mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-12-17 03:42:48 +00:00
31 lines
6.2 KiB
Markdown
31 lines
6.2 KiB
Markdown
---
|
||
slug: /ru/introduction/performance
|
||
sidebar_position: 6
|
||
sidebar_label: "Производительность"
|
||
---
|
||
|
||
# Производительность {#proizvoditelnost}
|
||
|
||
По результатам внутреннего тестирования в Яндексе, ClickHouse обладает наиболее высокой производительностью (как наиболее высокой пропускной способностью на длинных запросах, так и наиболее низкой задержкой на коротких запросах), при соответствующем сценарии работы, среди доступных для тестирования систем подобного класса. Результаты тестирования можно посмотреть на [отдельной странице](https://clickhouse.com/benchmark/dbms/).
|
||
|
||
Также это подтверждают многочисленные независимые бенчмарки. Их не сложно найти в Интернете самостоятельно, либо можно воспользоваться [небольшой коллекцией ссылок по теме](https://clickhouse.com/#independent-benchmarks).
|
||
|
||
## Пропускная способность при обработке одного большого запроса {#propusknaia-sposobnost-pri-obrabotke-odnogo-bolshogo-zaprosa}
|
||
|
||
Пропускную способность можно измерять в строчках в секунду и в мегабайтах в секунду. При условии, что данные помещаются в page cache, не слишком сложный запрос обрабатывается на современном железе со скоростью около 2-10 GB/sec. несжатых данных на одном сервере (в простейшем случае скорость может достигать 30 GB/sec). Если данные не помещаются в page cache, то скорость работы зависит от скорости дисковой подсистемы и коэффициента сжатия данных. Например, если дисковая подсистема позволяет читать данные со скоростью 400 MB/sec., а коэффициент сжатия данных составляет 3, то скорость будет около 1.2GB/sec. Для получения скорости в строчках в секунду, следует поделить скорость в байтах в секунду на суммарный размер используемых в запросе столбцов. Например, если вынимаются столбцы на 10 байт, то скорость будет в районе 100-200 млн. строк в секунду.
|
||
|
||
При распределённой обработке запроса, скорость обработки запроса растёт почти линейно, но только при условии, что в результате агрегации или при сортировке получается не слишком большое множество строчек.
|
||
|
||
## Задержки при обработке коротких запросов {#zaderzhki-pri-obrabotke-korotkikh-zaprosov}
|
||
|
||
Если запрос использует первичный ключ, и выбирает для обработки не слишком большое количество строчек (сотни тысяч), и использует не слишком большое количество столбцов, то вы можете рассчитывать на latency менее 50 миллисекунд (от единиц миллисекунд в лучшем случае), при условии, что данные помещаются в page cache. Иначе latency вычисляется из количества seek-ов. Если вы используйте вращающиеся диски, то на не слишком сильно нагруженной системе, latency вычисляется по формуле: seek time (10 мс.) \* количество столбцов в запросе \* количество кусков с данными.
|
||
|
||
## Пропускная способность при обработке многочисленных коротких запросов {#propusknaia-sposobnost-pri-obrabotke-mnogochislennykh-korotkikh-zaprosov}
|
||
|
||
При тех же условиях, ClickHouse может обработать несколько сотен (до нескольких тысяч в лучшем случае) запросов в секунду на одном сервере. Так как такой сценарий работы не является типичным для аналитических СУБД, рекомендуется рассчитывать не более чем на 100 запросов в секунду.
|
||
|
||
## Производительность при вставке данных {#proizvoditelnost-pri-vstavke-dannykh}
|
||
|
||
Данные рекомендуется вставлять пачками не менее 1000 строк или не более одного запроса в секунду. При вставке в таблицу типа MergeTree из tab-separated дампа, скорость вставки будет в районе 50-200 МБ/сек. Если вставляются строчки размером около 1 КБ, то скорость будет в районе 50 000 - 200 000 строчек в секунду. Если строчки маленькие - производительность в строчках в секунду будет выше (на данных БК - `>` 500 000 строк в секунду, на данных Graphite - `>` 1 000 000 строк в секунду). Для увеличения производительности, можно производить несколько запросов INSERT параллельно - при этом производительность растёт линейно.
|
||
|