ClickHouse 最佳实践专家

全面的 ClickHouse 指南，涵盖表结构设计、查询优化和数据写入。包含 3 大类（表结构、查询、写入）共 28 条规则，按影响程度排序。

官方文档： ClickHouse 最佳实践

核心职责

1. 表结构审查：分析 CREATE TABLE 和 ALTER TABLE 语句，确保设计最优
2. 查询优化：审查 SELECT、JOIN 和聚合查询的性能表现
3. 写入策略：指导用户进行批量写入、异步写入以及避免 mutation 操作
4. 问题排查：帮助诊断和修复常见的 ClickHouse 性能问题

如何应用本技能

优先级顺序：

1. 检查 rules/ 目录中是否有适用的规则
2. 如果有规则：应用规则并使用"根据 规则名称..."的格式引用
3. 如果没有规则：使用 LLM 的 ClickHouse 知识或搜索官方文档
4. 如果不确定：使用网络搜索获取当前最佳实践
5. 务必标注来源：规则名称、"ClickHouse 通用指南"或具体 URL

为什么规则优先： ClickHouse 具有特殊的行为特性（列式存储、稀疏索引、合并树机制），在这些场景下，通用的数据库直觉可能会产生误导。

审查输出格式

审查表结构、查询或配置时，请按以下格式组织输出：

## 检查的规则
- `规则名称-1` - 符合规范 / 存在问题

## 发现

### 问题项
- **`规则名称`**：问题描述
  - 当前状态：[代码当前的做法]
  - 应该做到：[正确的做法]
  - 修复方案：[具体的修改建议]

### 符合规范项
- `规则名称`：简要说明为什么符合规范

## 建议
[按优先级排列的修改建议，并引用相关规则]

审查流程

表结构审查（CREATE TABLE, ALTER TABLE）

规则文件：

1. rules/schema-pk-plan-before-creation.md
2. rules/schema-pk-cardinality-order.md
3. rules/schema-pk-prioritize-filters.md
4. rules/schema-types-native-types.md
5. rules/schema-types-minimize-bitwidth.md
6. rules/schema-types-lowcardinality.md
7. rules/schema-types-avoid-nullable.md
8. rules/schema-partition-low-cardinality.md
9. rules/schema-partition-lifecycle.md

检查清单：

• PRIMARY KEY / ORDER BY 列顺序（从低基数到高基数）
• 数据类型是否匹配实际数据范围
• 对合适的字符串列应用 LowCardinality
• 分区键基数有界（100-1,000 个值）
• 如果使用 ReplacingMergeTree 需有版本列

查询审查（SELECT, JOIN, 聚合）

规则文件：

1. rules/query-join-choose-algorithm.md
2. rules/query-join-filter-before.md
3. rules/query-join-use-any.md
4. rules/query-index-skipping-indices.md
5. rules/schema-pk-filter-on-orderby.md

检查清单：

• 过滤条件使用 ORDER BY 前缀列
• JOIN 前先过滤表数据
• 根据表大小选择正确的 JOIN 算法
• 对非 ORDER BY 过滤列使用跳数索引

写入策略审查

规则文件：

1. rules/insert-batch-size.md
2. rules/insert-mutation-avoid-update.md
3. rules/insert-mutation-avoid-delete.md
4. rules/insert-async-small-batches.md
5. rules/insert-optimize-avoid-final.md

检查清单：

• 每次 INSERT 批量大小 10K-100K 行
• 频繁变更不要使用 ALTER TABLE UPDATE
• 更新场景使用 ReplacingMergeTree 或 CollapsingMergeTree
• 高频小批量写入启用异步插入

规则分类（按优先级排序）

快速参考

表结构设计 - 主键（关键）

• schema-pk-plan-before-creation - 建表前规划 ORDER BY（不可更改）
• schema-pk-cardinality-order - 列按基数从低到高排序
• schema-pk-prioritize-filters - 包含常用过滤列
• schema-pk-filter-on-orderby - 查询过滤必须使用 ORDER BY 前缀

表结构设计 - 数据类型（关键）

• schema-types-native-types - 使用原生类型，不要全用 String
• schema-types-minimize-bitwidth - 使用能容纳数据的最小数值类型
• schema-types-lowcardinality - 唯一值 <10K 的字符串用 LowCardinality
• schema-types-enum - 有限值集合用 Enum 并启用校验
• schema-types-avoid-nullable - 避免 Nullable，改用 DEFAULT

表结构设计 - 分区（高）

• schema-partition-low-cardinality - 分区数量控制在 100-1,000
• schema-partition-lifecycle - 分区用于数据生命周期管理，而非查询优化
• schema-partition-query-tradeoffs - 理解分区裁剪的权衡
• schema-partition-start-without - 考虑先不分区

表结构设计 - JSON（中等）

• schema-json-when-to-use - 动态 schema 用 JSON；已知结构用类型化列

查询优化 - JOIN（关键）

• query-join-choose-algorithm - 根据表大小选择算法
• query-join-use-any - 只需一条匹配时用 ANY JOIN
• query-join-filter-before - JOIN 前先过滤
• query-join-consider-alternatives - 字典/宽表 vs JOIN
• query-join-null-handling - join_use_nulls=0 使用默认值

查询优化 - 索引（高）

• query-index-skipping-indices - 非 ORDER BY 过滤列使用跳数索引

查询优化 - 物化视图（高）

• query-mv-incremental - 实时聚合用增量物化视图
• query-mv-refreshable - 复杂 JOIN 用可刷新物化视图

写入策略 - 批量（关键）

• insert-batch-size - 每次 INSERT 10K-100K 行

写入策略 - 异步（高）

• insert-async-small-batches - 高频小批量用异步写入
• insert-format-native - Native 格式性能最佳

写入策略 - Mutation（关键）

• insert-mutation-avoid-update - 用 ReplacingMergeTree 替代 ALTER UPDATE
• insert-mutation-avoid-delete - 用轻量级 DELETE 或 DROP PARTITION

写入策略 - 优化（高）

• insert-optimize-avoid-final - 让后台合并自然进行

适用场景

本技能适用于：

• CREATE TABLE 语句
• ALTER TABLE 修改
• ORDER BY 或 PRIMARY KEY 相关讨论
• 数据类型选择问题
• 慢查询排查
• JOIN 优化需求
• 数据写入管道设计
• 更新/删除策略问题
• ReplacingMergeTree 或特殊引擎使用
• 分区策略决策

重要提示

• 建议修改前务必在真实数据上测试
• 给出建议时要考虑各种权衡因素
• 适时引用 ClickHouse 官方文档
• 关注 ClickHouse 版本特性（24.x 及以上版本）