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# 문제 해결에 유용한 쿼리

> 테이블 크기 모니터링, 장시간 실행되는 쿼리, 오류 확인 등 ClickHouse 문제 해결에 유용한 쿼리를 모아 두었습니다.

{frontMatter.description}

<div id="useful-queries-for-troubleshooting">
  ## 문제 해결에 유용한 쿼리
</div>

특별한 순서 없이, ClickHouse 문제를 해결하고 현재 어떤 일이 일어나고 있는지 파악하는 데 유용한 몇 가지 쿼리를 소개합니다.

또한 [ClickHouse 모니터링을 위한 필수 쿼리](https://clickhouse.com/blog/monitoring-troubleshooting-select-queries-clickhouse)를 소개하는 훌륭한 블로그 글도 있습니다.

<div id="view-which-settings-have-been-changed-from-the-default">
  ## 기본값에서 변경된 설정 확인하기
</div>

```sql theme={null}
SELECT
    name,
    value
FROM system.settings
WHERE changed
```

<div id="get-the-size-of-all-your-tables">
  ## 모든 테이블 크기 확인하기
</div>

```sql theme={null}
SELECT table,
    formatReadableSize(sum(bytes)) as size
    FROM system.parts
    WHERE active
GROUP BY table
```

응답은 다음과 같습니다.

```response theme={null}
┌─table───────────┬─size──────┐
│ stat            │ 38.89 MiB │
│ customers       │ 525.00 B  │
│ my_sparse_table │ 40.73 MiB │
│ crypto_prices   │ 32.18 MiB │
│ hackernews      │ 6.23 GiB  │
└─────────────────┴───────────┘
```

<div id="row-count-and-average-day-size-of-your-table">
  ## 테이블의 행 수와 하루 평균 크기
</div>

```sql theme={null}
SELECT
    table,
    formatReadableSize(size) AS size,
    rows,
    days,
    formatReadableSize(avgDaySize) AS avgDaySize
FROM
(
    SELECT
        table,
        sum(bytes) AS size,
        sum(rows) AS rows,
        min(min_date) AS min_date,
        max(max_date) AS max_date,
        max_date - min_date AS days,
        size / (max_date - min_date) AS avgDaySize
    FROM system.parts
    WHERE active
    GROUP BY table
    ORDER BY rows DESC
)
```

<div id="compression-columns-percentage-as-well-as-the-size-of-primary-index-in-memory">
  ## 컬럼별 압축 비율과 메모리 내 프라이머리 인덱스 크기
</div>

데이터가 컬럼별로 얼마나 압축되었는지 확인할 수 있습니다. 이 쿼리는 메모리에 있는 프라이머리 인덱스의 크기도 반환합니다. 프라이머리 인덱스는 반드시 메모리에 적재되어야 하므로 유용합니다.

```sql theme={null}
SELECT
    parts.*,
    columns.compressed_size,
    columns.uncompressed_size,
    columns.compression_ratio,
    columns.compression_percentage
FROM
(
    SELECT
        table,
        formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes)) AS uncompressed_size,
        formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes)) AS compressed_size,
        round(sum(data_compressed_bytes) / sum(data_uncompressed_bytes), 3) AS compression_ratio,
        round(100 - ((sum(data_compressed_bytes) * 100) / sum(data_uncompressed_bytes)), 3) AS compression_percentage
    FROM system.columns
    GROUP BY table
) AS columns
RIGHT JOIN
(
    SELECT
        table,
        sum(rows) AS rows,
        max(modification_time) AS latest_modification,
        formatReadableSize(sum(bytes)) AS disk_size,
        formatReadableSize(sum(primary_key_bytes_in_memory)) AS primary_keys_size,
        any(engine) AS engine,
        sum(bytes) AS bytes_size
    FROM system.parts
    WHERE active
    GROUP BY
        database,
        table
) AS parts ON columns.table = parts.table
ORDER BY parts.bytes_size DESC
```

<div id="number-of-queries-sent-by-client-in-the-last-10-minutes">
  ## 지난 10분 동안 클라이언트가 전송한 쿼리 수
</div>

`toIntervalMinute(10)` 함수에서 시간 인터벌을 늘리거나 줄일 수 있습니다:

```sql theme={null}
SELECT
    client_name,
    count(),
    query_kind,
    toStartOfMinute(event_time) AS event_time_m
FROM system.query_log
WHERE (type = 'QueryStart') AND (event_time > (now() - toIntervalMinute(10)))
GROUP BY
    event_time_m,
    client_name,
    query_kind
ORDER BY
    event_time_m DESC,
    count() ASC
```

