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审查 ClickHouse 表结构、查询与写入配置时，按…

在评审 ClickHouse 的 CREATE/ALTER TABLE、SELECT/JOIN 查询或数据写入策略时，按优先级逐条核对官方最佳实践规则并给出带规则引用的修改建议。

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复用有效—
置信度55%
沉淀时间2026-09-23
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来自 sunryan 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

审查 ClickHouse 表结构、查询特定

解决思路

  1. 回答 ClickHouse 问题前按优先级顺序处理：先检查 rules/ 目录中是否有适用规则；有则应用并在回复中用「Per `rule-name`...」引用；无则使用 LLM 的 ClickHouse 知识或搜索文档；不确定时用网络搜索获取最新最佳实践；始终注明来源（规则名、通用 ClickHouse 指导或 URL）。
  2. Agent 会话按固定顺序执行：连接（通过 MCP 或 CLI，见 agent-connect-mcp）→ 发现（数据库 → 表 → 列及注释 → 排序键 → 跳数索引 → 采样 → EXPLAIN）→ 规划（利用排序键和跳数索引知识编写高效 WHERE 子句）→ 执行（带 LIMIT 和超时的查询）→ 恢复（超时或内存错误时收窄过滤条件重试，见 agent-query-safety）。
  3. 表结构评审时按顺序阅读规则文件：schema-pk-plan-before-creation、schema-pk-cardinality-order、schema-pk-prioritize-filters、schema-types-native-types、schema-types-minimize-bitwidth、schema-types-lowcardinality、schema-types-avoid-nullable、schema-partition-low-cardinality、schema-partition-lifecycle。
  4. 表结构评审检查项：PRIMARY KEY / ORDER BY 列顺序（基数从低到高）；数据类型匹配实际数据范围；LowCardinality 应用于合适的字符串列；分区键基数有界（100-1,000 个值）；若使用 ReplacingMergeTree 需有版本列。
  5. 查询评审时阅读规则文件：query-join-choose-algorithm、query-join-filter-before、query-join-use-any、query-index-skipping-indices、schema-pk-filter-on-orderby。
  6. 查询评审检查项：过滤条件使用 ORDER BY 前缀列；JOIN 前先过滤各表（而非连接后过滤）；根据表大小选择正确的 JOIN 算法；对非 ORDER BY 过滤列使用跳数索引。
  7. 写入策略评审时阅读规则文件：insert-batch-size、insert-mutation-avoid-update、insert-mutation-avoid-delete、insert-async-small-batches、insert-optimize-avoid-final。
  8. 写入策略评审检查项：每次 INSERT 批量 10K-100K 行；频繁变更不使用 ALTER TABLE UPDATE；更新模式使用 ReplacingMergeTree 或 CollapsingMergeTree；高频小批量启用异步插入。
  9. 按指定格式输出：先列「## Rules Checked」（每条规则标注 Compliant / Violation found），再列「## Findings」（分 Violations 与 Compliant，Violation 需给出 Current / Required / Fix），最后列「## Recommendations」（按优先级排序并引用规则）。
  10. 按优先级应用规则类别：1 主键选择（schema-pk-，4 条，CRITICAL）；2 数据类型选择（schema-types-，5 条，CRITICAL）；3 JOIN 优化（query-join-，5 条，CRITICAL）；4 插入批处理（insert-batch-，1 条，CRITICAL）；5 避免 Mutation（insert-mutation-，2 条，CRITICAL）；6 分区策略（schema-partition-，4 条，HIGH）；7 跳数索引（query-index-，1 条，HIGH）；8 物化视图（query-mv-，2 条，HIGH）；9 异步插入（insert-async-，2 条，HIGH）；10 避免 OPTIMIZE（insert-optimize-，1 条，HIGH）；11 JSON 使用（schema-json-，1 条，MEDIUM）；12 Agent 表结构发现（agent-discovery-，1 条，CRITICAL）；13 Agent 查询安全（agent-query-，1 条，CRITICAL）；14 Agent 连接与格式（agent-connect-，1 条，HIGH）。
  11. 主键规则：建表前规划 ORDER BY（不可变）；列按基数从低到高排序；包含频繁过滤的列；查询过滤必须使用 ORDER BY 前缀。
  12. 数据类型规则：使用原生类型而非全部用 String；使用能容纳数据的最小数值类型；唯一字符串少于 10K 时用 LowCardinality；有限值集合用 Enum 并做校验；避免 Nullable，改用 DEFAULT。
  13. 分区规则：分区数保持在 100-1,000；分区用于数据生命周期而非查询；理解分区裁剪的权衡；考虑一开始不分区。
  14. JSON 规则：动态模式用 JSON，已知字段用类型化列。
  15. JOIN 规则：根据表大小选择算法；只需一个匹配时用 ANY JOIN；连接前先过滤表；考虑用字典/反规范化替代 JOIN；join_use_nulls=0 以使用默认值。
  16. 索引规则：对非 ORDER BY 过滤列使用跳数索引。
  17. 物化视图规则：实时聚合用增量物化视图；复杂 JOIN 用可刷新物化视图。
  18. 插入规则：每次 INSERT 批量 10K-100K 行；高频小批量用异步插入；追求最佳性能用 Native 格式；用 ReplacingMergeTree 替代 ALTER UPDATE；用轻量级 DELETE 或 DROP PARTITION 替代删除；让后台合并自行工作，避免 OPTIMIZE TABLE ... FINAL。
  19. Agent 集成规则：查询前必须先发现表结构；查询使用 LIMIT、超时和渐进式探索；通过 MCP + CLI 建立连接、发现凭据并选择输出格式。
  20. 若系统将 ClickHouse 任务分派给专门子代理：表结构发现 + 查询执行可用任意模型（步骤是流程性的）；EXPLAIN 分析 + 查询优化建议用中等推理能力模型；按全部 28 条规则做表结构设计评审建议用中等推理能力模型。
  21. 需要快速核对多条规则而不逐个读文件时，使用完整汇编文档 AGENTS.md。

适用边界 · 注意事项