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标题: 高级DBA教你clickhouse数据库查询正在执行的SQL语句的汇总方法全网最具体 [打印本页]

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作者: 天空闲话    时间: 2024-6-11 13:41
标题: 高级DBA教你clickhouse数据库查询正在执行的SQL语句的汇总方法全网最具体
一、clickhouse查询执行过的SQL语句方法

执行过的，就是已经执行完成的语句聚集！
查询语句为：

1. SELECT query  FROM system.query_log where current_database ='数据库名称'
2. ORDER BY event_time DESC LIMIT 100

复制代码

system.query_log表中的字段含义大概会因 ClickHouse 的版本和配置而有所差别。以下是一些常见字段及其大概的含义：

• query：执行的查询 SQL 语句。
  
• event_time：查询执行的时间戳。
  
• user：执行查询的用户。
  
• query_id：查询的唯一标识符。
  
• elapsed：查询执行的耗时（以毫秒为单位）。
  
• result_rows：查询返回的结果行数。
  
• read_rows：查询从表中读取的行数。
  
• written_rows：查询写入到表中的行数。
  
• memory_usage：查询执行期间利用的内存量。
  
• query_type：查询的类型，比方 SELECT、INSERT、UPDATE 等。
  
• database：查询所属的数据库。
  
• table：查询涉及的表。
  

这些字段的具体含义和名称大概会有所变化，取决于你的 ClickHouse 安装和配置。你可以查阅 ClickHouse 的官方文档或系统表的定义来获取更正确的信息。
通太过析system.query_log表中的这些字段，你可以相识查询的执行情况、性能指标以及用户活动等信息，有助于监控和优化数据库的利用。
二、clickhouse数据库查询正在执行的SQL语句的方法

当前正在执行的SQL：
要查询 ClickHouse 中正在执行的 SQL 语句，可以利用system.processes系统表。该表记录了所有正在运行的查询相关信息，包括查询 ID、用户、IP 地址、执行时间、查询语句等。以下为查询正在执行的 SQL 语句的示例代码：

1. SELECT query_id,read_rows,total_rows_approx,memory_usage,initial_user,
2. initial_address,elapsed,query
3. FROM system.processes;

复制代码

此中，字段含义如下：

• query_id：查询 ID。
  
• read_rows：从表中读取的行数。
  
• total_rows_approx：应读取的行总数的近似值。
  
• memory_usage：哀求利用的内存量。
  
• initial_user：进行查询的用户。
  
• initial_address：哀求的 IP 地址。
  
• elapsed：查询执行开始以来的秒数。
  
• query：查询语句。
  

请留意，这只是一个基本示例，具体的查询大概会根据你的 ClickHouse 安装和配置而有所差别。你可以查阅 ClickHouse 的官方文档或系统表的定义来获取更正确的信息。
三、杀掉当前执行的SQL语句按查询唯一键

在 ClickHouse 中要杀掉当前执行的 SQL 语句，可以利用以下步骤：

• 执行以下 SQL 语句，查看正在执行的 SQL 语句的 query_id：
  1. SELECT query_id
  2. FROM system.processes;

  复制代码
• 执行 KILL QUERY 命令，根据 query_id 杀掉对应的 SQL 语句，语法如下：
  1. KILL QUERY WHERE query_id = 'your_query_id';

  复制代码
  此中，your_query_id 是你要杀掉的 SQL 语句的 query_id。
  

请留意，ClickHouse 中的 query_id 会在查询执行完成后释放，因此在杀掉 SQL 语句后，对应的 query_id 大概会被其他查询利用。
四、查询某个表占用的硬盘空间

要查询 ClickHouse 中每个表占用的硬盘巨细，可以利用以下 SQL 语句：

1. SELECT
2.     database,
3.     table,
4.     formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes) AS size) AS compressed,
5.     formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes) AS usize) AS uncompressed,
6.     round(usize / size, 2) AS compr_rate,
7.     sum(rows) AS rows,
8.     count() AS part_count
9. FROM
10.     system.parts
11. WHERE
12.     (active = 1)
13.     AND (database LIKE '数据库名称%')
14.     AND (table LIKE '表名称%')
15. GROUP BY
16.     database,
17.     table
18. ORDER BY
19.     size DESC;

复制代码

该查询语句利用 system.parts 系统表，通过 WHERE 子句筛选出活动状态为 1，而且数据库和表名匹配恣意字符的记录。接着，利用 GROUP BY 子句按数据库和表名进行分组，然后利用聚合函数 sum 盘算每个分组中数据压缩后的字节数 data_compressed_bytes 和未压缩的字节数 data_uncompressed_bytes。最后，利用 formatReadableSize 函数将字节数转换为易读的巨细表示，并盘算压缩率 compr_rate。结果将按照表巨细降序排序。
请留意，这只是一个基本示例，具体的查询大概会根据你的 ClickHouse 安装和配置而有所差别。你可以查阅 ClickHouse 的官方文档或系统表的定义来获取更正确的信息。

五、查询某更新删除SQL语句是否执行成功

ClickHouse 中更新数据的语句是异步执行的，应用并不知道 ClickHouse 何时能更新数据，如果要做到强一致性，必要应用反查确认。可以通过下面的语句查询具体删除或更新操作的执行情况：

1. select database,table,mutation_id,command,create_time,block_numbers.number, is_done
2. from system.mutations
3. where table='表名';

复制代码

此中，is_done为1表示执行完成。
ClickHouse 中system.mutations表用于记录所有的mutations记录，此中关键字段is_done，用于记录该mutation是否执行，0表示未执行，1表示已执行。其他字段的含义如下：

• database：数据库名称。
  
• table：表名。
  
• mutation_id：每次mutation操作的唯一标识符。
  
• command：具体的mutation操作，如ALTER TABLE ... DELETE或ALTER TABLE ... UPDATE。
  
• create_time：mutation操作的创建时间。
  
• block_numbers.number：mutation操作所涉及的数据块数量。
  
• is_done：mutation操作是否已完成，0表示未完成，1表示已完成。
  

笔者简介
国内某一线知名软件公司企业认证在职员工：任JAVA高级研发工程师,大数据范畴专家,数据库范畴专家兼任高级DBA!10年软件开发履历！现任国内某大型软件公司大数据研发工程师、MySQL数据库DBA，软件架构师。直接参与计划国家级亿级别大数据项目!并维护真实企业级生产数据库300余个!紧急处理数据库生产事故上百起，挽回数据丢失所造成的灾难损失不计其数!并为某国家级大数据系统的技术方案（国家知识产权局颁布）专利权的第一专利发明人！

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