ClickHouse/docs/ru/query_language/dicts/external_dicts_dict_layout.md
ogorbacheva abae86f7a6 Doc fixes: remove double placeholders; add them where missing. (#3923)
* Doc fix: add spaces where missing

* Doc fixes: rm double spaces

* Doc fixes: edit spaces

* Doc fixes: rm double spaces in /fa

* Revert "Doc fixes: rm double spaces in /fa"

This reverts commit bb879a62ef.

* Doc fix: resolve all problems with double spaces in /fa

* Doc fix: add spaces for readability

* Doc fix: add spaces

* Fix spaces
2018-12-25 18:25:43 +03:00

14 KiB
Raw Blame History

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 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>

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 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>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:

  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 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.

Оригинальная статья