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这些设置可在 system.settings 中查看，且由 source 自动生成。

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join_algorithm

指定使用哪种 JOIN 算法。 可以指定多种算法，系统会根据具体查询的 kind/严格性 和表引擎选择可用的算法。 基于哈希的算法是否落盘不属于此选择的一部分：max_bytes_before_external_join / max_bytes_ratio_before_external_join 是所有这些算法的落盘阈值 (且其中任一项非零后，enable_adaptive_memory_spill_scheduler 可在内存压力下更早地将 join 落盘) ，而 max_rows_in_join / max_bytes_in_join 是所有这些算法的硬上限，除非 legacy_join_size_limits_trigger_spilling 将这两个上限重新变为磁盘落盘触发条件。您选择的值决定 join 如何落盘：grace_hash 从第一个块起就对右表进行分区，hash 和 parallel_hash 则先在内存中收集数据，并在超过阈值后切换。 大多数算法仅在被选用于查询时才会影响查询。不过，有些算法仅因被列出就会改变规划 — 即使它们只是最终未被选中的低优先级回退选项 — 因为决策会在选择算法之前作出。此类影响有两种：
  • 连接键类型推断会变得更严格 (例如，merge join 无法连接不同类型的键，如 String 和 Nullable(String)) 。这可能会更改 USING 列的结果类型，并可能导致与 Join 引擎表的连接因 TYPE_MISMATCH 而失败。由 full_sorting_merge 和 parallel_full_sorting_merge 触发。
  • 连接中保留侧的 ORDER BY ... LIMIT 会执行显式排序，而不是按主键顺序读取，因为假定连接会破坏有序读取 (merge join 会插入自己的连接前排序；partial merge join 会重新排序左侧块；能够生成延迟块的 join 也不会传播有序读取) 。结果相同，但计划效率较低。由 full_sorting_merge、parallel_full_sorting_merge、partial_merge、prefer_partial_merge、grace_hash 和 auto 触发；非零的 max_bytes_before_external_join / max_bytes_ratio_before_external_join 也会触发。
即使查询最终使用 hash 或其他算法运行，两者仍会生效。如果不希望如此，请勿在受影响查询的 join_algorithm 中列出上述算法。 可能的值：
  • grace_hash
使用 Grace hash join。Grace hash 提供了一种算法选项，可在限制内存使用的同时，高效处理复杂连接。 grace_hash 从第一个块起即采用外部算法：它会立即对右表进行分区，而 hash 和 parallel_hash 会先在内存中收集数据，仅在超过落盘阈值后才进行分区。如果您已知右侧数据无法容纳于内存中，并希望跳过内存阶段，请选择它。落盘阈值本身与所有哈希算法使用的阈值相同，即 max_bytes_before_external_join / max_bytes_ratio_before_external_join，并且两者之一必须非零，除非启用了 legacy_join_size_limits_trigger_spilling。如果没有阈值，grace_hash 会被跳过并使用列表中的下一个算法；如果它是唯一算法，则会被拒绝。 grace join 的第一阶段会读取右表，并根据键列的哈希值将其拆分为 N 个桶 (初始时，N 为 grace_hash_join_initial_buckets) 。这样可确保每个桶都能独立处理。第一个桶中的行会添加到内存中的哈希表，其他桶则保存到磁盘。如果哈希表增长超过溢写阈值，则会增加桶的数量，并重新分配每行所属的桶。任何不属于当前桶的行都会被刷新并重新分配。 支持 INNER/LEFT/RIGHT/FULL ALL/ANY JOIN。
  • hash
使用 哈希连接算法。这是最通用的实现，支持所有类型和严格性的组合，以及在 JOIN ON 部分通过 OR 组合的多个连接键。 使用 hash 算法时，JOIN 的右侧部分会加载到 RAM 中。
  • parallel_hash
hash join 的一种变体，会将数据拆分为多个桶，并同时构建多个哈希表而非一个哈希表，以加快此过程。 使用 parallel_hash 算法时，JOIN 的右侧部分会加载到 RAM 中。
  • partial_merge
