ClickHouse/docs/ru/sql-reference/dictionaries/external-dictionaries/external-dicts-dict-layout.md

19 KiB
Raw Blame History

toc_priority toc_title
41 Хранение словарей в памяти

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 производительность 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 из GROUP 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>

Соответствущий DDL-запрос:

CREATE DICTIONARY (...)
...
LAYOUT(LAYOUT_TYPE(param value)) -- layout settings
...

Способы размещения словарей в памяти

flat

Словарь полностью хранится в оперативной памяти в виде плоских массивов. Объём памяти, занимаемой словарём 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>

или

LAYOUT(FLAT())

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>

или

LAYOUT(HASHED())

sparse_hashed

Аналогичен hashed, но при этом занимает меньше места в памяти и генерирует более высокую загрузку CPU.

Пример конфигурации:

<layout>
  <sparse_hashed />
</layout>

или

LAYOUT(SPARSE_HASHED())

complex_key_hashed

Тип размещения предназначен для использования с составными ключами. Аналогичен hashed.

Пример конфигурации:

<layout>
  <complex_key_hashed />
</layout>

или

LAYOUT(COMPLEX_KEY_HASHED())

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 (произвольному числовому типу).

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. В этих элементах должны присутствовать элементы name и type (если type не указан, будет использован тип по умолчанию Date). type может быть любым численным типом (Date/DateTime/UInt64/Int32/др.).

Пример:

<structure>
    <id>
        <name>Id</name>
    </id>
    <range_min>
        <name>first</name>
        <type>Date</type>
    </range_min>
    <range_max>
        <name>last</name>
        <type>Date</type>
    </range_max>
    ...

или

CREATE DICTIONARY somedict (
    id UInt64,
    first Date,
    last Date
)
PRIMARY KEY id
LAYOUT(RANGE_HASHED())
RANGE(MIN first MAX last)

Для работы с такими словарями в функцию dictGetT необходимо передавать дополнительный аргумент, для которого подбирается диапазон:

  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 найденного id 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>StartTimeStamp</name>
                                <type>UInt64</type>
                        </range_min>
                        <range_max>
                                <name>EndTimeStamp</name>
                                <type>UInt64</type>
                        </range_max>
                        <attribute>
                                <name>XXXType</name>
                                <type>String</type>
                                <null_value />
                        </attribute>
                </structure>

        </dictionary>
</yandex>

или

CREATE DICTIONARY somedict(
    Abcdef UInt64,
    StartTimeStamp UInt64,
    EndTimeStamp UInt64,
    XXXType String DEFAULT ''
)
PRIMARY KEY Abcdef
RANGE(MIN StartTimeStamp MAX EndTimeStamp)

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>

или

LAYOUT(CACHE(SIZE_IN_CELLS 1000000000))

Укажите достаточно большой размер кэша. Количество ячеек следует подобрать экспериментальным путём:

  1. Выставить некоторое значение.
  2. Запросами добиться полной заполненности кэша.
  3. Оценить потребление оперативной памяти с помощью таблицы system.dictionaries.
  4. Увеличивать/уменьшать количество ячеек до получения требуемого расхода оперативной памяти.

!!! warning "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.

ssd_cache

Похож на cache, но хранит данные на SSD и индекс в оперативной памяти.

<layout>
    <ssd_cache>
        <!-- Size of elementary read block in bytes. Recommended to be equal to SSD's page size. -->
        <block_size>4096</block_size>
        <!-- Max cache file size in bytes. -->
        <file_size>16777216</file_size>
        <!-- Size of RAM buffer in bytes for reading elements from SSD. -->
        <read_buffer_size>131072</read_buffer_size>
        <!-- Size of RAM buffer in bytes for aggregating elements before flushing to SSD. -->
        <write_buffer_size>1048576</write_buffer_size>
        <!-- Path where cache file will be stored. -->
        <path>/var/lib/clickhouse/clickhouse_dictionaries/test_dict</path>
        <!-- Max number on stored keys in the cache. Rounded up to a power of two. -->
        <max_stored_keys>1048576</max_stored_keys>
    </ssd_cache>
</layout>

или

LAYOUT(CACHE(BLOCK_SIZE 4096 FILE_SIZE 16777216 READ_BUFFER_SIZE 1048576
    PATH /var/lib/clickhouse/clickhouse_dictionaries/test_dict MAX_STORED_KEYS 1048576))

complex_key_ssd_cache

Тип размещения предназначен для использования с составными ключами. Похож на ssd_cache.

direct

Словарь не хранит данные локально и взаимодействует с источником непосредственно в момент запроса.

Ключ словаря имеет тип UInt64.

Поддерживаются все виды источников, кроме локальных файлов.

Пример конфигурации:

<layout>
  <direct />
</layout>

или

LAYOUT(DIRECT())

complex_key_direct

Тип размещения предназначен для использования с составными ключами. Аналогичен direct.

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>
    ...
</structure>
<layout>
    <ip_trie>
        <!-- Ключевой аттрибут `prefix` будет доступен через dictGetString -->
        <!-- Эта опция увеличивает потреблямую память -->
        <access_to_key_from_attributes>true</access_to_key_from_attributes>
    </ip_trie>
</layout>

или

CREATE DICTIONARY somedict (
    prefix String,
    asn UInt32,
    cca2 String DEFAULT '??'
)
PRIMARY KEY prefix

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 должны полностью помещаться в оперативной памяти.

Оригинальная статья