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Monitorar seu sistema de banco de dados em um ambiente de produção é vital para entender a saúde da sua implantação, para que você possa evitar ou resolver interrupções. O dashboard avançado é uma ferramenta leve projetada para oferecer visibilidade profunda sobre seu sistema ClickHouse e seu ambiente, ajudando você a se antecipar a gargalos de desempenho, falhas do sistema e ineficiências. O dashboard avançado está disponível tanto no ClickHouse OSS (software open source) quanto no Cloud. Neste artigo, mostraremos como usar o dashboard avançado no Cloud.

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Como acessar o dashboard avançado

O dashboard avançado pode ser acessado navegando até:
  • Painel lateral esquerdo
    • Monitoring → Advanced dashboard

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Acessando o dashboard avançado nativo

O dashboard avançado nativo pode ser acessado navegando até:
  • Painel lateral esquerdo
    • Monitoring → Advanced dashboard
    • Clicando em You can still access the native advanced dashboard.
Isso abrirá o dashboard avançado nativo em uma nova guia. Você precisará se autenticar para acessar o dashboard. Cada visualização tem uma consulta SQL associada que a preenche. Você pode editar essa consulta clicando no ícone de caneta.

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Visualizações prontas para uso

Os gráficos padrão do dashboard avançado foram projetados para oferecer visibilidade em tempo real do seu sistema ClickHouse. Abaixo está uma lista com descrições de cada gráfico. Eles estão agrupados em três categorias para ajudar você a navegar entre eles.

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Específicas do ClickHouse

Estas métricas foram projetadas para monitorar a saúde e o desempenho da sua instância do ClickHouse.
MétricaDescrição
Consultas por segundoAcompanha a taxa de consultas processadas
Linhas selecionadas/segIndica o número de linhas lidas pelas consultas
Linhas inseridas/segMede a taxa de ingestão de dados
Total de partes do MergeTreeMostra o número de partes ativas em tabelas MergeTree, ajudando a identificar inserções não agrupadas
Máx. de partes por partiçãoDestaca o número máximo de partes em qualquer partição
Consultas em execuçãoExibe o número de consultas em execução no momento
Bytes selecionados por segundoIndica o volume de dados lidos pelas consultas

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Específico de saúde do sistema

Monitorar o sistema subjacente é tão importante quanto monitorar o próprio ClickHouse.
MétricaDescrição
Espera de E/SAcompanha os tempos de espera de E/S
Espera de CPUMede atrasos causados por contenção de recursos de CPU
Leitura de discoAcompanha o número de bytes lidos de discos ou dispositivos de bloco
Leitura do sistema de arquivosAcompanha o número de bytes lidos do sistema de arquivos, incluindo o cache de páginas
Memória (rastreada, bytes)Mostra o uso de memória dos processos rastreados pelo ClickHouse
Média de carga (15 minutos)Informa a média de carga atual do sistema nos últimos 15 minutos
Uso de CPU do SO (Espaço do usuário)Uso de CPU ao executar código em espaço do usuário
Uso de CPU do SO (Kernel)Uso de CPU ao executar código do kernel

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Específico do ClickHouse Cloud

O ClickHouse Cloud armazena dados usando armazenamento de objetos (tipo S3). Monitorar essa interface pode ajudar a detectar problemas.
MétricaDescrição
Espera de leitura do S3Mede a latência das solicitações de leitura para o S3
Erros de leitura do S3 por segundoAcompanha a taxa de erros de leitura
Leitura do S3 (bytes/s)Acompanha a taxa na qual os dados são lidos do armazenamento S3
Solicitações de gravação em disco S3/sMonitora a frequência das operações de gravação no armazenamento S3
Solicitações de leitura em disco S3/sMonitora a frequência das operações de leitura no armazenamento S3
Taxa de acerto do cache de páginasA taxa de acerto do cache de páginas
Taxa de acerto do cache do sistema de arquivosTaxa de acerto do cache do sistema de arquivos
Tamanho do cache do sistema de arquivosO tamanho atual do cache do sistema de arquivos
Bytes enviados pela rede/sAcompanha a velocidade atual do tráfego de rede de entrada
Bytes recebidos pela rede/sAcompanha a velocidade atual do tráfego de rede de saída
Conexões de rede simultâneasAcompanha o número atual de conexões de rede simultâneas

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Como identificar problemas usando o dashboard avançado

Ter essa visão em tempo real da integridade do seu serviço do ClickHouse ajuda muito a mitigar problemas antes que eles afetem seu negócio ou a resolvê-los. Abaixo estão alguns problemas que você pode identificar usando o dashboard avançado.