sort-merge algorithm 的一种变体，其中仅右表会被完全排序。 RIGHT JOIN 和 FULL JOIN 仅支持 ALL 严格性 (SEMI、ANTI、ANY 和 ASOF 不受支持)。 使用 partial_merge 算法时，ClickHouse 会对数据进行排序并将其转储到磁盘。ClickHouse 中的 partial_merge 算法与经典实现略有不同。首先，ClickHouse 会按连接键对右表数据进行分块排序，并为已排序的块创建 min-max 索引。然后，它会按 连接键 对左表的分片进行排序，并将其与右表连接。min-max 索引还用于跳过不需要的右表块。
  • direct
direct (也称为 nested loop) 算法会使用左表中的行作为键，在右表中执行 lookup。 它适用于 Dictionary、EmbeddedRocksDB 和 MergeTree 表等特殊存储。 对于 MergeTree 表，该算法会将连接键过滤条件直接下推到存储层。如果该键可以利用表的主键索引进行 lookup，这种方式会更高效；否则，它会针对左表的每个块对右表执行全表扫描。 支持 INNER 和 LEFT join，并且仅支持不带其他条件的单列等值连接键。
  • auto
设置为 auto 时，会先尝试 hash join；如果超出内存限制，则会动态切换到其他算法。
  • full_sorting_merge
Sort-merge algorithm，会在连接前对参与连接的表进行完全排序。
  • ie_join
基于排序的 IEJoin 算法，适用于其 ON 部分包含两个参与连接表表达式之间不等比较 (<、<=、>、>=) 的 JOIN。支持 ALL INNER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN 和 SEMI/ANTI LEFT/RIGHT JOIN。 在列表中的位置决定优先级：若列在其他算法之后，仅当其他算法不适用时才使用 IEJoin (即 ON 部分没有等值条件)；若列在首位，只要 ON 部分包含两个不等式条件便会使用它。对于 ALL INNER JOIN，其余条件 (包括等值条件) 会作为过滤器应用于连接结果；对于其他 kind，则会在 operator 内部作为影响匹配的残余条件进行评估。当 ON 部分包含超过两个符合条件的不等式条件时，算法使用的两个条件会根据列 min/max 统计信息估算的选择性来选定 (参见 Column statistics 中的 basic 类型)；当估算不可用时 (没有统计信息，或禁用了 use_statistics)，则使用语法顺序中的前两个条件。如果列表中没有 ie_join，仅含不等条件的 INNER JOIN 会作为带过滤器的 CROSS JOIN 执行，其他 kind 不受支持。 两个输入都会在连接前累积到内存中：max_rows_in_join 和 max_bytes_in_join 限制两侧累积输入的总量 (而非仅限右侧) ，溢出时的处理方式由 join_overflow_mode 设置；operator 在累积输入上构建的排序索引不计入该限制。join operator 本身以单线程运行；仅输入在 join 前的排序会并行执行。
  • parallel_full_sorting_merge
与 full_sorting_merge 相同，但哈希兼容的等值 join 会根据连接键的哈希分片为相互独立的每分片 merge join，并行运行 (最多使用 max_threads) ，而非作为单个 merge join 运行。这在使用所有线程的同时保留了 merge join 较低的流式内存使用量，且结果不保证有序。 仅对键类型的哈希与 merge join 比较结果一致的普通等值 join 应用基于连接键的哈希分片，并且仅在两侧均未排序时应用。以下情况会跳过：
  • ASOF join，以及浮点数 / JSON / Object / Dynamic 键类型：其哈希与 merge join 比较结果不一致，因此相等的键可能落在不同分片中。
  • 已排序的侧 (按顺序读取的 MergeTree，或任何预排序输入)：保序地将数据分散到每分片 merge join 中可能会导致管道死锁。因此会保留按顺序读取及其 read_in_order_use_virtual_row 优化。
  • 当 initiator 构建分布式查询计划 (make_distributed_plan) 时，因为分散排序无法序列化以供远程执行。本地单片段计划和每个 worker 的片段会在禁用该设置后重新优化，因此仍可进行分片。
跳过它只会禁用这一 rewrite，而不会禁用整体的 parallelism：join 会作为单个 full_sorting_merge 运行；当启用 query_plan_join_shard_by_pk_ranges 时，按顺序读取的 MergeTree 侧仍可在数据源处按主键 ranges 进行分片 (这些 ranges 按与 join 相同的比较方式排序，因此相等的键会保持在一起)。
  • prefer_partial_merge
ClickHouse 总是尽可能使用 partial_merge join，否则使用 hash。已弃用，等同于 partial_merge,hash。
  • default (已弃用)
遗留值，请不要再使用。 等同于 direct,hash，即依次尝试使用 direct join 和 hash join。

