлении, данные (из файла, из таблицы) читаются целиком.
Это метод обеспечивает максимальную производительность среди всех доступных способов размещения словаря.
Пример конфигурации:
<layout>
<flat />
</layout>
hashed
Словарь полностью хранится в оперативной памяти в виде хэш-таблиц. Словарь может содержать произвольное количество элементов с произвольными идентификаторами. На практике, количество ключей может достигать десятков миллионов элементов.
Поддерживаются все виды источников. При обновлении, данные (из файла, из таблицы) читаются целиком.
Пример конфигурации:
<layout>
<hashed />
</layout>
complex_key_hashed
Тип размещения предназначен для использования с составными ключами. Аналогичен hashed
.
Пример конфигурации:
<layout>
<complex_key_hashed />
</layout>
range_hashed
Словарь хранится в оперативной памяти в виде хэш-таблицы с упорядоченным массивом диапазонов и соответствующих им значений.
Этот способ размещения работает также как и hashed и позволяет дополнительно к ключу использовать дипазоны по дате/времени, если они указаны в словаре.
Пример: таблица содержит скидки для каждого рекламодателя в виде:
+---------------+---------------------+-------------------+--------+
| advertiser id | discount start date | discount end date | amount |
+===============+=====================+===================+========+
| 123 | 2015-01-01 | 2015-01-15 | 0.15 |
+---------------+---------------------+-------------------+--------+
| 123 | 2015-01-16 | 2015-01-31 | 0.25 |
+---------------+---------------------+-------------------+--------+
| 456 | 2015-01-01 | 2015-01-15 | 0.05 |
+---------------+---------------------+-------------------+--------+
Чтобы использовать выборку по диапазонам дат, необходимо в structure определить элементы range_min
, range_max
.
Пример:
<structure>
<id>
<name>Id</name>
</id>
<range_min>
<name>first</name>
</range_min>
<range_max>
<name>last</name>
</range_max>
...
Для работы с такими словарями в функцию dictGetT
необходимо передавать дополнительный аргумент - дату: :
dictGetT('dict_name', 'attr_name', id, date)
Функция возвращает значение для заданных id
и диапазона дат, в который входит переданная дата.
Особенности алгоритма:
- Если не найден
id
или для найденногоid
не найден диапазон, то возвращается значение по умолчанию для словаря. - Если есть перекрывающиеся диапазоны, то можно использовать любой подходящий.
- Если граница диапазона
NULL
или некорректная дата (1900-01-01, 2039-01-01), то диапазон считается открытым. Диапазон может быть открытым с обеих сторон.
Пример конфигурации:
<yandex>
<dictionary>
...
<layout>
<range_hashed />
</layout>
<structure>
<id>
<name>Abcdef</name>
</id>
<range_min>
<name>StartDate</name>
</range_min>
<range_max>
<name>EndDate</name>
</range_max>
<attribute>
<name>XXXType</name>
<type>String</type>
<null_value />
</attribute>
</structure>
</dictionary>
</yandex>
cache
Словарь хранится в кэше, состоящем из фиксированного количества ячеек. Ячейки содержат часто используемые элементы.
При поиске в словаре сначала просматривается кэш. На каждый блок данных, все не найденные в кэше или устаревшие ключи запрашиваются у источника с помощью SELECT attrs... FROM db.table WHERE id IN (k1, k2, ...)
. Затем, полученные данные записываются в кэш.
Для cache-словарей может быть задано время устаревания lifetime данных в кэше. Если от загрузки данных в ячейке прошло больше времени, чем lifetime
, то значение не используется, и будет запрошено заново при следующей необходимости его использовать.
Это наименее эффективный из всех способов размещения словарей. Скорость работы кэша очень сильно зависит от правильности настройки и сценария использования. Словарь типа cache показывает высокую производительность лишь при достаточно больших hit rate-ах (рекомендуется 99% и выше). Посмотреть средний hit rate можно в таблице system.dictionaries
.
Чтобы увеличить производительность кэша, используйте подзапрос с LIMIT
, а снаружи вызывайте функцию со словарём.
Поддерживаются источники: MySQL, ClickHouse, executable, HTTP.
Пример настройки:
<layout>
<cache>
<!-- Размер кэша в количестве ячеек. Округляется вверх до степени двух. -->
<size_in_cells>1000000000</size_in_cells>
</cache>
</layout>
Укажите достаточно большой размер кэша. Количество ячеек следует подобрать экспериментальным путём:
- Выставить некоторое значение.
- Запросами добиться полной заполненности кэша.
- Оценить потребление оперативной памяти с помощью таблицы
system.dictionaries
. - Увеличивать/уменьшать количество ячеек до получения требуемого расхода оперативной памяти.
!!! warning Не используйте в качестве источника ClickHouse, поскольку он медленно обрабатывает запросы со случайным чтением.
complex_key_cache
Тип размещения предназначен для использования с составными ключами. Аналогичен cache
.
ip_trie
Тип размещения предназначен для сопоставления префиксов сети (IP адресов) с метаданными, такими как ASN.
Пример: таблица содержит префиксы сети и соответствующие им номера AS и коды стран:
+-----------------+-------+--------+
| prefix | asn | cca2 |
+=================+=======+========+
| 202.79.32.0/20 | 17501 | NP |
+-----------------+-------+--------+
| 2620:0:870::/48 | 3856 | US |
+-----------------+-------+--------+
| 2a02:6b8:1::/48 | 13238 | RU |
+-----------------+-------+--------+
| 2001:db8::/32 | 65536 | ZZ |
+-----------------+-------+--------+
При использовании такого макета структура должна иметь составной ключ.
Пример:
<structure>
<key>
<attribute>
<name>prefix</name>
<type>String</type>
</attribute>
</key>
<attribute>
<name>asn</name>
<type>UInt32</type>
<null_value />
</attribute>
<attribute>
<name>cca2</name>
<type>String</type>
<null_value>??</null_value>
</attribute>
...
Этот ключ должен иметь только один атрибут типа String
, содержащий допустимый префикс IP. Другие типы еще не поддерживаются.
Для запросов необходимо использовать те же функции (dictGetT
с кортежем), что и для словарей с составными ключами:
dictGetT('dict_name', 'attr_name', tuple(ip))
Функция принимает либо UInt32
для IPv4, либо FixedString(16)
для IPv6:
dictGetString('prefix', 'asn', tuple(IPv6StringToNum('2001:db8::1')))
Никакие другие типы не поддерживаются. Функция возвращает атрибут для префикса, соответствующего данному IP-адресу. Если есть перекрывающиеся префиксы, возвращается наиболее специфический.
Данные хранятся в побитовом дереве (trie
), он должены полностью помещаться в оперативной памяти.