<div id="number-of-parts-in-each-partition">
  ## 파티션별 파트 수
</div>

```sql theme={null}
SELECT
    concat(database, '.', table),
    partition_id,
    count()
FROM system.parts
WHERE active
GROUP BY
    database,
    table,
    partition_id
```

<div id="finding-long-running-queries">
  ## 장시간 실행 중인 쿼리 찾기
</div>

다음은 멈춰 있는 쿼리를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다:

```sql theme={null}
SELECT
    elapsed,
    initial_user,
    client_name,
    hostname(),
    query_id,
    query
FROM clusterAllReplicas(default, system.processes)
ORDER BY elapsed DESC
```

가장 오래 실행 중인 쿼리의 Query id를 사용하면 디버깅에 도움이 되는 스택 트레이스를 확인할 수 있습니다.

```
SET allow_introspection_functions=1;

SELECT
    arrayStringConcat(
        arrayMap(
            x,
            y -> concat(x, ': ', y),
            arrayMap(x -> addressToLine(x), trace),
            arrayMap(x -> demangle(addressToSymbol(x)), trace)
        ),
        '\n'
    ) as trace
FROM
    system.stack_trace
WHERE
    query_id = '0bb6e88b-9b9a-4ffc-b612-5746c859e360';
```

<div id="view-the-most-recent-errors">
  ## 최신 오류 보기
</div>

```
SELECT *
FROM system.errors
ORDER BY last_error_time DESC
```

응답은 다음과 같습니다.

```response theme={null}
┌─name──────────────────┬─code─┬─value─┬─────last_error_time─┬─last_error_message──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─last_error_trace─┬─remote─┐
│ UNKNOWN_TABLE         │   60 │     3 │ 2023-03-14 01:02:35 │ Table system.stack_trace doesn't exist                                                                                                              │ []               │      0 │
│ BAD_GET               │  170 │     1 │ 2023-03-14 00:58:55 │ Requested cluster 'default' not found                                                                                                               │ []               │      0 │
│ UNKNOWN_IDENTIFIER    │   47 │     1 │ 2023-03-14 00:49:12 │ Missing columns: 'parts.table' 'table' while processing query: 'table = parts.table', required columns: 'table' 'parts.table' 'table' 'parts.table' │ []               │      0 │
│ NO_ELEMENTS_IN_CONFIG │  139 │     2 │ 2023-03-14 00:42:11 │ Certificate file is not set.                                                                                                                        │ []               │      0 │
└───────────────────────┴──────┴───────┴─────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────────────┴────────┘
```

<div id="top-10-queries-that-are-using-the-most-cpu-and-memory">
  ## CPU와 메모리를 가장 많이 사용하는 쿼리 상위 10개
</div>

```sql theme={null}
SELECT
    type,
    event_time,
    initial_query_id,
    formatReadableSize(memory_usage) AS memory,
    `ProfileEvents.Values`[indexOf(`ProfileEvents.Names`, 'UserTimeMicroseconds')] AS userCPU,
    `ProfileEvents.Values`[indexOf(`ProfileEvents.Names`, 'SystemTimeMicroseconds')] AS systemCPU,
    normalizedQueryHash(query) AS normalized_query_hash
FROM system.query_log
ORDER BY memory_usage DESC
LIMIT 10
```

<Note>
  단일 쿼리는 서로 다른 `query_id` 값을 가진 여러 행으로 기록될 수 있습니다 — 분산 보조 쿼리와 내부 뷰 단계에는 `is_initial_query = 0`이 설정됩니다. 제출된 형태 그대로의 쿼리를 보려면 `is_initial_query = 1`(또는 `query_id = initial_query_id`)로 필터링하고, ClickHouse가 할당하는 내부 `query_id` 값에는 `queryView...`와 같은 레이블이 포함될 수 있다는 점에 유의하십시오. 자세한 내용은 [`query_log` 참고](/ko/reference/system-tables/query_log)를 확인하십시오.
</Note>

<div id="how-much-disk-space-are-my-projection-using">
  ## 프로젝션은 디스크 공간을 얼마나 사용합니까
</div>

```sql theme={null}
SELECT
    name,
    parent_name,
    formatReadableSize(bytes_on_disk) AS bytes,
    formatReadableSize(parent_bytes_on_disk) AS parent_bytes,
    bytes_on_disk / parent_bytes_on_disk AS ratio
FROM system.projection_parts
```

