Подключиться
Yandex Managed Service for ClickHouse

Использование гибридного хранилища

Статья создана

Гибридное хранилище позволяет хранить часто используемые данные на сетевом хранилище кластера Managed Service for ClickHouse, а редко используемые данные — в Yandex Object Storage. Автоматическое перемещение данных между этими уровнями хранения поддерживается только для таблиц семейства MergeTree. Подробнее см. в разделе Типы хранилища.

Примечание

Гибридное хранилище находится на стадии Preview. Использование хранилища Object Storage не тарифицируется.

Гибридное хранилище доступно только в кластерах со стандартным (network-hdd) или быстрым (network-ssd) сетевым хранилищем и выключенной отказоустойчивостью. Доступ хранилищу предоставляется по запросу. Обратитесь в техническую поддержку или к вашему аккаунт-менеджеру.

Чтобы воспользоваться гибридным хранилищем:

  1. Создайте таблицу.
  2. Наполните таблицу данными.
  3. Проверьте размещение данных таблицы в кластере.
  4. Выполните тестовый запрос.

Перед началом работы

  1. Создайте кластер Managed Service for ClickHouse с сетевым хранилищем, включенным гибридным хранилищем и базой данных tutorial.

  2. Настройте права доступа так, чтобы вы могли выполнять в этой базе запросы на чтение и запись.

  3. Настройте clickhouse-client, чтобы иметь возможность подключаться с его помощью к базе данных.

  4. Познакомьтесь с тестовым набором данных:

    Для демонстрации работы гибридного хранилища используются анонимизированные данные о хитах (hits_v1) Яндекс.Метрики. Этот датасет содержит данные о почти девяти миллионах хитов за неделю с 17 марта 2014 года по 23 марта 2014 года.

    Таблица tutorial.hits_v1 будет настроена при создании таким образом, чтобы все «свежие» данные в таблице с 21 марта 2014 года и позже попали в сетевое хранилище, а более старые данные (с 17 марта по 20 марта 2014 года) — в объектное хранилище.

Создайте таблицу

Создайте таблицу tutorial.hits_v1, которая использует гибридное хранилище. Для этого выполните SQL-запрос, подставив вместо <схема> схему таблицы из документации ClickHouse:

