6.5 KiB
| slug | sidebar_position | sidebar_label |
|---|---|---|
| /ru/introduction/performance | 6 | Производительность |
Производительность
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.
Также это подтверждают многочисленные независимые бенчмарки. Их несложно найти в Интернете самостоятельно, либо можно воспользоваться небольшой коллекцией ссылок по теме.
Пропускная способность при обработке одного большого запроса
Пропускную способность можно измерять в строчках в секунду и в мегабайтах в секунду. При условии, что данные помещаются в страничный кэш (page cache), не слишком сложный запрос обрабатывается на современном железе со скоростью около 2—10 ГБ/с несжатых данных на одном сервере (в простейшем случае скорость может достигать 30 ГБ/с). Если данные не помещаются в страничный кэш, то скорость работы зависит от скорости подсистемы ввода-вывода и коэффициента сжатия данных. Например, если подсистема ввода-вывода позволяет читать данные со скоростью 400 МБ/с, а коэффициент сжатия данных составляет 3, то скорость будет около 1,2 ГБ/с. Для получения скорости в строках в секунду следует поделить скорость в байтах в секунду на суммарный размер используемых в запросе столбцов. Например, если запрашиваются 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 строк.
Задержки при обработке коротких запросов
Если запрос использует первичный ключ и выбирает для обработки не слишком большое количество строк (сотни тысяч), и при этом использует не слишком большое количество столбцов, то вы можете рассчитывать на задержку менее 50 миллисекунд (от единиц миллисекунд в лучшем случае) при условии, что данные помещаются в страничный кэш. В иных случаях задержка зависит от количества операций поиска (seek). Если вы используйте дисковые накопители, то на не слишком сильно нагруженной системе задержка вычисляется по формуле: seek time (10 мс) * количество столбцов в запросе * количество кусков с данными.
Пропускная способность при обработке многочисленных коротких запросов
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 на скорость не более, чем 100 запросов в секунду.
Производительность при вставке данных
Данные рекомендуется вставлять пачками не менее 1000 строк или не более одного запроса в секунду. При вставке в таблицу типа MergeTree из текстового файла с табуляцией в качестве разделителя скорость вставки будет в районе 50—200 МБ/с. Если вставляются строки размером около 1 КБ, то скорость будет в районе 50 000 — 200 000 строк в секунду. Если строки маленькие — производительность в строках 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 делать несколько запросов INSERT параллельно — при этом производительность растёт линейно.