MergeTree による分析の高速化

オープンテーブルフォーマットから ClickHouse MergeTree テーブルにデータを読み込み、分析クエリを大幅に高速化します。

前のセクションでは、ClickHouse をデータカタログに接続し、オープンテーブルフォーマットを直接クエリしました。データをその場でクエリできるのは便利ですが、オープンテーブルフォーマットは、ダッシュボードや運用レポートを支える低レイテンシ・高い同時実行性が求められるワークロード向けには最適化されていません。こうしたユースケースでは、データを ClickHouse の MergeTree エンジンに読み込むことで、はるかに高いパフォーマンスを得られます。

MergeTree には、オープンテーブルフォーマットを直接読み取る場合と比べて、いくつかの利点があります。

• スパースプライマリ索引 - 選択したキーに基づいてディスク上のデータを並べ替えることで、クエリ時に無関係な行の広い範囲を ClickHouse がスキップできるようにします。
• 強化されたデータ型 - JSON、LowCardinality、Enum などの型をネイティブにサポートし、よりコンパクトな保存と高速な処理を可能にします。
• スキップ索引 と 全文索引 - クエリのフィルタ条件に一致しない granule を ClickHouse がスキップできるようにするセカンダリ索引構造で、特にテキスト検索ワークロードで効果を発揮します。
• 自動 compaction を備えた高速な insert - ClickHouse は高スループットの insert 向けに設計されており、バックグラウンドでデータパーツを自動的にマージします。これは、オープンテーブルフォーマットにおける compaction に相当します。
• 同時実行の読み取り向けに最適化 - MergeTree の列指向ストレージレイアウトは、複数の cache レイヤーと組み合わせることで、高い同時実行性が求められるリアルタイム分析ワークロードをサポートします。これはオープンテーブルフォーマットでは想定されていない用途です。

このガイドでは、より高速な分析を実現するために、INSERT INTO SELECT を使用してカタログから MergeTree テーブルにデータを読み込む方法を説明します。

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カタログに接続する

前のガイドで使用したものと同じ Unity Catalog 接続を使い、Iceberg REST エンドポイント経由で接続します。

SET allow_database_iceberg = 1;

CREATE DATABASE unity
ENGINE = DataLakeCatalog('https://<workspace-id>.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog/iceberg-rest')
SETTINGS catalog_type = 'rest', catalog_credential = '<client-id>:<client-secret>', warehouse = 'workspace',
oauth_server_uri = 'https://<workspace-id>.cloud.databricks.com/oidc/v1/token', auth_scope = 'all-apis,sql';

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テーブルの一覧

SHOW TABLES FROM unity

┌─name───────────────────────────────────────────────┐
│ unity.logs                                         │
│ unity.single_day_log                               │
└────────────────────────────────────────────────────┘

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Exploreでスキーマを確認する

SHOW CREATE TABLE unity.`icebench.single_day_log`

CREATE TABLE unity.`icebench.single_day_log`
(
    `pull_request_number` Nullable(Int64),
    `commit_sha` Nullable(String),
    `check_start_time` Nullable(DateTime64(6, 'UTC')),
    `check_name` Nullable(String),
    `instance_type` Nullable(String),
    `instance_id` Nullable(String),
    `event_date` Nullable(Date32),
    `event_time` Nullable(DateTime64(6, 'UTC')),
    `event_time_microseconds` Nullable(DateTime64(6, 'UTC')),
    `thread_name` Nullable(String),
    `thread_id` Nullable(Decimal(20, 0)),
    `level` Nullable(String),
    `query_id` Nullable(String),
    `logger_name` Nullable(String),
    `message` Nullable(String),
    `revision` Nullable(Int64),
    `source_file` Nullable(String),
    `source_line` Nullable(Decimal(20, 0)),
    `message_format_string` Nullable(String)
)
ENGINE = Iceberg('s3://...')

このテーブルには、ClickHouse CI のテスト実行による約2億8,300万行のログが含まれており、分析性能を検証するための現実的なデータセットとなっています。

SELECT count()
FROM unity.`icebench.single_day_log`

┌───count()─┐
│ 282634391 │ -- 2億8263万
└───────────┘

1 行 in set. Elapsed: 1.265 sec.

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データレイクのテーブルに対するクエリ

スレッド名とインスタンスタイプでログを絞り込み、メッセージテキスト内のエラーを検索し、結果をロガーごとにグループ化するクエリを実行してみましょう。

SELECT
    logger_name,
    count() AS c
FROM icebench.`icebench.single_day_log`
WHERE (thread_name = 'TCPHandler')
    AND (instance_type = 'm6i.4xlarge')
    AND hasToken(message, 'error')
GROUP BY logger_name
ORDER BY c DESC
LIMIT 5

┌─logger_name──────────────┬────c─┐
│ executeQuery             │ 6907 │
│ TCPHandler               │ 4145 │
│ TCP-Session              │  790 │
│ PostgreSQLConnectionPool │  530 │
│ ContextAccess (default)  │  392 │
└──────────────────────────┴──────┘

5 rows in set. Elapsed: 8.921 sec. Processed 282.63 million rows, 5.42 GB (31.68 million rows/s., 607.26 MB/s.)
Peak memory usage: 4.35 GiB.

