Clickhouse 不会线性扩展 CPU 超过 28 个线程

如何解决Clickhouse 不会线性扩展 CPU 超过 28 个线程

我有 Clickhouse 版本：20.8.7.15，在 Ubuntu 18.04.4 LTS 上运行，具有 56 个物理 CPU 内核（启用 HT 的 112 个逻辑内核）和 256 GB RAM。

我创建了一个包含每小时报告数据的 MergeTree 表，我正在尝试运行一个查询，该查询聚合了 15 天数据的指标。我尝试使用 clickhouse 提供的 --max_threads 选项的不同值运行查询。

我从 --max_threads=7 开始并不断将值加倍 (7,14,28,56,112) 并尝试运行相同的查询。我的观察是，当我将 --max_threads 值加倍直到 --max_threads=28 时，执行时间减少了近一半，之后 --max_threads=56 的查询执行时间比 --max_threads=28 的执行时间更长

请有人向我解释，为什么会发生这种情况。是不是遗漏了什么？

表格定义

CREATE TABLE datawarehouse.AggregatedHourly
(
    `vertical_id` UInt8,`line_item_id` Int32,`campaign_type` UInt8,`campaign_id` Int32,`creative_id` Int32,`creative_type` Int32,`enterprise_id` Int32,`advertiser_id` Int32,`publisher_id` String,`exchange_id` Int32,`manufacturer_id` Int32,`os_id` Int32,`os_version_id` Int32,`app_id` String,`app_bundle_id` String,`app_name` String,`IabCategoryId1` Int32,`IabCategoryId2` Int32,`IabCategoryId3` Int32,`site_domain` String,`user_country_id` Int32,`user_carrier_id` Int32,`is_wifi_targeted` UInt8,`traffic_type` UInt8,`zone` UInt8,`is_ssl` UInt8,`day` Date,`hour` UInt8,`deal_id` Int32,`connection_type` UInt8,`billing_type` UInt8,`creative_orientation` String,`ltv_event_id` Int32,`ltv_event_currency` Int32,`ltv_is_reengagement` UInt8,`conversion_object_id` Int32,`session_depth` Int16,`model_version_id` Int16,`user_state_id` Int32,`user_city_id` Int32,`is_rewarded` UInt8,`is_unknown_device_id` UInt8,`model_id` Int32,`rtb_creative_id` Int32,`d0_day` Date DEFAULT day,`d0_hour` UInt8 DEFAULT hour,`auction_type` Int8,`adhoc` String,`requests` Int32,`bids` Int32,`wins` Int32,`unique_wins` Int32,`impressions` Int32,`unique_impressions` Int32,`clicks` Int32,`unique_clicks` Int32,`installs` Int32,`unique_installs` Int32
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY (day,hour,vertical_id)
ORDER BY (enterprise_id)
SETTINGS index_granularity = 8192

查询

SELECT
    multiIf(auction_type = 1,'First Price',auction_type = 2,'Second Price',auction_type = 0,'NA','Unknown') AS optimization_auction_type,SUM(unique_wins) AS result_wins,SUM(unique_impressions) AS result_impressions,SUM(unique_clicks) AS result_clicks,SUM(unique_installs) AS result_mmp_click_installs
FROM datawarehouse.AggregatedHourly
WHERE ((day >= '2020-11-01') AND (day <= '2020-11-15')) AND (enterprise_id IN (10049))
GROUP BY optimization_auction_type

线程	执行时间（秒）
7	52.001
14	27.205
28	15.511
56	16.886
112	25.444

Clickhouse 在执行查询时读取了 137.7 亿行。

Clickhouse Trace logs on execution of query with 28 and 56 threads