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在内存中存储字典
有多种方法可以将字典存储在内存中。
我们建议 平, 和 complex_key_hashed. 其提供最佳的处理速度。
不建议使用缓存,因为性能可能较差,并且难以选择最佳参数。 阅读更多的部分 “”.
有几种方法可以提高字典性能:
- 调用该函数以使用后的字典 .
- 将要提取的属性标记为”注射”。 如果不同的属性值对应于不同的键,则称为注射属性。 所以当
GROUP BY
使用由键获取属性值的函数,此函数会自动取出GROUP BY
.
ClickHouse为字典中的错误生成异常。 错误示例:
- 无法加载正在访问的字典。
- 查询错误
cached
字典
您可以查看外部字典的列表及其状态 system.dictionaries
桌子
配置如下所示:
相应的 DDL-查询:
CREATE DICTIONARY (...)
...
LAYOUT(LAYOUT_TYPE(param value)) -- layout settings
...
字典以平面数组的形式完全存储在内存中。 字典使用多少内存? 量与最大键的大小(在使用的空间中)成正比。
字典键具有 UInt64
类型和值限制为500,000。 如果在创建字典时发现较大的键,ClickHouse将引发异常,不会创建字典。
支持所有类型的来源。 更新时,数据(来自文件或表)将完整读取。
此方法在存储字典的所有可用方法中提供了最佳性能。
配置示例:
<layout>
<flat />
</layout>
或
LAYOUT(FLAT())
散列
该字典以哈希表的形式完全存储在内存中。 字典中可以包含任意数量的带有任意标识符的元素,在实践中,键的数量可以达到数千万项。
支持所有类型的来源。 更新时,数据(来自文件或表)将完整读取。
配置示例:
<layout>
<hashed />
</layout>
LAYOUT(HASHED())
sparse_hashed
类似于 hashed
,但使用更少的内存,有利于更多的CPU使用率。
配置示例:
<layout>
<sparse_hashed />
</layout>
LAYOUT(SPARSE_HASHED())
这种类型的存储是用于复合 键. 类似于 hashed
.
配置示例:
LAYOUT(COMPLEX_KEY_HASHED())
range_hashed
字典以哈希表的形式存储在内存中,其中包含有序范围及其相应值的数组。
此存储方法的工作方式与散列方式相同,除了键之外,还允许使用日期/时间(任意数字类型)范围。
示例:该表格包含每个广告客户的折扣,格式为:
+---------|-------------|-------------|------+
| 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 |
+---------|-------------|-------------|------+
要对日期范围使用示例,请定义 range_min
和 range_max
中的元素 结构. 这些元素必须包含元素 name
和type
(如果 type
如果没有指定,则默认类型将使用-Date)。 type
可以是任何数字类型(Date/DateTime/UInt64/Int32/others)。
示例:
<structure>
<id>
<name>Id</name>
</id>
<name>first</name>
<type>Date</type>
</range_min>
<range_max>
<name>last</name>
<type>Date</type>
</range_max>
...
或
CREATE DICTIONARY somedict (
first Date,
last Date
)
PRIMARY KEY id
LAYOUT(RANGE_HASHED())
RANGE(MIN first MAX last)
要使用这些字典,您需要将附加参数传递给 dictGetT
函数,为其选择一个范围:
dictGetT('dict_name', 'attr_name', id, date)
此函数返回指定的值 id
s和包含传递日期的日期范围。
算法的详细信息:
- 如果
id
未找到或范围未找到id
,它返回字典的默认值。 - 如果存在重叠范围,则可以使用任意范围。
- 如果范围分隔符是
NULL
或无效日期(如1900-01-01或2039-01-01),范围保持打开状态。 范围可以在两侧打开。
配置示例:
<yandex>
<dictionary>
...
<layout>
<range_hashed />
</layout>
<structure>
<id>
<name>Abcdef</name>
</id>
<range_min>
<name>StartTimeStamp</name>
<type>UInt64</type>
</range_min>
<range_max>
<name>EndTimeStamp</name>
<type>UInt64</type>
</range_max>
<attribute>
<name>XXXType</name>
<type>String</type>
<null_value />
</attribute>
</structure>
</dictionary>
</yandex>
或
CREATE DICTIONARY somedict(
Abcdef UInt64,
StartTimeStamp UInt64,
XXXType String DEFAULT ''
)
PRIMARY KEY Abcdef
RANGE(MIN StartTimeStamp MAX EndTimeStamp)
缓存
字典存储在具有固定数量的单元格的缓存中。 这些单元格包含经常使用的元素。
搜索字典时,首先搜索缓存。 对于每个数据块,所有在缓存中找不到或过期的密钥都从源请求,使用 SELECT attrs... FROM db.table WHERE id IN (k1, k2, ...)
. 然后将接收到的数据写入高速缓存。
对于缓存字典,过期 使用寿命 可以设置高速缓存中的数据。 如果更多的时间比 lifetime
自从在单元格中加载数据以来,单元格的值不被使用,并且在下次需要使用时重新请求它。
这是存储字典的所有方法中最不有效的。 缓存的速度在很大程度上取决于正确的设置和使用场景。 缓存类型字典只有在命中率足够高(推荐99%或更高)时才能表现良好。 您可以查看平均命中率 system.dictionaries
桌子
要提高缓存性能,请使用以下子查询 ,并从外部调用字典函数。
设置示例:
或
LAYOUT(CACHE(SIZE_IN_CELLS 1000000000))
设置足够大的缓存大小。 你需要尝试选择细胞的数量:
- 设置一些值。
- 运行查询,直到缓存完全满。
- 使用评估内存消耗
system.dictionaries
桌子 - 增加或减少单元数,直到达到所需的内存消耗。
警告
不要使用ClickHouse作为源,因为处理随机读取的查询速度很慢。
这种类型的存储是用于复合 . 类似于 cache
.
直接
字典不存储在内存中,并且在处理请求期间直接转到源。
字典键具有 UInt64
类型。
所有类型的 ,除了本地文件,支持。
配置示例:
<layout>
<direct />
</layout>
或
LAYOUT(DIRECT())
ip_trie
这种类型的存储用于将网络前缀(IP地址)映射到ASN等元数据。
示例:该表包含网络前缀及其对应的AS号码和国家代码:
+-----------|-----|------+
| 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 |
+-----------|-----|------+
使用此类布局时,结构必须具有复合键。
示例:
<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>
...
</structure>
<layout>
<ip_trie>
<access_to_key_from_attributes>true</access_to_key_from_attributes>
</ip_trie>
</layout>
或
CREATE DICTIONARY somedict (
prefix String,
asn UInt32,
cca2 String DEFAULT '??'
)
该键必须只有一个包含允许的IP前缀的字符串类型属性。 还不支持其他类型。
对于查询,必须使用相同的函数 (dictGetT
与元组)至于具有复合键的字典:
dictGetT('dict_name', 'attr_name', tuple(ip))
该函数采用任一 UInt32
对于IPv4,或 FixedString(16)
碌莽禄Ipv6拢IPv6:
数据存储在一个 . 它必须完全适合RAM。