CREATE TABLE tutorial.hits_v1
(
   <схема>
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY EventDate
ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
SAMPLE BY intHash32(UserID)
TTL EventDate + toIntervalDay(dateDiff('day', toDate('2014-03-20'), now())) TO DISK 'object_storage'
SETTINGS index_granularity = 8192
Запрос с заполненной схемой
CREATE TABLE tutorial.hits_v1
(
    `WatchID` UInt64,
    `JavaEnable` UInt8,
    `Title` String,
    `GoodEvent` Int16,
    `EventTime` DateTime,
    `EventDate` Date,
    `CounterID` UInt32,
    `ClientIP` UInt32,
    `ClientIP6` FixedString(16),
    `RegionID` UInt32,
    `UserID` UInt64,
    `CounterClass` Int8,
    `OS` UInt8,
    `UserAgent` UInt8,
    `URL` String,
    `Referer` String,
    `URLDomain` String,
    `RefererDomain` String,
    `Refresh` UInt8,
    `IsRobot` UInt8,
    `RefererCategories` Array(UInt16),
    `URLCategories` Array(UInt16),
    `URLRegions` Array(UInt32),
    `RefererRegions` Array(UInt32),
    `ResolutionWidth` UInt16,
    `ResolutionHeight` UInt16,
    `ResolutionDepth` UInt8,
    `FlashMajor` UInt8,
    `FlashMinor` UInt8,
    `FlashMinor2` String,
    `NetMajor` UInt8,
    `NetMinor` UInt8,
    `UserAgentMajor` UInt16,
    `UserAgentMinor` FixedString(2),
    `CookieEnable` UInt8,
    `JavascriptEnable` UInt8,
    `IsMobile` UInt8,
    `MobilePhone` UInt8,
    `MobilePhoneModel` String,
    `Params` String,
    `IPNetworkID` UInt32,
    `TraficSourceID` Int8,
    `SearchEngineID` UInt16,
    `SearchPhrase` String,
    `AdvEngineID` UInt8,
    `IsArtifical` UInt8,
    `WindowClientWidth` UInt16,
    `WindowClientHeight` UInt16,
    `ClientTimeZone` Int16,
    `ClientEventTime` DateTime,
    `SilverlightVersion1` UInt8,
    `SilverlightVersion2` UInt8,
    `SilverlightVersion3` UInt32,
    `SilverlightVersion4` UInt16,
    `PageCharset` String,
    `CodeVersion` UInt32,
    `IsLink` UInt8,
    `IsDownload` UInt8,
    `IsNotBounce` UInt8,
    `FUniqID` UInt64,
    `HID` UInt32,
    `IsOldCounter` UInt8,
    `IsEvent` UInt8,
    `IsParameter` UInt8,
    `DontCountHits` UInt8,
    `WithHash` UInt8,
    `HitColor` FixedString(1),
    `UTCEventTime` DateTime,
    `Age` UInt8,
    `Sex` UInt8,
    `Income` UInt8,
    `Interests` UInt16,
    `Robotness` UInt8,
    `GeneralInterests` Array(UInt16),
    `RemoteIP` UInt32,
    `RemoteIP6` FixedString(16),
    `WindowName` Int32,
    `OpenerName` Int32,
    `HistoryLength` Int16,
    `BrowserLanguage` FixedString(2),
    `BrowserCountry` FixedString(2),
    `SocialNetwork` String,
    `SocialAction` String,
    `HTTPError` UInt16,
    `SendTiming` Int32,
    `DNSTiming` Int32,
    `ConnectTiming` Int32,
    `ResponseStartTiming` Int32,
    `ResponseEndTiming` Int32,
    `FetchTiming` Int32,
    `RedirectTiming` Int32,
    `DOMInteractiveTiming` Int32,
    `DOMContentLoadedTiming` Int32,
    `DOMCompleteTiming` Int32,
    `LoadEventStartTiming` Int32,
    `LoadEventEndTiming` Int32,
    `NSToDOMContentLoadedTiming` Int32,
    `FirstPaintTiming` Int32,
    `RedirectCount` Int8,
    `SocialSourceNetworkID` UInt8,
    `SocialSourcePage` String,
    `ParamPrice` Int64,
    `ParamOrderID` String,
    `ParamCurrency` FixedString(3),
    `ParamCurrencyID` UInt16,
    `GoalsReached` Array(UInt32),
    `OpenstatServiceName` String,
    `OpenstatCampaignID` String,
    `OpenstatAdID` String,
    `OpenstatSourceID` String,
    `UTMSource` String,
    `UTMMedium` String,
    `UTMCampaign` String,
    `UTMContent` String,
    `UTMTerm` String,
    `FromTag` String,
    `HasGCLID` UInt8,
    `RefererHash` UInt64,
    `URLHash` UInt64,
    `CLID` UInt32,
    `YCLID` UInt64,
    `ShareService` String,
    `ShareURL` String,
    `ShareTitle` String,
    `ParsedParams` Nested(
        Key1 String,
        Key2 String,
        Key3 String,
        Key4 String,
        Key5 String,
        ValueDouble Float64),
    `IslandID` FixedString(16),
    `RequestNum` UInt32,
    `RequestTry` UInt8
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY EventDate
ORDER BY (CounterID, EventDate, intHash32(UserID))
SAMPLE BY intHash32(UserID)
TTL EventDate + toIntervalDay(dateDiff('day', toDate('2014-03-20'), now())) TO DISK 'object_storage'
SETTINGS index_granularity = 8192

Выражение TTL ... задает политику работы с устаревающими данными:

  1. TTL задает время жизни строки таблицы (в данном случае — это количество дней от текущей даты до 20 марта 2014 года.
  2. Для данных в таблице проверяется значение EventDate:
    • если количество дней от текущей даты до EventDate меньше значения TTL (то есть время жизни еще не истекло), то эти данные остаются в сетевом хранилище;
    • если количество дней от текущей даты до EventDate больше или равно значению TTL (то есть время жизни уже истекло), то эти данные помещаются в объектное хранилище согласно политике TO DISK 'object_storage';

Указывать TTL для использования гибридного хранилища необязательно, однако это позволяет явно контролировать, какие данные будут находиться в Object Storage. Если не указывать TTL, то данные будут помещаться в объектное хранилище только когда на сетевом хранилище закончится место. Подробне см. в разделе Типы хранилища

Примечание

Сложность выражения для TTL в примере выше обусловлена выбранным тестовым набором данных: необходимо искусственно разделить давно собранные фиксированные данные, на части для размещения на разных уровнях хранения. Для большинства таблиц, в которые постоянно поступают новые данные, будет достаточно более простого выражения для TTL, например, EventDate + INTERVAL 5 DAY: данные старше пяти дней будут перемещены в объектное хранилище.

Данные между сетевым и объектным хранилищами перемещаются не построчно, а кусками. Старайтесь выбирать выражение TTL и ключ партиционирования так, чтобы для всех строк куска данных TTL совпадал. Если этого не сделать, то могут возникнуть проблемы с перемещением данных в объектное хранилище при истечении TTL, если один кусок будет содержать данные, предназначеные для разных уровней хранения. В самом простом случае выражение для TTL должно использовать те же столбцы, которые используются в ключе партиционирования, как в примере выше, где используется столбец EventDate.

