请问有没有人知道clickhouse 中 limit语句执行的逻辑，图片中，上面的SQL可以执行成功

在ClickHouse中，LIMIT语句的执行逻辑与查询优化器密切相关。它旨在限制返回给客户端的结果行数，理论上应减少查询处理所需的内存。然而，实际效果取决于查询计划和数据分布。

对于您提到的现象，这里有几个关键点来解释：

1. 慢速但成功的查询（200Mb/s）:

   • 当使用LIMIT但查询速度较慢时，这可能是因为ClickHouse在尝试优化查询执行过程，比如先进行排序或聚合操作以应用LIMIT。尽管读取速率不高，但它可能在更早的阶段就应用了限制条件，从而避免了处理大量数据到内存中。
   • 低速可能是由于数据扫描、排序或其他预处理步骤导致的，这些步骤虽然不直接涉及大量数据传输，但对资源消耗有影响。

2. 快速但失败的查询（4Gb/s）:

   • 查询速度快至4Gb/s却报错Memory limit (for query) exceeded，说明该查询在尝试加载更多数据到内存中以便快速完成计算。这通常发生在ClickHouse决定先全量读取数据再应用LIMIT的场景，尤其是在没有有效利用索引或无法提前过滤掉大部分数据的情况下。
   • 快速的数据读取速率表明数据被高效地从存储层提取，但随后的处理阶段（如排序、聚合等）需要更多内存，超出了配置的限制。

解决建议:

• 优化查询: 考虑是否可以在WHERE子句中添加更多的过滤条件，或者利用索引来减少需扫描的数据量。确保LIMIT能尽早作用于数据流中，减少不必要的数据处理。

• 调整内存配置: 根据错误提示，可以通过EMR控制台调整ClickHouse的相关配置参数，如增加max_memory_usage或为特定查询/用户设置内存限制，以适应查询需求，但这仅是临时解决方案，且需谨慎操作以免影响其他查询。

• 监控与分析: 使用ClickHouse的系统表如system.query_log来分析高内存消耗查询的具体情况，包括CPU和内存使用情况，进而针对性地优化。

• 数据预处理: 确保写入数据前进行适当排序或分区，特别是按时间序列数据，可以显著提升基于时间范围查询的效率，减少查询时的内存占用和提高执行速度。

综上所述，查询执行效率和内存使用情况受到多种因素影响，通过优化查询结构、合理配置内存限制以及深入分析查询日志，可以有效解决此类问题。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。