最佳实践系列文章持续完善中， 记录了业务系统从碰到瓶颈到迭代的过程
1. 初始阶段：单机部署
针对ClickHouse（以下简称CK）单机的优化过程，通常包括以下几个方面，以确保在非分布式环境中达到最佳性能：
1). 硬件优化
内存：尽可能多的内存对CK有帮助，因为它能缓存查询的数据块。确保有足够的内存，尤其是当数据量较大时。
磁盘：优先选择SSD，以提高数据读取和写入速度。此外，CK对文件系统的选择敏感，通常推荐选择xfs或ext4。
CPU：CK对CPU多核的支持良好，多核CPU能显著提高并发查询的处理能力。
2). 配置优化 【clickhouse最佳实践（二）：clickhouse单机性能优化】
max_threads：根据实际CPU核数，调整max_threads，建议设置成与CPU核心数相同或稍高的值。
max_block_size：增大max_block_size的值以提高查询的吞吐量，但如果内存有限则需适量调整。
max_memory_usage：针对内存进行限制，防止因数据量过大导致内存溢出。可以通过设置max_memory_usage控制单次查询的最大内存使用。
max_partitions_to_read：在分区读取时，控制最大可读分区数，从而避免数据量大的查询引起卡顿或过载。
3). 数据表结构优化 【clickhouse最佳实践（二）：clickhouse单机性能优化】
列式存储：确保使用列式存储（CK默认），这种存储方式在数据量大的查询中能显著提高性能。
分区设计：合理设计分区键（如按时间或业务逻辑），可以有效减少扫描的数据量，提高查询效率。
主键和排序键：选择合适的主键和排序键，避免全表扫描。排序键能够帮助CK加快特定字段的查询速度。
物化视图（Materialized Views）：对于频繁查询的聚合结果，可以使用物化视图，减少查询时间。
4). 数据管理和清理
分区管理：定期清理旧分区（如按时间分区），以减少表数据量，避免无关数据对性能的影响。
数据压缩：CK支持多种压缩算法，可以使用zstd或lz4提高数据存取效率。压缩可以显著减少磁盘占用和I/O负载。
5). 查询优化【clickhouse最佳实践（二）：clickhouse单机性能优化- - -持续完善中】
查询方式优化：尽量使用预聚合数据，避免复杂的实时计算，利用条件过滤减少数据读取量。
设置查询超时：避免长时间运行的查询拖垮性能，比如可以限制查询的max_execution_time。
避免低效函数和操作：避免对列数据频繁使用LIKE等低效操作，可以使用匹配表达式或正则替代。
6). 监控与调试【clickhouse最佳实践（二）：clickhouse单机性能优化- - -持续完善中】
系统监控：使用ClickHouse自带的系统表如system.metrics，system.events，监控查询的资源占用情况。
Profile分析：通过分析查询的Profile日志，找到瓶颈点，改进查询语句和表结构设计。
CK单机优化需要结合具体的硬件资源和业务需求，定期监控和调整系统配置以达到最佳性能。
2. 使用代理层
- 搭建代理层：在原有单机的基础上添加一个代理层（如: Nginx 或 CkProxy【官方的ck代理】），用于后续的负载均衡。【nginx负载均衡策略】
- 配置代理：在代理层上配置后端节点的负载均衡策略，以便未来的集群扩展。
3. 集群设计
【集群规划方法论】
【clickhouse最佳实践（三）：Clickhouse集群模式读写方案- - -持续完善中】
- 节点配置：设计多个 ClickHouse 实例，每个实例运行在独立的机器上。
- Shard 和 Replica：根据业务需求设计合适的分片（Shard）和复制（Replica）策略，确保数据高可用。例如，可以设置 3 个 shard，每个 shard 3 个 replica。
- 数据分配：考虑使用
Repartition或者Distributed表引擎将数据均匀分配到不同的节点。
4. 数据迁移
【clickhouse最佳实践（四）：Clickhouse单机到集群模式数据迁移- - -持续完善中】
社区的一些迁移工具：clickhouse-copier 、clickhouse-mysql-data-reader
- 迁移工具：使用 ClickHouse 的复制功能（如
CREATE TABLE ... AS SELECT）进行数据迁移。 - 双写策略：在过渡期间实现双写策略，确保新数据可以在新集群中被写入。
5. 监控和维护
[运维维度优化、1中的监控主要是业务维度优化]
- 监控提升：逐步升级监控系统，使用 Grafana 和 Prometheus 等工具监控集群状态和性能指标。
- 调节参数：根据监控数据对 ClickHouse 的配置参数进行调整，优化查询性能。
6.集群横向扩展
【clickhouse最佳实践（四）：Clickhouse单机到集群模式数据迁移- - -持续完善中】
- 弹性扩展：根据业务负载和数据量的变化，灵活添加或移除节点，实现弹性扩展。
- 高可用设计：实现故障转移（Failover）机制，以增强集群的稳定性。
