1.1 建表指定数据类型

建表时能用数值型或日期时间型表示的字段就不要用字符串，全 String 类型在以 Hive

为中心的数仓建设中常见，但 ClickHouse 环境不应受此影响。

虽然 ClickHouse 底层将 DateTime 存储为时间戳 Long 类型，但不建议存储 Long 类型，

因为 DateTime 不需要经过函数转换处理，执行效率高、可读性好

create table t_type2(
id UInt32,
sku_id String,
total_amount Decimal(16,2) ,
create_time Int32 
) engine =ReplacingMergeTree(create_time)
partition by toYYYYMMDD(toDate(create_time)) –-需要转换一次，否则报错
primary key (id)
order by (id, sku_id);

1.2 空值处理

官方已经指出 Nullable 类型几乎总是会拖累性能，因为存储 Nullable 列时需要创建一个额外的文件来存储 NULL 的标记，并且 Nullable 列无法被索引。因此除非极特殊情况，应直接使用字段默认值表示空，或者自行指定一个在业务中无意义的值

1.3 分区和索引

分区粒度根据业务特点决定，不宜过粗或过细。一般选择按天分区，也可以指定为 Tuple()，以单表一亿数据为例，分区大小控制在 10-30 个为最佳。

必须指定索引列，ClickHouse 中的索引列即排序列，通过 order by 指定，一般在查询条件中经常被用来充当筛选条件的属性被纳入进来；可以是单一维度，也可以是组合维度的索引；

通常需要满足高级列在前、查询频率大的在前原则；还有基数特别大的不适合做索引列，

如用户表的 userid 字段；通常筛选后的数据满足在百万以内为最佳

1.4 写入和删除优化

（1）尽量不要执行单条或小批量删除和插入操作，这样会产生小分区文件，给后台Merge 任务带来巨大压力

（2）不要一次写入太多分区，或数据写入太快，数据写入太快会导致 Merge 速度跟不上而报错，一般建议每秒钟发起 2-3 次写入操作，每次操作写入 2w~5w 条数据（依服务器性能而定）

写入过快报错，报错信息：

\1. Code: 252, e.displayText() = DB::Exception: Too many parts(304). Merges are processing significantly slower than inserts

\2. Code: 241, e.displayText() = DB::Exception: Memory limit (for query) exceeded:would use 9.37 GiB (attempt to allocate chunk of 301989888 bytes), maximum: 9.31 GiB

处理方式：

“ Too many parts 处理 ” ：使用 WAL 预写日志，提高写入性能。in_memory_parts_enable_wal 默认为 true在服务器内存充裕的情况下增加内存配额，一般通过 max_memory_usage 来实现在服务器内存不充裕的情况下，建议将超出部分内容分配到系统硬盘上，但会降低执行速度，一般通过 max_bytes_before_external_group_by、max_bytes_before_external_sort 参数来实现。

1.5 大小表 join

多表 join 时要满足小表在右的原则，右表关联时被加载到内存中与左表进行比较，ClickHouse 中无论是 Left join 、Right join 还是 Inner join 永远都是拿着右表中的每一条记录 到左表中查找该记录是否存在，所以右表必须是小表。

小表在右

insert into table hits_v2
select a.* from hits_v1 a left join visits_v2 b on a. CounterID=b. 
CounterID;

1.6 分布式表使用 GLOBAL

两张分布式表上的 IN 和 JOIN 之前必须加上 GLOBAL 关键字，右表只会在接收查询请求的那个节点查询一次，并将其分发到其他节点上。如果不加 GLOBAL 关键字的话，每个节点都会单独发起一次对右表的查询，而右表又是分布式表，就导致右表一共会被查询 N²次（N是该分布式表的分片数量），这就是查询放大，会带来很大开销

1.7 数据一致性
1.7.1 手动合并

OPTIMIZE TABLE test_a FINAL;

语法：OPTIMIZE TABLE [db.]name [ON CLUSTER cluster] [PARTITION partition | PARTITION ID 'partition_id'] [FINAL] [DEDUPLICATE [BY expression]]