Подробнее о настройке TTL см. в документации ClickHouse.

Наполните таблицу данными

  1. Загрузите тестовый датасет:

    curl https://clickhouse-datasets.s3.yandex.net/hits/tsv/hits_v1.tsv.xz | unxz --threads=`nproc` > hits_v1.tsv

  2. Вставьте данные из этого датасета в ClickHouse с помощью clickhouse-cli:

    clickhouse-client --host <FQDN хоста ClickHouse> --secure --user <имя пользователя> --database tutorial --port 9440 --password <пароль пользователя> --query "INSERT INTO tutorial.hits_v1 FORMAT TSV" --max_insert_block_size=100000 < hits_v1.tsv

    FQDN хоста можно получить со списком хостов в кластере.

  3. Дождитесь завершения операции, вставка данных может занять некоторое время.

Подробнее см. в документации ClickHouse.

Проверьте размещение данных в кластере

  1. Посмотрите, где размещены строки таблицы:

    SELECT
    table,
    partition,
    name,
    rows,
    disk_name
FROM system.parts
WHERE active AND (table = 'hits_v1') AND (database = 'tutorial')

    Партиции таблицы, для которых значение EventDate выходит за заданный TTL должны находиться на диске с именем object_storage, то есть в объектном хранилище, все прочие партиции — на диске default:

    ┌─table───┬─partition──┬─name───────────────┬───rows─┬─disk_name──────┐
│ hits_v1 │ 2014-03-17 │ 20140317_6_80_2    │ 571657 │ object_storage │
│ hits_v1 │ 2014-03-17 │ 20140317_86_125_1  │ 287545 │ object_storage │
│ ...                                                                 │
│ hits_v1 │ 2014-03-20 │ 20140320_109_145_1 │ 250484 │ object_storage │
│ hits_v1 │ 2014-03-20 │ 20140320_149_200_1 │ 420081 │ object_storage │
│ hits_v1 │ 2014-03-21 │ 20140321_3_57_1    │ 612616 │ default        │
│ hits_v1 │ 2014-03-21 │ 20140321_65_65_0   │  53382 │ default        │
│ ...                                                                 │
│ hits_v1 │ 2014-03-23 │ 20140323_191_191_0 │  11145 │ default        │
│ hits_v1 │ 2014-03-23 │ 20140323_197_197_0 │  98910 │ default        │
└─────────┴────────────┴────────────────────┴────────┴────────────────┘

  2. Получите число строк на каждом из уровней хранения:

    SELECT
 sum(rows),
 disk_name
FROM system.parts
WHERE active AND (database = 'tutorial') AND (table = 'hits_v1')
GROUP BY disk_name

    В результате будет отражено распределение строк таблицы по уровням хранения:

    ┌─sum(rows)─┬─disk_name──────┐
│   2711246 │ default        │
│   6162652 │ object_storage │
└───────────┴────────────────┘

Как видно из результатов выполнения SQL-команд, данные в таблице были успешно распределены в гибридном хранилище между разными уровнями хранения.

Выполните тестовый запрос

Выполните тестовый запрос к таблице tutorial.hits_v1, который затрагивает данные сразу на нескольких уровнях хранения:

SELECT
    URLDomain AS Domain,
    AVG(SendTiming) AS AvgSendTiming
FROM tutorial.hits_v1
WHERE (EventDate >= '2014-03-19') AND (EventDate <= '2014-03-22')
GROUP BY Domain
ORDER BY AvgSendTiming DESC
LIMIT 10

Результат запроса:

┌─Domain──────────────────────────────┬──────AvgSendTiming─┐
│ realty.ru.msn.com.travel            │ 101166.85714285714 │
│ podbor.ru.msn.com.uazbukatusprosima │  76429.16666666667 │
│ club.metalia-woman                  │ 64872.333333333336 │
│ avito.rusfootki                     │              51099 │
│ papas.drimmirkvart                  │ 50325.642857142855 │
│ apps.oyunuoyna.com.uazbukadelight   │ 32761.666666666668 │
│ voyeurhit                           │          31501.625 │
│ yandex.ru.com.travesti.net          │            31427.5 │
│ sozcu.com.ua.alm.slands             │              29439 │
│ hasters.ru                          │ 18365.666666666668 │
└─────────────────────────────────────┴────────────────────┘

Как видно из результата выполнения SQL-запроса, с точки зрения пользователя таблица выступает единой сущностью: ClickHouse успешно выполняет запросы к такой таблице вне зависимости от фактического места расположения данных в ней.

В этой статье: