---
metadata:
  - name: generator
    content: Diplodoc Platform v5.50.6
  - property: og:title
    content: Получение Query Logs
  - property: og:description
    content: Статья содержит информацию, как получить и проанализировать логи запросов
  - property: og:type
    content: article
  - property: og:url
    content: https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/chyt/how-to-guides/query-logs
  - property: article:tag
    content: clique-instruction
  - property: article:modified_time
    content: '2026-05-27T20:00:00+03:00'
  - property: article:author
    content: Татьяна Андриянова
alternate:
  - https://ytsaurus.tech/docs/en/user-guide/data-processing/chyt/how-to-guides/query-logs.md
  - https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/chyt/how-to-guides/query-logs.md
---
> **Documentation Index:** Fetch the complete configuration index at https://ytsaurus.tech/docs/ru/llms.txt


<!-- source: ru/_includes/user-guide/data-processing/chyt/how-to-guides/query-logs.md -->
# Получение Query Logs

Чтобы проанализировать выполнение запросов, выявить проблемы с производительностью или отследить упавшие джобы, можно изучить логи запросов клики.

{% note warning %}

Функциональность Query Logs доступна в CHYT начиная с версии `2.16`.

{% endnote %}

Логи всех запросов сохраняются в таблицах. Они находятся в  [Кипарисе](https://ytsaurus.tech/docs/ru/overview/about.md#cypress)  по адресу: `//sys/strawberry/chyt/<alias>/artifacts/system_log_tables/query_log`.

Папка `query_log` содержит:

- одну или несколько таблиц с именами от `0` до `n`;
- ссылку на последнюю таблицу `latest` — например, `//sys/strawberry/chyt/<alias>/artifacts/system_log_tables/query_log/n`.

Новые таблицы в `query_log` появляются при изменении схемы — например, когда добавляют новые поля или меняют тип данных. Это может произойти при повышении или понижении версии CHYT. Например, если версия CHYT в клике обновилась с 2.16 до 2.17:

- автоматически создаётся новая таблица со следующим порядковым номером (если была таблица `0`, появится таблица `1`);
- ссылка `latest` автоматически переключается на последнюю версию таблицы (в этом случае — на таблицу `1`).

Если затем снова понизить версию CHYT до 2.16, система добавит новую таблицу под номером `2` и начнёт записывать логи в неё.

## Как посмотреть логи запросов { #instruction }

1. Перейдите в [веб‑интерфейс](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/chyt/cliques/ui.md#ui) клики.
1. В [Панели вкладок](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/chyt/cliques/ui.md#tabs) выберите вкладку **Query Logs**.
1. Перейдите на вкладку, которая откроется в браузере. В ней будет интерфейс **Strawberry operation** с актуальной версией таблицы логов.
1. Анализируйте запросы с помощью стандартных SQL‑запросов к этой таблице.

## Анализ таблицы логов { #analysis }

Чтобы правильно искать и анализировать информацию в таблице логов, важно понимать, что запросы в CHYT обрабатываются распределённо: они разбиваются на фазы (первичные и вторичные запросы). Таблицы Query logs содержат информацию обо всех запросах: и первичных, и вторичных, поэтому при анализе нужно уметь отличать их друг от друга.

**Первичный** запрос пользователя приходит на инстанс клики, который называется **координатором**. Координатор проводит первичную подготовку запроса, после которой появляются подзапросы — **вторичные** запросы, которые будут отправлены с координатора на остальные инстансы.

### Как найти нужные запросы в Query logs  { #filter-queries }

Чтобы найти информацию только о первичных запросах, используйте фильтр:

```sql
WHERE query_id = <my_query_id> -- где <my_query_id> — идентификатор интересующего вас запроса
```

У вторичных запросов свои уникальные `query_id`, поэтому они не попадут в выборку. Также в первичном запросе колонка‑флаг `is_initial_query` будет равна 1.

Чтобы найти вторичные запросы, связанные с первичным, используйте:

```sql
WHERE initial_query_id = <my_query_id> -- отфильтрует и первичные, и вторичные запросы
AND NOT is_initial_query -- исключит первичные запросы, оставив только вторичные
```

### Параметры запросов в таблице Query logs { #params }

Столбцы таблицы логов частично соответствуют столбцам таблиц логов ClickHouse и включают дополнительные параметры запросов CHYT.