このクエリに 9秒近く かかるのは、ClickHouse がオブジェクトストレージ内のすべての Parquet ファイルに対してフルテーブルスキャンを実行する必要があるためです。パーティション化によってパフォーマンスを改善できる可能性はありますが、logger_name のようなカラムはカーディナリティが高すぎて、効果的にパーティション化できない場合があります。また、データをさらに絞り込むための Text indices のようなインデックスもありません。こうした場面で MergeTree が真価を発揮します。

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MergeTree にデータをロードする

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最適化されたテーブルを作成する

スキーマを最適化するための工夫をいくつか加えた MergeTree テーブルを作成します。Iceberg のスキーマとの主な違いは次のとおりです。

• Nullable ラッパーを使わない - Nullable を外すことで、ストレージ効率とクエリ性能が向上します。
• level、instance_type、thread_name、check_name カラムに対する LowCardinality(String) - 値の種類が少ないカラムを辞書エンコードし、圧縮効率を高め、フィルタリングを高速化します。
• message カラムの テキスト索引 - hasToken(message, 'error') のようなトークンベースのテキスト検索を高速化します。
• (instance_type, thread_name, toStartOfMinute(event_time)) という ORDER BY キー - 一般的なフィルタパターンに合わせてディスク上のデータを配置することで、スパースプライマリインデックス が不要なグラニュールをスキップできるようになります。

SET enable_full_text_index = 1;

CREATE TABLE single_day_log
(
    `pull_request_number` Int64,
    `commit_sha` String,
    `check_start_time` DateTime64(6, 'UTC'),
    `check_name` LowCardinality(String),
    `instance_type` LowCardinality(String),
    `instance_id` String,
    `event_date` Date32,
    `event_time` DateTime64(6, 'UTC'),
    `event_time_microseconds` DateTime64(6, 'UTC'),
    `thread_name` LowCardinality(String),
    `thread_id` Decimal(20, 0),
    `level` LowCardinality(String),
    `query_id` String,
    `logger_name` String,
    `message` String,
    `revision` Int64,
    `source_file` String,
    `source_line` Decimal(20, 0),
    `message_format_string` String,
    INDEX text_idx(message) TYPE text(tokenizer = splitByNonAlpha)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (instance_type, thread_name, toStartOfMinute(event_time))

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カタログからデータを取り込む

INSERT INTO SELECT を使用して、データレイクのテーブルにある約3億件のデータを ClickHouse テーブルに読み込みます。

INSERT INTO single_day_log SELECT * FROM icebench.`icebench.single_day_log`

282634391 rows in set. Elapsed: 237.680 sec. Processed 282.63 million rows, 5.42 GB (1.19 million rows/s., 22.79 MB/s.)
Peak memory usage: 18.62 GiB.

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クエリを再実行する

ここで同じクエリを MergeTree テーブルに対して実行すると、パフォーマンスが大幅に向上することがわかります。

SELECT
    logger_name,
    count() AS c
FROM single_day_log
WHERE (thread_name = 'TCPHandler')
    AND (instance_type = 'm6i.4xlarge')
    AND hasToken(message, 'error')
GROUP BY logger_name
ORDER BY c DESC
LIMIT 5

┌─logger_name──────────────┬────c─┐
│ executeQuery             │ 6907 │
│ TCPHandler               │ 4145 │
│ TCP-Session              │  790 │
│ PostgreSQLConnectionPool │  530 │
│ ContextAccess (default)  │  392 │
└──────────────────────────┴──────┘

5 rows in set. Elapsed: 0.220 sec. Processed 13.84 million rows, 2.85 GB (62.97 million rows/s., 12.94 GB/s.)
Peak memory usage: 1.12 GiB.

同じクエリは現在 0.22秒 で完了し、約40倍 の高速化を達成しています。この改善を支えている主な最適化は 2 つあります。

• スパースプライマリ索引 - ORDER BY (instance_type, thread_name, ...) キーにより、ClickHouse は instance_type = 'm6i.4xlarge' と thread_name = 'TCPHandler' に一致するグラニュールへ直接スキップできるため、処理する行数を 2 億 8300 万行からわずか 1400 万行まで削減できます。
• 全文索引 - message カラム上の text_idx 索引により、hasToken(message, 'error') はすべてのメッセージ文字列をスキャンするのではなく索引経由で解決され、ClickHouse が読み取る必要のあるデータをさらに減らせます。

その結果、このクエリはリアルタイムダッシュボードを十分に支えられるようになり、しかもその規模とレイテンシは、オブジェクトストレージ内の Parquet ファイルをクエリする方法では及びません。