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join_any_take_last_row

当右表中某个键对应多于一条匹配行时，此设置会更改具有 ANY 严格性 的 JOIN 操作行为。
此设置适用于 Join 引擎表以及基于哈希的 JOIN 算法。如果 join 是并行构建的，行的顺序可能是非确定性的。这意味着对于 ANY JOIN 查询，join_any_take_last_row = 1 可能会返回非确定性的行。
可能的值：
  • 0 — 如果右表中某个键对应多于一条匹配行，则仅关联找到的第一行。
  • 1 — 如果右表中某个键对应多于一条匹配行，则仅关联找到的最后一行。
另请参阅：

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join_default_strictness

设置 JOIN 子句的默认严格性。 可能的值：
  • ALL — 如果右表有多行匹配，ClickHouse 会根据匹配行创建笛卡尔积。这是标准 SQL 中 JOIN 的常规行为。
  • ANY — 如果右表有多行匹配，则只会连接找到的第一行。如果右表只有一行匹配，则 ANY 和 ALL 的结果相同。
  • ASOF — 用于连接匹配关系不确定的序列。
  • Empty string — 如果查询中未指定 ALL 或 ANY，ClickHouse 会抛出异常。

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join_on_disk_max_files_to_merge

限制 MergeJoin 操作在磁盘上执行时，并行排序可使用的文件数量。 该设置的值越大，占用的 RAM 越多，对磁盘 I/O 的需求越少。 可能的值：
  • 任意大于等于 2 的正整数。

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join_output_by_rowlist_perkey_rows_threshold

在 hash join 中，用于判断是否按行列表输出的右表每个键平均行数下限。

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join_overflow_mode

定义了当 join 达到以下任一限制时，ClickHouse 将执行的操作： 所有基于哈希的 join_algorithm 取值都会遵循此设置，包括那些会落盘的算法：达到限制时会停止查询，而不是触发落盘。例外是 legacy_join_size_limits_trigger_spilling：启用它后，join 中已经在磁盘上运行的部分会继续落盘，而不按此设置执行。 ie_join 同样遵循此设置，作用于它从两侧累积的输入。partial_merge 则仍然通过切换策略来处理这些限制——请参见 join_algorithm。 可能值：
  • THROW — ClickHouse 抛出异常并停止查询。
  • BREAK — ClickHouse 停止查询，但不抛出异常。
默认值：THROW。 另请参见

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join_use_nulls

设置 JOIN 的行为方式。合并表时，可能会出现空单元。ClickHouse 会根据此设置采用不同方式填充这些空单元。 可能的值：
  • 0 — 空单元将使用相应字段类型的默认值填充。
  • 1 — JOIN 的行为与 standard SQL 相同。相应字段的类型会转换为 Nullable，空单元则会填充为 NULL。
最后修改于 2026年9月26日