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# ClickHouseでメモリ使用量の多い高コストなクエリを特定する

> `system.query_log` テーブルを使用して、ClickHouseで最もメモリ消費の大きいクエリを見つける方法を、クラスター構成とスタンドアロン構成の例とともに学びます。

<div id="using-the-systemquery_log-table">
  ## `system.query_log` テーブルの使用
</div>

次の便利なクエリを使うと、実行したクエリのうち、最も多くのメモリを使用したものを確認できます。

このクエリについて、いくつか補足があります。

* 結果は過去 1 日分 (`now() - toIntervalDay(1))`) をもとに計算されますが、時間間隔は簡単に変更できます
* `default` という名前のクラスターがあることを前提としています。これは [ClickHouse Cloud](https://console.clickhouse.cloud) でのクラスター名です。`default` をご使用のクラスター名に変更してください
* クラスターがない場合は、この記事の末尾に記載されているクエリを参照してください

```sql theme={null}
SELECT
    count() as nb_query,
    user,
    query,
    sum(memory_usage) AS memory,
    normalized_query_hash
FROM
    clusterAllReplicas(default, system.query_log)
WHERE
    (event_time >= (now() - toIntervalDay(1)))
    AND query_kind = 'Select'
    AND type = 'QueryFinish'
    and user != 'monitoring-internal'
GROUP BY
    normalized_query_hash,
    query,
    user
ORDER BY
    memory DESC;
```

レスポンスは次のようになります。

```response theme={null}
┌─nb_query─┬─user────┬─query─────────────────────────────────────────────────────────┬───memory─┬─normalized_query_hash─┐
│       11 │ default │ select version()                                              │ 46178924 │   7202516440347714159 │
│        2 │ default │ SELECT * FROM "system"."table_functions" LIMIT 31 OFFSET 0    │  8391544 │  12830067173062987695 │
└──────────┴─────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────┴───────────────────────┘
```

<Note>
  `system.query_log` テーブルがない場合、クエリログが有効になっていない可能性があります。有効化の詳細については、[`query_log` setting](/ja/reference/settings/server-settings/settings#server_configuration_parameters-query-log) を参照してください。
</Note>

クラスターがない場合は、単一の `system.query_log` テーブルを直接クエリできます:

```sql theme={null}
SELECT
    count() as nb_query,
    user,
    query,
    sum(memory_usage) AS memory,
    normalized_query_hash
FROM
    system.query_log
WHERE
    (event_time >= (now() - toIntervalDay(1)))
    AND query_kind = 'Select'
    AND type = 'QueryFinish'
    and user != 'monitoring-internal'
GROUP BY
    normalized_query_hash,
    query,
    user
ORDER BY
    memory DESC;
```