Шардирование таблиц в ClickHouse®

Шардирование обеспечивает ряд преимуществ при высокой частоте запросов и работе с большими наборами данных. При этом создается распределенная таблица, которая маршрутизирует запросы к нижележащим таблицам. Обращаться к данным в шардированных таблицах можно как через распределенную таблицу, так и напрямую.

Существует три подхода к шардированию:

• Классический, когда распределенная таблица использует все шарды кластера.
• С группами шардов, когда часть шардов объединена в группу.
• Продвинутый с группами шардов, когда шарды разделены на две группы: в одной находится распределенная таблица, в другой — нижележащие таблицы.

Далее рассмотрены примеры настройки шардирования для всех трех подходов.

Подробнее читайте в разделе Шардирование в Managed Service for ClickHouse®.

Чтобы настроить шардирование:

1. Создайте таблицы с данными.
2. Проверьте работоспособность таблиц.

Если созданные ресурсы вам больше не нужны, удалите их.

Необходимые платные ресурсыНеобходимые платные ресурсы

В стоимость поддержки описываемого решения входят:

• Плата за кластер Managed Service for ClickHouse®: использование вычислительных ресурсов, выделенных хостам (в том числе хостам ZooKeeper), и дискового пространства (см. тарифы Managed Service for ClickHouse®).
• Плата за использование публичных IP-адресов, если для хостов кластера включен публичный доступ (см. тарифы Virtual Private Cloud).

Перед началом работыПеред началом работы

Подготовьте инфраструктуруПодготовьте инфраструктуру

Настройте clickhouse-clientНастройте clickhouse-client

Установите и настройте clickhouse-client, чтобы иметь возможность подключаться с его помощью к базе данных.

Создайте таблицы с даннымиСоздайте таблицы с данными

Пусть необходимо включить шардирование для таблицы hits_v1. Текст запроса на создание таблицы зависит от выбранного подхода к шардированию.

Структура таблицы, которую нужно подставить вместо обозначения <структура_таблицы>, приведена в документации ClickHouse®.

После включения шардирования любым из способов, вы сможете отправлять SELECT- и INSERT-запросы к созданной распределенной таблице, и они будут обрабатываться согласно заданной конфигурации.

В примерах в качестве ключа шардирования используется случайное число rand().

Классическое шардированиеКлассическое шардирование

В этом примере распределенная таблица, которая будет создана на основе hits_v1, использует все шарды shard1, shard2, shard3 кластера chcluster.

Перед работой с распределенной таблицей:

1. Подключитесь к базе tutorial.

2. Создайте таблицу hits_v1 на движке MergeTree, которая будет размещена на всех хостах кластера:

   CREATE TABLE tutorial.hits_v1 ON CLUSTER '{cluster}' ( <структура_таблицы> )
   ENGINE = MergeTree()
   PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
   ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
   SAMPLE BY intHash32(UserID)
   SETTINGS index_granularity = 8192
   

Чтобы создать распределенную таблицу hits_v1_distributed в кластере:

1. Подключитесь к базе tutorial.

2. Создайте таблицу на движке Distributed:

   CREATE TABLE tutorial.hits_v1_distributed ON CLUSTER '{cluster}' AS tutorial.hits_v1
   ENGINE = Distributed('{cluster}', tutorial, hits_v1, rand())
   

   Здесь допустимо вместо явного указания структуры таблицы использовать выражение AS tutorial.hits_v1, т. к. таблицы hits_v1_distributed и hits_v1 находятся на одних и тех же хостах кластера.

   При создании таблицы на движке Distributed укажите идентификатор кластера chcluster. Его можно получить со списком кластеров в каталоге.

   Совет

   Вместо идентификатора кластера можно использовать макрос {cluster} — при выполнении запроса идентификатор кластера, в котором выполняется операция CREATE TABLE, будет подставлен автоматически.

Шардирование с использованием групп шардовШардирование с использованием групп шардов

В этом примере:

• Используется одна группа шардов sgroup.
• Распределенная таблица и нижележащая таблица hits_v1 расположены в одной группе шардов sgroup кластера.

