【数据库维护】如何解决Clickhouse数据库Too many parts报错

如何解决Clickhouse数据库Too many parts/memory exceed limit报错

问题现象

  • clickhouse数据库服务日志报错Too many parts.Merges are processing significantly slower than inserts exception.
  • clickhouse数据库服务报错memory exceed limit

问题原因分析

  1. 针对单张表单个分区频繁写入小数据量,数据库形成大量小碎片Parts,Clickhouse后台开始逐步进行小碎片合并为大碎片,消耗服务CPU/内存资源
  2. 单张表单个分区活跃数据分片(Parts)数量大于服务配置参数parts_to_delay_insert值后,服务开始启动延迟插入,人为减慢新入库数据写入速度,进行自我保护,可能造成数据积压
  3. 此时如果持续插入数据,单表单个分区活跃数据分片(Parts)数量大于服务配置参数parts_to_throw_insert参数,服务开始中断插入,报错Too many parts,造成数据丢失
  4. clickhouse数据库为OLAP数据库,执行Alter/Update/Delete等操作会产生突变,对应表所有已入库数据在后台会自动重新入库,造成服务压力。

问题解决建议

  1. 优化查询/写入类操作

    1)单次写入同一分区数据 ,避免跨分区操作,资源消耗更大

    2)单次写入条数大于1W条 ,避免产生过多数据碎片,服务合并消耗资源

    3)避免变更表结构,以及更新/删除数据

  2. 优化clickhouse服务参数

    1)parts_to_delay_insert参数调整为1000,减缓延迟插入动作,避免数据积压

    2)parts_to_throw_insert参数调整为3000,减缓插入报错问题,避免数据丢失

    3)max_memory_usage参数调整,限制单次查询/插入内存使用上限

以上参数仅作参考,实际环境可以根据资源情况验证调整。

解决memory exceed limit问题同样可以参考上述配置调整。

相关推荐
bigdata-rookie21 分钟前
ClickHouse 介绍
clickhouse
半路_出家ren1 小时前
MySQL数据库,DDL,DML,查询,权限,主从复制
数据库·mysql·主从复制·权限·ddl·dml
运维成长记1 小时前
Mysql的数据备份和高可用
数据库·mysql
IT技术与企业应用结合的爱好者1 小时前
c#using Oracle.ManagedDataAccess.Client 批量保存数据
数据库·oracle
l1t1 小时前
利用DeepSeek改写递归CTE SQL语句为Python程序及优化
数据库·人工智能·python·sql·算法·性能优化·deepseek
江湖一码农3 小时前
[小白]spring boot接入emqx
java·数据库·spring boot
HitpointNetSuite5 小时前
连锁餐饮行业ERP如何选择:为何Oracle NetSuite成为增长新引擎
大数据·运维·数据库·oracle·netsuite
冻咸鱼6 小时前
MySQL基础知识大全
数据库·mysql·oracle
emma羊羊6 小时前
【Redis】
数据库·redis·缓存
程序猿小蒜9 小时前
基于springboot的车辆管理系统设计与实现
java·数据库·spring boot·后端·spring·oracle