目录
- 简介
- 清理
- 清理方式
- 实际操作
- 方案选择
- 删除数据
- 查看任务执行情况
- 单机操作
- 设置TTL
- 总结
简介
clickhouse会将查询日志,度量日志和堆栈采集日志记录下来,存储到自身数据库的system库中, 分别是query_log,query_thread_log,trace_log,metric_log等5个表,如果长时间不清查,该表数据会一直累积。
清理
清理方式
清理这些日志表有多种方式
第1种是设置表的TTL,clickhouse是支持设置表的TTL,不管是系统表还是业务表。
第2种是使用DDL语句+DML语句删除指定范围内数据
第3种配置文件设置,在config.XML中提供了日志表的配置
字段释义:
- database – 数据库名
- table – 日志存放的系统表名
- partition_by — 系统表分区键,如果定义了 engine 则不能使用
- engine -系统表 表引擎,如果定义了 partition_by 则不能使用
- flush_interval_milliseconds – 将数据从内存的缓冲区刷新到表的时间间隔。
- ttl 保存时间
图中没有ttl的配置,可以自行添加, event_date是表中的时间字段,格式是: 20UkYukw20-01-01
<!-- Table TTL specification: https://clickhouse.com/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree/#mergetree-table-ttl Example: event_date + INTERVAL 1 WEEK event_date + INTERVAL 7 DAY DELETE event_date + INTERVAL 2 WEEK TO DISK 'bbb' --> <ttl>event_date + INTERVAL 7 DAY DELETE</ttl>
实际操作
方案选择
第3种改配置文件方案适合在集群搭建的时候,后期再改就需要重启服务,因服务不能随意重启,需要配置维护期间操作,所以不具灵活性,排除掉了。
第1种设置TTL的方案也是可以的,但是现在不合适,因为已经累积了很长时间的数据,数据量比较大,直接设置会消耗比较多的资源
所以会使用第2种+第1种组合方案,先分批删除历史的日志,然后再使用第1种方案设置TTL。这样后期就不需要维护了
删除数据
使用DDL+DML语句删除指定日期内的数据
先用小一点的表操作一下,通常trace_log比较小,query_log表比较大
use system; #统计一下2020年有多少条数据 select count(*) from trace_log where event_date >= '2020-01-01' and 编程客栈 event_date <= '2020-12-31'; #根据统计,只有几十万或者几百万的话,可以执行删除 alter table trace_log delete where event_date >= '2020-01-01' and event_date <= '2020-12-31'; javascript
clickhouse的delete,update等操作是异步的,当sql语句一提交,就会有反馈,这个时候是将任务提交到排队执行了
如果表非常小,不想选定时间范围。也可以一次性清完
ALTER table `system`.trace_log DELETE where event_date is not null;
查看任务执行情况
队列数据在mutations表中
#统计历史次数 select count(*) from mutations; #排序,查看最新10条 select database,table,command,create_time,is_done from mutations order by create_time desc limit 10;
表信息显示了命令发现的在system库,表名已经执行命令的时间,判断sql是正在排还是已经执行完成的是is_done字段。1表示执行完成,0表示正在排队
单机操作
clickhouse是支持创建集群库,集群表的,但是system库属于系统自带的,需要查看库和表的创建信息
show create database system; show create table trace_log;
因为system属于系统自开发者_Redis带的库,集群建好时已存在,但是创建该库的sql文件确没有,所以报错。
但是查看clickhouse元数据文件时发现 data/system/trace_log文件在变小,说明本节点删除成功了,如果换个节点执行sql语句又能查出来。
所以需要在每个节点上执行删除数据语句
在www.devze.com元数据存储的目录可以看到有个mutations_xxxx.log的文件,是删除语句的记录日志 data/system/trace_log
元数据的配置
<!-- Path to data directory, with trailing slash. --> <path>xxxxx/clickhouse/data/</path>
设置TTL
大部分数据删除完成之后,就可以设置TTL了
#系统表 ALTER table `system`.trace_log MODIFY TTL event_date + toIntervalDay(30); #业条表 ALTER TABLE `test`.app_version MODIFY TTL time_stamp + toIntervalYear(30);www.devze.com
总结
通过删除表数据+设置TTL的方式,后期就可以0维护了
系统表日志处理是日常数据维护的一种,业务数据的清理也可以参考这些方案
以上就是clickhouse系统表日志清理方式详解的详细内容,更多关于clickhouse系统表日志清理的资料请关注我们其它相关文章!
精彩评论