Перед работой с распределенной таблицей:

1. Подключитесь к базе tutorial.

2. Создайте таблицу hits_v1 на движке MergeTree, которая использует все хосты группы шардов sgroup кластера:

   CREATE TABLE tutorial.hits_v1 ON CLUSTER sgroup ( <структура_таблицы> )
   ENGINE = MergeTree()
   PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
   ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
   SAMPLE BY intHash32(UserID)
   SETTINGS index_granularity = 8192
   

Чтобы создать распределенную таблицу tutorial.hits_v1_distributed в кластере:

1. Подключитесь к базе tutorial.

2. Создайте таблицу на движке Distributed:

   CREATE TABLE tutorial.hits_v1_distributed ON CLUSTER sgroup AS tutorial.hits_v1
   ENGINE = Distributed(sgroup, tutorial, hits_v1, rand())
   

   Здесь допустимо вместо явного указания структуры таблицы использовать выражение AS tutorial.hits_v1, т. к. таблицы hits_v1_distributed и hits_v1 используют один шард и находятся на одних и тех же хостах.

Продвинутое шардирование с использованием групп шардовПродвинутое шардирование с использованием групп шардов

В этом примере:

1. Используются две группы шардов: sgroup и sgroup_data.
2. Распределенная таблица расположена в группе шардов sgroup.
3. Нижележащая таблица hits_v1 расположена в группе шардов sgroup_data.

Перед работой с распределенной таблицей:

1. Подключитесь к базе tutorial.

2. Создайте таблицу hits_v1 на движке ReplicatedMergeTree, которая использует все хосты группы шардов sgroup_data кластера:

   CREATE TABLE tutorial.hits_v1 ON CLUSTER sgroup_data ( <структура_таблицы> )
   ENGINE = ReplicatedMergeTree('/tables/{shard}/hits_v1', '{replica}')
   PARTITION BY toYYYYMM(EventDate)
   ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
   SAMPLE BY intHash32(UserID)
   SETTINGS index_granularity = 8192
   

   Движок ReplicatedMergeTree используется для обеспечения отказоустойчивости.

Чтобы создать распределенную таблицу tutorial.hits_v1_distributed в кластере:

1. Подключитесь к базе tutorial.

2. Создайте таблицу на движке Distributed:

   CREATE TABLE tutorial.hits_v1_distributed ON CLUSTER sgroup ( <структура_таблицы> )
   ENGINE = Distributed(sgroup_data, tutorial, hits_v1, rand())
   

   Здесь необходимо явно указать структуру распределенной таблицы, т. к. таблицы hits_v1_distributed и hits_v1 используют разные шарды и находятся на разных хостах.

Проверьте работоспособность таблицПроверьте работоспособность таблиц

Чтобы проверить работоспособность созданной распределенной таблицы tutorial.hits_v1_distributed:

1. Загрузите тестовый набор данных hits_v1:

   curl https://storage.yandexcloud.net/doc-files/managed-clickhouse/hits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > hits_v1.tsv
   

2. Наполните таблицу тестовыми данными:

   clickhouse-client \
      --host "<FQDN_любого_хоста_с_распределенной_таблицей>" \
      --secure \
      --port 9440 \
      --user "<имя_пользователя>" \
      --password "<пароль_пользователя>" \
      --database "tutorial" \
      --query "INSERT INTO tutorial.hits_v1_distributed FORMAT TSV" \
      --max_insert_block_size=100000 < hits_v1.tsv
   

   Чтобы узнать имена хостов, посмотрите список хостов ClickHouse® в кластере.

3. Выполните один или несколько тестовых запросов к этой таблице. Например, можно узнать количество строк в ней:

   SELECT count() FROM tutorial.hits_v1_distributed
   

   Результат:

   8873898
   

Удалите созданные ресурсыУдалите созданные ресурсы

Удалите ресурсы, которые вы больше не будете использовать, чтобы за них не списывалась плата:

ClickHouse® является зарегистрированным товарным знаком ClickHouse, Inc.