数据表报错Too many parts解决方法

问题排查步骤

1. 磁盘或其他存储介质问题导致merge过慢或者中止。

   登录Manager页面，检查是否存在磁盘容量不足或其他磁盘告警，如果存在，请按照告警指导处理。

   如果是磁盘容量不足，也可以联系客户删除部分过期数据，释放空间，快速恢复业务。

2. Zookeeper异常导致merge无法正常执行。

   登录Manager页面，检查ZooKeeper是否存在服务不可用、ClickHouse服务在ZooKeeper的数量配额使用率超过阈值等相关告警，如果存在，请按照告警指导处理。

3. 执行如下SQL排查是否存在副本同步队列任务积压：

   select FQDN() as node,type,count() from clusterAllReplicas(default_cluster, system.replication_queue) group by node,type;

   如果存在积压，请查看副本队列中的任务是否报错，并根据报错信息处理。

4. 执行如下SQL排查是否存在节点间表结构不一致。

   select FQDN(), create_table_query from clusterAllReplicas(default_cluster,system.tables) where name = '${table_name}' group by FQDN(),create_table_query;

   如果存在，请将不一致的表结构修改一致。

5. 执行如下SQL排查是否存在mutation任务异常：

   select FQDN(), database, table, mutation_id, create_time, command from clusterAllReplicas(default_cluster, system.mutations) where is_done = '0' order by create_time asc;

   如果mutation任务正常，等待mutation任务完成，如果mutation任务异常，清理异常的mutation任务。

6. 业务写入压力过大导致merge速度小于insert速度。

   可以用以下SQL语句检查报错节点最近一小时的写入条数和频次：

   select tables,written_rows,count() from system.query_log where type='QueryFinish' and query_start_time between (toUnixTimestamp(now()) - 3600) AND toUnixTimestamp(now()) and query_kind = 'Insert' group by tables,written_rows order by written_rows limit 10;

   业务上建议一次写入一个分区，写入频率不要太快，不要小批量数据的插入，适当增大每次插入的时间间隔。

7. 如果没有触发Merge，或者Merge较慢，需要调整参数加快Merge。

   加速Merge，需要调整如下参数，请参考加速Merge操作：

   配置项	参考值
   max_threads	CPU核数*2
   background_pool_size	CPU核数
   merge_max_block_size	8192的整数倍，根据CPU内存资源大小调整
   cleanup_delay_period	适当小于默认值 30

修改parts_to_throw_insert值

增大Too many parts的触发阈值，除非特殊场景，不建议修改此配置。此配置在一定程度起到潜在问题预警的作用，如果集群硬件资源不足，此配置调整不合理，会导致服务潜在问题不能及时被发现，可能进一步引起其他故障，恢复难度增加。