マテリアライズドビュー: 諸刃の剣になり得る理由

このガイドは、コミュニティミートアップで得られた知見をまとめたコレクションの一部です。より実践的なソリューションや知見については、特定の問題別に閲覧できます。 大量のパーツがデータベースのパフォーマンスを低下させていませんか？Too Many Parts コミュニティインサイトガイドを参照してください。 マテリアライズドビュー についてさらに詳しく学びましょう。

10倍ストレージアンチパターン

実際の本番環境で発生した問題: 「マテリアライズドビューを使っていました。生ログテーブルは約20GBでしたが、そのログテーブルを元にしたビューが190GBまで膨れ上がり、生テーブルのほぼ10倍のサイズになってしまいました。これは、属性ごとに1行ずつ作成しており、各ログが最大で10個の属性を持つ可能性があったために起きました。」

ルール: GROUP BY によって削減される行数よりも多くの行が生成される場合、それはマテリアライズドビューではなく、高コストなインデックスを作っていることになります。

本番環境マテリアライズドビューの健全性検証

このクエリを使うと、マテリアライズドビューを作成する前に、それがデータを圧縮するのか、あるいは肥大化させてしまうのかを予測できます。実際のテーブルとカラムに対して実行し、「190GB への肥大化」シナリオを回避してください。

このクエリで分かること:

• 低い集約率 (<10%) = 良い MV であり、圧縮効果が大きい
• 高い集約率 (>70%) = 悪い MV であり、ストレージ肥大化のリスクが高い
• ストレージ倍率 = MV のサイズがどれだけ増減するか

-- 実際のテーブル名とカラム名に置き換えてください
SELECT 
    count() as total_rows,
    uniq(your_group_by_columns) as unique_combinations,
    round(uniq(your_group_by_columns) / count() * 100, 2) as aggregation_ratio
FROM your_table
WHERE your_filter_conditions;

-- aggregation_ratioが70%を超える場合、マテリアライズドビューの設計を再検討してください
-- aggregation_ratioが10%未満の場合、良好な圧縮率が得られます

マテリアライズドビューが問題になるとき

監視すべき警告サイン:

• 挿入レイテンシの増加（以前は 10ms だったクエリが 100ms 以上かかるようになる）
• "Too many parts" エラーの発生頻度が増加する
• 挿入処理中の CPU 使用率のスパイク
• これまで発生していなかった挿入タイムアウト

system.query_log を使用してクエリ実行時間の推移を追跡することで、マテリアライズドビューを追加する前後の挿入パフォーマンスを比較できます。

動画資料

• ClickHouse at CommonRoom - Kirill Sapchuk - 「マテリアライズドビューに過度に熱狂した」事例と「20GB から 190GB への爆発的増加」事例の出典