Тестирование ClickHouse которого мы заслуживаем

### 总结：《Тестирование ClickHouse, которого мы заслуживаем》 这篇文章主要讨论了如何有效测试和评估ClickHouse的性能，重点突出测试的核心原则、方法和工具，并通过案例展示了实际操作中的注意事项和优化策略。 #### 1. **测试方法与原则** - **排除干扰因素**：测试时应尽量排除磁盘和缓存的影响，确保CPU和内存资源固定，以获得更精确的结果。 - **设置合理的停止条件**：根据最大/平均RPS（每秒请求数）或最小时间来确定测试的停止条件。 - **关注长时间查询**：只测试執行时间超过10ms的查询，以确保测试结果的有效性。 - **使用真实数据**：通过真实数据集（如NYC Taxi、Airline On-Time和Yandex.Metric数据）进行测试，确保结果的准确性。 - **精确计时**：对测试时间进行精确测量，避免误差。 #### 2. **性能测试** - **测试工具**：使用clickhouse-performance-test（一个基于C++的测试工具），支持多种执行模式（如循环执行或无限执行），并提供灵活的配置选项。 - **测试内容**：包括对单个功能的测试（通过合成查询）以及对真实请求的测试。 - **结果分析**： - **结果保存与对比**：记录最优执行结果，并与之前的提交进行对比，分析性能变化。 - **监控指标**：关注单个查询的性能下降（超过7%）以及整个服务器性能的下降（超过1%）。 - **查询示例**：文章通过对`SELECT count()`查询的执行时间（如4.123秒、2.822秒等）的展示，说明了测试的具体实施方法。 #### 3. **常见问题与优化** - **潜在问题**：性能测试可能会受到以下因素的影响： - 内存管理 - 查询语言或解析逻辑 - 查询性能 - 查询计划生成 - 数据格式 - 数据复制 - 与其他系统的集成 - **优化策略**：通过调整线程池大小、在多个主机上运行测试、以及重启失败的查询来减少噪声和保证测试准确性。 #### 4. **案例分析** - **查询优化示例**：通过对特定查询（如包含`materialize`和`concat`操作的查询）的性能分析，展示了如何通过调整测试条件（如最大无变化速度时间和总测试时间）来提升测试结果的可靠性。 - **性能比率分析**：通过计算慢查询与快查询的比率（如超过1.1时进行标记），来识别性能瓶颈。 #### 5. **总结** 文章强调了ClickHouse性能测试的科学性和系统性，并通过具体案例和工具介绍，为开发者和测试人员提供了实际的操作指南和优化建议。