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Inserções sem batch

Conforme descrito na documentação de boas práticas, recomenda-se sempre inserir dados em massa no ClickHouse, quando isso puder ser feito de forma síncrona. Uma inserção em massa com um tamanho de batch adequado reduz o número de partes criadas durante a ingestão, resultando em gravações em disco mais eficientes e em menos operações de mesclagem. As principais métricas para identificar inserções não otimizadas são Inserted Rows/sec e Max Parts for Partition O exemplo acima mostra dois picos em Inserted Rows/sec e Max Parts for Partition entre 13h e 14h. Isso indica que estamos fazendo a ingestão de dados em uma velocidade adequada. Em seguida, vemos outro grande pico em Max Parts for Partition após as 16h, mas com Inserted Rows/sec muito baixo. Muitas partes estão sendo criadas com muito poucos dados, o que indica que o tamanho dessas partes está subótimo.

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Consulta intensiva em recursos

É comum executar consultas SQL que consomem muitos recursos, como CPU ou memória. No entanto, é importante monitorar essas consultas e entender o impacto delas no desempenho geral da sua implantação. Uma mudança repentina no consumo de recursos sem uma alteração na vazão de consultas pode indicar a execução de consultas mais custosas. Dependendo do tipo de consultas que você executa, isso pode ser esperado, mas é útil identificá-las no painel avançado. Abaixo está um exemplo de pico no uso de CPU sem uma mudança significativa no número de consultas executadas por segundo.

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Design inadequado da chave primária

Outro problema que você pode identificar usando o dashboard avançado é um design inadequado da chave primária. Como descrito em “Uma introdução prática aos índices primários no ClickHouse”, escolher a chave primária mais adequada ao seu caso de uso melhorará bastante o desempenho ao reduzir o número de linhas que o ClickHouse precisa ler para executar a consulta. Uma das métricas que você pode acompanhar para identificar possíveis melhorias nas chaves primárias é Linhas selecionadas por segundo. Um pico repentino no número de linhas selecionadas pode indicar tanto um aumento geral no throughput de consultas quanto a execução de consultas que selecionam um grande número de linhas. Usando o timestamp como filtro, você pode encontrar as consultas executadas no momento do pico na tabela system.query_log. Por exemplo, execute uma consulta que mostre todas as consultas executadas entre 11h e 11h em um determinado dia para entender quais consultas estão lendo linhas demais:
Query
SELECT
    type,
    event_time,
    query_duration_ms,
    query,
    read_rows,
    tables
FROM system.query_log
WHERE has(databases, 'default') AND (event_time >= '2024-12-23 11:20:00') AND (event_time <= '2024-12-23 11:30:00') AND (type = 'QueryFinish')
ORDER BY query_duration_ms DESC
LIMIT 5
FORMAT VERTICAL
Response
Row 1:
──────
type:              QueryFinish
event_time:        2024-12-23 11:22:55
query_duration_ms: 37407
query:             SELECT
    toStartOfMonth(review_date) AS month,
    any(product_title),
    avg(star_rating) AS avg_stars
FROM amazon_reviews_no_pk
WHERE
    product_category = 'Home'
GROUP BY
    month,
    product_id
ORDER BY
    month DESC,
    product_id ASC
LIMIT 20
read_rows:         150957260
tables:            ['default.amazon_reviews_no_pk']

Row 2:
──────
type:              QueryFinish
event_time:        2024-12-23 11:26:50
query_duration_ms: 7325
query:             SELECT
    toStartOfMonth(review_date) AS month,
    any(product_title),
    avg(star_rating) AS avg_stars
FROM amazon_reviews_no_pk
WHERE
    product_category = 'Home'
GROUP BY
    month,
    product_id
ORDER BY
    month DESC,
    product_id ASC
LIMIT 20
read_rows:         150957260
tables:            ['default.amazon_reviews_no_pk']

Row 3:
──────
type:              QueryFinish
event_time:        2024-12-23 11:24:10
query_duration_ms: 3270
query:             SELECT
    toStartOfMonth(review_date) AS month,
    any(product_title),
    avg(star_rating) AS avg_stars
FROM amazon_reviews_pk
WHERE
    product_category = 'Home'
GROUP BY
    month,
    product_id
ORDER BY
    month DESC,
    product_id ASC
LIMIT 20
read_rows:         6242304
tables:            ['default.amazon_reviews_pk']

Row 4:
──────
type:              QueryFinish
event_time:        2024-12-23 11:28:10
query_duration_ms: 2786
query:             SELECT
    toStartOfMonth(review_date) AS month,
    any(product_title),
    avg(star_rating) AS avg_stars
FROM amazon_reviews_pk
WHERE
    product_category = 'Home'
GROUP BY
    month,
    product_id
ORDER BY
    month DESC,
    product_id ASC
LIMIT 20
read_rows:         6242304
tables:            ['default.amazon_reviews_pk']
Neste exemplo, podemos ver a mesma consulta sendo executada em duas tabelas amazon_reviews_no_pk e amazon_reviews_pk. Pode-se concluir que alguém estava testando uma opção de chave primária na tabela amazon_reviews.
Última modificação em 10 de junho de 2026