Set up docs MCP本指南介绍了我们面向开源用户在硬件、算力、内存和磁盘配置方面的一般建议。如果您希望简化部署，我们建议使用 ClickHouse Cloud：它能够自动扩缩容，适配您的工作负载，同时尽可能降低基础设施管理成本。
您的 ClickHouse 集群配置在很大程度上取决于应用场景和工作负载模式。规划架构时，必须考虑以下因素：
- 并发度 (每秒请求数)
- 吞吐量 (每秒处理的行数)
- 数据量
- 数据保留策略
- 硬件成本
- 维护成本
磁盘
应为 ClickHouse 选用哪种磁盘类型，取决于数据量、延迟或吞吐量要求。
性能优化
为最大限度提升性能，我们建议直接挂载 AWS 的预置 IOPS SSD 卷，或使用您的云提供商提供的同类产品，以优化 IO 性能。
优化存储成本
为了进一步降低成本，您可以使用通用型 SSD EBS 卷。
您还可以在热/温/冷架构中结合 SSD 和 HDD 实现分层存储。或者，也可以使用 AWS S3 作为存储后端，以实现计算与存储分离。有关在开源 ClickHouse 中实现计算与存储分离的指南，请参阅此处。ClickHouse Cloud 默认支持计算与存储分离。
CPU
我应该使用哪种 CPU？
应使用哪种 CPU 取决于你的使用模式。不过一般来说，如果应用存在大量高频并发查询、需要处理更多数据，或者使用计算密集型 UDF，就需要更多 CPU 核心。
低延迟或面向客户的应用
对于延迟要求在数十毫秒级的工作负载 (例如面向客户的工作负载) ，我们建议使用 AWS 的 EC2 i3 系列 或 i4i 系列，或你的云提供商提供的同类产品，这类产品针对 IO 进行了优化。
高并发应用
对于需要针对并发进行优化的工作负载 (每秒 100+ 查询) ，我们建议使用 AWS 的计算优化型 C 系列，或你的云提供商提供的同类产品。
数据仓库使用场景
对于数据仓库工作负载和临时分析查询，我们建议使用 AWS 的 R 系列 或你的云提供商提供的同类产品，因为它们针对内存进行了优化。
CPU 利用率应保持在多少？
ClickHouse 并没有统一的 CPU 利用率目标。请使用 iostat 等工具测量平均 CPU 使用率，并据此调整服务器规模，以应对突发流量高峰。不过，对于包含即席查询的分析型或数据仓库场景，建议将 CPU 利用率控制在 10-20%。
我应该使用多少个 CPU 核心？
应使用多少 CPU 核心取决于你的工作负载。不过，我们通常建议根据 CPU 类型采用以下内存与 CPU 核心配比：
- M-type (通用场景) ： 4 GB:1 的内存与 CPU 核心配比
- R-type (数据仓库场景) ： 8 GB:1 的内存与 CPU 核心配比
- C-type (计算优化场景) ： 2 GB:1 的内存与 CPU 核心配比
例如，使用 M-type CPU 时，我们建议每 25 个 CPU 核心配置 100GB 内存。要确定适合你的应用程序的内存容量，必须分析内存使用情况。你可以阅读这篇关于调试内存问题的指南，或使用内置的可观测性仪表板监控 ClickHouse。
内存
与 CPU 的选择类似，内存与存储比例以及内存与 CPU 比的选择取决于您的使用场景。
所需的 RAM 容量通常取决于：
- 查询的复杂程度。
- 查询中处理的数据量。
不过，总体而言，内存越多，查询运行速度通常越快。
如果您的使用场景对价格较为敏感，较低的内存容量也可以满足需求，因为可以启用相关设置 (max_bytes_before_external_group_by 和 max_bytes_before_external_sort) ，允许将数据落盘到磁盘；但请注意，这可能会显著影响查询性能。
内存与存储比例应为多少？
对于数据量较小的场景，1:1 的内存与存储比例是可以接受的，但总内存不应低于 8GB。
对于数据保留周期较长或数据量较大的场景，我们建议采用 1:100 到 1:130 的内存与存储比例。例如，如果要存储 10TB 数据，则每个副本建议配置 100GB RAM。
对于需要频繁访问的场景，例如面向客户的工作负载，我们建议增加内存，采用 1:30 到 1:50 的内存与存储比例。
副本
我们建议每个分片至少配置三个副本 (如果使用 亚马逊 EBS ，则可配置两个副本) 。此外，我们建议在添加更多副本 (横向扩缩容) 之前，先对所有副本进行纵向扩容。
ClickHouse 不会自动进行分片，而对数据集重新分片需要消耗大量计算资源。因此，我们通常建议使用可用的最大规格服务器，以避免将来不得不重新分片数据。
你也可以考虑使用 ClickHouse Cloud，它支持自动扩缩容，并允许你根据自身使用场景轻松控制副本数量。
大型工作负载示例配置
ClickHouse 的配置高度依赖具体应用的需求。如果您希望我们帮助优化架构，在成本与性能之间取得更好平衡，请联系销售。
以下列出的是生产环境中 ClickHouse 用户的示例配置，旨在提供参考而非建议：
《财富》500 强 B2B SaaS
| 存储 | |
| 每月新增数据量 | 30TB |
| 总存储 (压缩后) | 540TB |
| 数据保留期 | 18 个月 |
| 每个节点磁盘容量 | 25TB |
| CPU | |
| 并发度 | 200+ 并发查询 |
| 副本数 (包括高可用对) | 44 |
| 每个节点 vCPU | 62 |
| 总 vCPU | 2700 |
| 内存 | |
| 总 RAM | 11TB |
| 每个副本的 RAM | 256GB |
| RAM 与 vCPU 比例 | 4 GB:1 |
| RAM 与磁盘比例 | 1:50 |
《财富》500 强电信运营商日志场景
| 存储 | |
| 每月日志数据量 | 4860TB |
| 总存储 (压缩后) | 608TB |
| 数据保留期 | 30 天 |
| 每个节点的磁盘容量 | 13TB |
| CPU | |
| 副本数 (含 高可用对) | 38 |
| 每个节点 vCPU | 42 |
| 总 vCPU | 1600 |
| 内存 | |
| 总 RAM | 10TB |
| 每个副本的 RAM | 256GB |
| RAM 与 vCPU 比例 | 6 GB:1 |
| RAM 与磁盘比例 | 1:60 |
延伸阅读
以下是一些使用开源 ClickHouse 的公司发布的架构博客文章：