* split up select.md * array-join.md basic refactoring * distinct.md basic refactoring * format.md basic refactoring * from.md basic refactoring * group-by.md basic refactoring * having.md basic refactoring * additional index.md refactoring * into-outfile.md basic refactoring * join.md basic refactoring * limit.md basic refactoring * limit-by.md basic refactoring * order-by.md basic refactoring * prewhere.md basic refactoring * adjust operators/index.md links * adjust sample.md links * adjust more links * adjust operatots links * fix some links * adjust aggregate function article titles * basic refactor of remaining select clauses * absolute paths in make_links.sh * run make_links.sh * remove old select.md locations * translate docs/es * translate docs/fr * translate docs/fa * remove old operators.md location * change operators.md links * adjust links in docs/es * adjust links in docs/es * minor texts adjustments * wip * update machine translations to use new links * fix changelog * es build fixes * get rid of some select.md links * temporary adjust ru links * temporary adjust more ru links * improve curly brace handling * adjust ru as well * fa build fix * ru link fixes * zh link fixes * temporary disable part of anchor checks
3.8 KiB
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true | 72537a2d52 |
44 | 要件 |
要件
CPU
ビルド済みのdebパッケージからインストールするには、X86_64アーキテクチャのCPUを使用し、SSE4.2命令をサポートします。 走ClickHouseプロセッサをサポートしていないSSE4.2てAArch64はPowerPC64LE建築、協力して進めることが必要でありClickHouseから。
ClickHouseを実装した並列データの処理-利用のすべてのハードウェア資料を備えています。 プロセッサを選択するときは、ClickHouseが多数のコアを持つ構成でより効率的に動作するが、コアが少なくクロックレートが高い構成ではatよりも低いク たとえば、16 2600MHzのコアは、8 3600MHzのコアよりも好ましいです。
使用することをお勧めします ターボブースト と ハイパースレッド テクノロジー 大幅なパフォーマンス向上を図は、典型的な負荷も大きくなっていました。
RAM
些細でないクエリを実行するには、最小4GBのRAMを使用することをお勧めします。 ClickHouseサーバーは、はるかに少ない量のRAMで実行できますが、クエリを処理するためにメモリが必要です。
必要なRAM容量は次のとおりです:
- クエリの複雑さ。
- クエリで処理されるデータの量。
RAMの必要量を計算するには、次のような一時データのサイズを推定する必要があります GROUP BY, DISTINCT, JOIN そしてあなたが使用する他の操作。
ClickHouseは一時データに外部メモリを使用できます。 見る 外部メモリのGROUP BY 詳細については.
Swapファイル
運用環境のスワップファイルを無効にします。
Storageサブシステム
ClickHouseをインストールするには、2GBの空きディスク領域が必要です。
データに必要なストレージ容量は、別々に計算する必要があります。 評価には:
-
データ量の推定。
データのサンプルを取得し、そこから行の平均サイズを取得できます。 次に、値に格納する予定の行数を掛けます。
-
データ圧縮係数。
データ圧縮係数を推定するには、データのサンプルをClickHouseに読み込み、データの実際のサイズと格納されているテーブルのサイズを比較します。 たとえば、clickstreamデータは通常6-10回圧縮されます。
格納するデータの最終ボリュームを計算するには、推定データボリュームに圧縮係数を適用します。 複数のレプリカにデータを格納する場合は、推定ボリュームにレプリカの数を掛けます。
ネット
可能であれば、10G以上のネットワークを使用してください。
大量の中間データを含む分散クエリを処理するには、ネットワーク帯域幅が重要です。 また、ネットワーク速度に影響する複製プロセス。
ソフト
ClickHouseの開発を中心に、Linuxの家族システムです。 推奨されるLinuxディストリビュ その tzdata
パッケ
ClickHouse働きかけることができ、その他業務システム。 の詳細を参照してください はじめに ドキュメントのセクション。