<div id="show-disk-storage-number-of-parts-number-of-rows-in-systemparts-and-marks-across-databases">
  ## 데이터베이스 전반의 디스크 저장 공간, 파트 수, system.parts의 행 수 및 마크 수 표시
</div>

```sql theme={null}
SELECT
    database,
    table,
    partition,
    count() AS parts,
    formatReadableSize(sum(bytes_on_disk)) AS bytes_on_disk,
    formatReadableQuantity(sum(rows)) AS rows,
    sum(marks) AS marks
FROM system.parts
WHERE (database != 'system') AND active
GROUP BY
    database,
    table,
    partition
ORDER BY database ASC
```

<div id="list-details-of-recently-written-new-parts">
  ## 최근 기록된 새 파트의 상세 정보
</div>

상세 정보에는 생성 시점, 크기, 행 수 등이 포함됩니다:

```sql theme={null}
SELECT
    modification_time,
    rows,
    formatReadableSize(bytes_on_disk),
    *
FROM clusterAllReplicas(default, system.parts)
WHERE (database = 'default') AND active AND (level = 0)
ORDER BY modification_time DESC
LIMIT 100
```

<div id="cluster-wide-monitoring-queries">
  ## 클러스터 전체에 대한 모니터링 쿼리
</div>

다음 쿼리는 ClickHouse 클러스터를 모니터링할 때 유용합니다. `clusterAllReplicas()`를 사용해 모든 노드의 데이터를 집계합니다.

<Note>
  이 쿼리는 클러스터 이름이 `default`라고 가정합니다. 클러스터 이름이 다르면 `'default'`와 `default`를 실제 클러스터 이름으로 바꾸십시오.
</Note>

<div id="avg-new-parts-per-minute-and-second">
  ### 분당 및 초당 평균 신규 파트 생성 수(지난 1시간)
</div>

```sql theme={null}
WITH
    PER_MINUTE AS
    (
    SELECT
        toStartOfInterval(modification_time, toIntervalMinute(1)) AS t,
        count() AS new_part_count
    FROM
        clusterAllReplicas(default, merge(system, '^parts'))
    WHERE
        (database = 'default') AND
        (table = 'your_table') AND
        (active = true) AND
        (level = 0) AND
        (modification_time >= (now() - toIntervalHour(1)))
    GROUP BY
        t
    ORDER BY
        t ASC
    SETTINGS skip_unavailable_shards = 1
    )
SELECT
    AVG(new_part_count) AS new_parts_per_minute,
    new_parts_per_minute / 60 AS new_parts_per_second
FROM
    PER_MINUTE
```

모니터링할 실제 테이블 이름으로 `'your_table'`을 바꾸십시오.

<div id="cpu-and-memory-intensive-queries-cluster-wide">
  ### CPU 및 메모리 사용량이 많은 쿼리(클러스터 전체)
</div>

```sql theme={null}
SELECT
    type,
    event_time,
    initial_query_id,
    formatReadableSize(memory_usage) AS memory,
    `ProfileEvents.Values`[indexOf(`ProfileEvents.Names`, 'UserTimeMicroseconds')] AS userCPU,
    `ProfileEvents.Values`[indexOf(`ProfileEvents.Names`, 'SystemTimeMicroseconds')] AS systemCPU,
    normalizedQueryHash(query) AS normalized_query_hash
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^query_log'))
ORDER BY memory_usage DESC
LIMIT 10
```

<div id="merges-in-progress-with-eta">
  ### 예상 완료 시간이 포함된 진행 중인 머지
</div>

이 쿼리는 클러스터에서 현재 진행 중인 머지와 예상 완료 시간을 보여줍니다.

```sql theme={null}
SELECT
    hostName(),
    database,
    table,
    round(elapsed, 0) AS elapsed_seconds,
    round(progress, 4) AS progress_ratio,
    formatReadableTimeDelta((elapsed / progress) - elapsed) AS estimated_time_remaining,
    num_parts,
    result_part_name
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^merges'))
ORDER BY (elapsed / progress) - elapsed ASC
```

<div id="most-common-queries-by-normalized-hash">
  ### 정규화된 해시별 가장 많이 실행된 쿼리
</div>

가장 자주 실행되는 쿼리를 찾습니다(최적화가 필요한 쿼리를 식별하는 데 유용합니다):

```sql theme={null}
SELECT
    normalizedQueryHash(query) AS query_hash,
    count() AS execution_count,
    any(query) AS example_query
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^query_log'))
WHERE event_date >= today() - 1
GROUP BY normalizedQueryHash(query)
ORDER BY execution_count DESC
LIMIT 20
```

<div id="error-counts-by-event-type-and-date">
  ### 이벤트 유형 및 날짜별 오류 건수
</div>

클러스터 전반의 파트 생성 오류를 분석합니다:

```sql theme={null}
SELECT
    event_date,
    event_type,
    table,
    error,
    COUNT() AS error_count
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^part_log'))
WHERE database = 'default'
GROUP BY
    event_date,
    event_type,
    error,
    table
ORDER BY
    event_date DESC,
    error_count DESC
```

