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O cache de condições de consulta só funciona quando enable_analyzer está definido como true, que é o valor padrão.
Muitas cargas de trabalho do mundo real envolvem consultas repetidas sobre os mesmos dados ou praticamente os mesmos dados (por exemplo, dados já existentes mais dados novos). O ClickHouse oferece várias técnicas de otimização para esse tipo de padrão de consulta. Uma possibilidade é ajustar o layout físico dos dados usando estruturas de índice (por exemplo, índices de chave primária, skipping indexes, projeções) ou pré-cálculo (visões materializadas). Outra possibilidade é usar o cache de consultas do ClickHouse para evitar a reavaliação de consultas repetidas. A desvantagem da primeira abordagem é que ela exige intervenção manual e monitoramento por um administrador de banco de dados. A segunda abordagem pode retornar resultados desatualizados (já que o cache de consultas não é consistente do ponto de vista transacional), o que pode ou não ser aceitável, dependendo do caso de uso. O cache de condições de consulta oferece uma solução elegante para ambos os problemas. Ele se baseia na ideia de que avaliar uma condição de filtro (por exemplo, WHERE col = 'xyz') sobre os mesmos dados sempre retornará os mesmos resultados. Mais especificamente, o cache de condições de consulta memoriza, para cada filtro avaliado e cada grânulo (= um bloco de 8192 linhas por padrão), se nenhuma linha no grânulo satisfaz a condição de filtro. Essa informação é registrada como um único bit: um bit 0 indica que nenhuma linha corresponde ao filtro, enquanto um bit 1 significa que existe pelo menos uma linha correspondente. No primeiro caso, o ClickHouse pode ignorar o grânulo correspondente durante a avaliação do filtro; no segundo, o grânulo precisa ser carregado e avaliado. O cache de condições de consulta é eficaz se três pré-requisitos forem atendidos:
  • Primeiro, a carga de trabalho deve avaliar repetidamente as mesmas condições de filtro. Isso acontece naturalmente quando uma consulta é repetida várias vezes, mas também pode acontecer se duas consultas compartilharem os mesmos filtros, por exemplo, SELECT product FROM products WHERE quality > 3 e SELECT vendor, count() FROM products WHERE quality > 3.
  • Segundo, a maior parte dos dados é imutável, ou seja, não muda entre consultas. Em geral, esse é o caso no ClickHouse, pois as partes são imutáveis e são criadas apenas por INSERTs.
  • Terceiro, os filtros são seletivos, ou seja, apenas relativamente poucas linhas satisfazem a condição de filtro. Quanto menos linhas corresponderem à condição de filtro, mais grânulos serão registrados com bit 0 (nenhuma linha correspondente) e mais dados poderão ser “podados” das avaliações de filtro subsequentes.

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Consumo de memória

Como o cache de condições de consulta armazena apenas um único bit por condição de filtro e por grânulo, ele consome pouca memória. O tamanho máximo do cache de condições de consulta pode ser configurado usando a configuração do servidor query_condition_cache_size (padrão: 100 MB). Um tamanho de cache de 100 MB corresponde a 100 * 1024 * 1024 * 8 = 838.860.800 entradas. Como cada entrada representa uma mark (8192 linhas por padrão), o cache pode abranger até 6.871.947.673.600 (6,8 trilhões) linhas de uma única coluna. Na prática, os filtros são avaliados em mais de uma coluna, portanto esse número precisa ser dividido pelo número de colunas filtradas.

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Configurações e uso

A configuração use_query_condition_cache controla se uma consulta específica ou todas as consultas da sessão atual devem usar o cache de condições de consulta. Por exemplo, a primeira execução da consulta 
SELECT col1, col2
FROM table
WHERE col1 = 'x'
SETTINGS use_query_condition_cache = true;
armazenará intervalos da tabela que não satisfazem o predicado. Execuções subsequentes da mesma consulta, também com o parâmetro use_query_condition_cache = true, usarão o cache de condições de consulta para ler menos dados.

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Administração

O cache de condições de consulta não é preservado entre reinicializações do ClickHouse. Para limpar o cache de condições de consulta, execute SYSTEM CLEAR QUERY CONDITION CACHE. O conteúdo do cache é exibido na tabela do sistema system.query_condition_cache. Para calcular o tamanho atual do cache de condições de consulta em MB, execute SELECT formatReadableSize(sum(entry_size)) FROM system.query_condition_cache. Se quiser investigar condições de filtro individuais, você pode verificar o campo condition em system.query_condition_cache. Observe que esse campo está disponível apenas em builds de depuração. O número de acertos e falhas do cache de condições de consulta desde a inicialização do banco de dados é mostrado nos eventos “QueryConditionCacheHits” e “QueryConditionCacheMisses” na tabela do sistema system.events. Ambos os contadores são atualizados apenas para consultas SELECT executadas com a configuração use_query_condition_cache = true; outras consultas não afetam “QueryCacheMisses”.

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Última modificação em 10 de junho de 2026