根据内存使用量识别 ClickHouse 中的高开销查询

使用 `system.query_log` 表

下面这个实用查询会显示你已执行的查询中，哪些占用了最多内存。关于这个查询，有几点说明：

结果基于过去一天 (now() - toIntervalDay(1))) 的数据计算得出，不过你也可以轻松调整这个时间间隔
它假设你有一个名为 default 的集群；在 ClickHouse Cloud 中，你的集群名称就是这个。请将 default 替换为你的集群名称
如果你没有集群，请参阅本文末尾列出的查询

SELECT
    count() as nb_query,
    user,
    query,
    sum(memory_usage) AS memory,
    normalized_query_hash
FROM
    clusterAllReplicas(default, system.query_log)
WHERE
    (event_time >= (now() - toIntervalDay(1)))
    AND is_initial_query = 1
    AND query_kind = 'Select'
    AND type = 'QueryFinish'
    and user != 'monitoring-internal'
GROUP BY
    normalized_query_hash,
    query,
    user
ORDER BY
    memory DESC;

响应如下：

┌─nb_query─┬─user────┬─query─────────────────────────────────────────────────────────┬───memory─┬─normalized_query_hash─┐
│       11 │ default │ select version()                                              │ 46178924 │   7202516440347714159 │
│        2 │ default │ SELECT * FROM "system"."table_functions" LIMIT 31 OFFSET 0    │  8391544 │  12830067173062987695 │
└──────────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────┴───────────────────────┘

如果你没有 system.query_log 表，那么很可能尚未启用查询日志。有关如何启用它的详细信息，请参阅 query_log setting 的相关说明。

query_log 中记录的不止是你提交的查询你提交的一条查询可能会显示为多行：包括初始查询 (is_initial_query = 1) 以及派生步骤或内部步骤 (is_initial_query = 0) ，例如用于分布式执行的次级查询，或用于计算视图的内部查询。这些内部行都有各自的 query_id 值——由 ClickHouse 分配，有时还会带有类似 queryView... 的标签——因此，不要假定每个 query_id 都与你的客户端报告的一致。若要将使用情况归因到你实际运行的那条查询，请按 is_initial_query = 1 进行过滤，或匹配 query_id = initial_query_id。有关详细信息，请参阅如何识别最昂贵的查询和 query_log reference。

如果你没有集群，则可以直接查询仅有的那张 system.query_log 表：

SELECT
    count() as nb_query,
    user,
    query,
    sum(memory_usage) AS memory,
    normalized_query_hash
FROM
    system.query_log
WHERE
    (event_time >= (now() - toIntervalDay(1)))
    AND is_initial_query = 1
    AND query_kind = 'Select'
    AND type = 'QueryFinish'
    and user != 'monitoring-internal'
GROUP BY
    normalized_query_hash,
    query,
    user
ORDER BY
    memory DESC;

​使用 system.query_log 表

使用 `system.query_log` 表