<div id="number-of-tables-by-node">
  ### 노드별 테이블 수
</div>

클러스터 노드 간 테이블 분포를 확인합니다:

```sql theme={null}
SELECT
    hostName() AS host,
    count() AS table_count
FROM clusterAllReplicas('default', merge(system, '^tables'))
WHERE database = 'default'
GROUP BY hostName()
ORDER BY table_count DESC
```

<div id="check-for-async-insert-operations">
  ### async insert 작업 확인
</div>

async insert 활동을 모니터링합니다:

```sql theme={null}
SELECT
    event_date,
    count() AS total_count,
    sum(if(query LIKE '%async%', 1, 0)) AS async_count,
    sum(if(query LIKE '%INSERT%', 1, 0)) AS insert_count
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^query_log'))
WHERE event_date >= today() - 7
GROUP BY event_date
ORDER BY event_date DESC
```

<div id="parts-and-merges-analysis">
  ## 파트 및 머지 분석
</div>

<div id="currently-active-parts-by-table">
  ### 현재 활성화된 테이블별 파트
</div>

클러스터 전체에서 테이블별 활성 파트 수를 확인합니다:

```sql theme={null}
SELECT
    database,
    table,
    count() AS part_count,
    formatReadableSize(sum(bytes_on_disk)) AS total_size
FROM clusterAllReplicas(default, system.parts)
WHERE active = 1 AND database = 'default'
GROUP BY database, table
ORDER BY part_count DESC
```

<div id="partitions-with-too-many-parts">
  ### 파트가 과도하게 많은 파티션
</div>

파트가 과도하게 많아 쿼리 성능에 영향을 줄 수 있는 파티션을 찾습니다:

```sql theme={null}
SELECT
    database,
    table,
    partition,
    count() AS part_count,
    formatReadableSize(sum(bytes_on_disk)) AS total_size
FROM clusterAllReplicas(default, system.parts)
WHERE active = 1
GROUP BY database, table, partition
HAVING part_count > 100
ORDER BY part_count DESC
```

<div id="detached-parts">
  ### 분리된 파트
</div>

조사가 필요할 수 있는 분리된 파트가 있는지 확인합니다:

```sql theme={null}
SELECT
    database,
    table,
    partition_id,
    name,
    reason,
    count()
FROM clusterAllReplicas(default, system.detached_parts)
GROUP BY database, table, partition_id, name, reason
ORDER BY database, table
```

<div id="system-information-queries">
  ## 시스템 정보 쿼리
</div>

<div id="cluster-wide-memory-usage-by-node">
  ### 노드별 클러스터 전체 메모리 사용량
</div>

클러스터 전체에서 노드별 메모리 사용량을 모니터링합니다:

```sql theme={null}
SELECT
    hostName() AS host,
    formatReadableSize(max(memory_usage)) AS peak_memory,
    formatReadableSize(avg(memory_usage)) AS avg_memory,
    formatReadableSize(min(memory_usage)) AS min_memory
FROM clusterAllReplicas(default, merge(system, '^query_log'))
WHERE event_date >= today() - 1
GROUP BY hostName()
ORDER BY peak_memory DESC
```

<div id="running-queries-on-the-cluster">
  ### 클러스터에서 실행 중인 쿼리
</div>

현재 실행 중인 쿼리를 확인하세요:

```sql theme={null}
SELECT
    hostName() AS host,
    initial_user,
    query_id,
    elapsed,
    read_rows,
    formatReadableSize(memory_usage) AS memory_usage,
    normalizedQueryHash(query) AS query_hash
FROM clusterAllReplicas(default, system.processes)
ORDER BY elapsed DESC
```

<div id="modified-settings-from-defaults">
  ### 기본값에서 변경된 설정
</div>

기본값에서 변경된 설정을 확인합니다:

```sql theme={null}
SELECT
    hostName() AS host,
    name,
    value
FROM clusterAllReplicas(default, system.settings)
WHERE changed = 1
ORDER BY hostName(), name
```

<div id="replication-queue-status">
  ### 복제 큐 상태
</div>

복제된 테이블(Replicated Table)의 복제 큐를 확인하십시오:

```sql theme={null}
SELECT
    hostName() AS host,
    database,
    table,
    count() AS queue_size,
    sum(if(is_currently_executing = 1, 1, 0)) AS executing_count
FROM clusterAllReplicas(default, system.replication_queue)
GROUP BY hostName(), database, table
HAVING queue_size > 0
ORDER BY queue_size DESC
```