{% note info %}

Чтобы расшифровать названия логов ClickHouse, воспользуйтесь [документацией ClickHouse](https://clickhouse.com/docs/ru/operations/system-tables/query_log).

{% endnote %}

Параметры CHYT обозначены в таблице Query logs префиксом `chyt_`.

#|
|| **Опция** | **Тип данных** | **Описание** ||
|| `chyt_instance_cookie` | `Optional[Int64]` | Идентификатор инстанса, которому принадлежит строка лога. Соответствует `job_cookie` джоба, в рамках которого запущен инстанс. Содержит значение из диапазона `[0, n]`, где `n` — размер клики ||
|| `chyt_instance_id` | `Optional[String]` | Идентификатор инстанса, содержит `job_id` джоба, который уникален в рамках операции. Например, в результате перезапуск любого джоба у нового может быть тот же cookie, но новый `id` ||
|| `chyt_instance_fqdn` | `Optional[String]` | Содержит полное доменное имя (FQDN) джоба/инстанса ||
|| `chyt_version` | `Optional[String]` | Версия CHYT, с которой была записана эта строчка лога ||
|| `chyt_secondary_query_ids` | `Optional[List[String]]` | Актуально только для `type = 'QueryFinish'` и `is_initial_query`, то есть для завершающей строчки лога первичного запроса. Содержит список всех `id` вторичных запросов, которые были запущены в рамках первичного ||
|| `chyt_query_runtime_variables` | `Optional[Yson]` | Содержит YSON с `key - value` парами для простого анализа исполнения запроса. Например, используется, чтобы понять, случилась или нет оптимизация X. Актуально только для `type = 'QueryFinish'`.

{% cut "Пример YSON" %}

    ```json
    {
        "try_optimize_distinct_read" = %false;
        "use_input_specs_pulling" = %false;
        "use_min_max_optimization" = %false;
        "use_read_range_inferring" = %false;
    }
    ```
{% endcut %}

||
|| `chyt_query_statistics` | `Optional[Yson]` | Содержит YSON с количественными замерами различных метрик запроса. Актуально только для `type = 'QueryFinish'`||
|#

#### Параметр `chyt_query_statistics`

Этот параметр содержит объёмный YSON, и в рамках одного CHYT запроса имеет разную структуру для первичных и вторичных запросов. Самые важные опции описаны ниже.

{% cut "Основные опции первичных запросов " %}

- `input_fetcher` — содержит количественную информацию о данных, которую координатор получил от мастера и будет распределять по остальным инстансам клики для дальнейшего выполнения. Это не сами данные, а **дескрипторы**, которые позволяют понять, откуда и сколько данных нужно читать. Под этим ключом может содержаться два дополнительных:

    - `filtered_data_slices` — содержит информацию о том, сколько данных координатор отфильтровал, то есть выбросил из выборки. Происходит это в соответствии с фильтром запроса;
    - `data_slices` — обратная величина, то есть сколько данных координатор оставил для чтения.

    ```yson
    {
        "data_slices" = {
            "data_weight" = {
                "count" = 1;
                "last" = 936245229;
                "max" = 936245229;
                "min" = 936245229;
                "sum" = 936245229;
            };
            "row_count" = {
                "count" = 1;
                "last" = 9694599;
                "max" = 9694599;
                "min" = 9694599;
                "sum" = 9694599;
            };
        };
        "filtered_data_slices" = {
            "data_weight" = {
                "count" = 2;
                "last" = 243363;
                "max" = 20320269;
                "min" = 243363;
                "sum" = 20563632;
            };
            "row_count" = {
                "count" = 2;
                "last" = 2563;
                "max" = 88233;
                "min" = 2563;
                "sum" = 90796;
            };
        };
    }
    ```

    Каждый ключ содержит счётчик `row_count`, который показывает, сколько замеров было сделано — `count` и агрегаты по ним.

- `phase_duration_us` — информация о продолжительности исполнения различных фаз запроса:

    - `Start` — период с момента получения инстансом запроса по сети до фактического старта его исполнения;
    - `Preparation` — фаза, когда координатор собирает метаинформацию о запросе и составляет вторичные запросы;
    - `Execution` — фаза, которая начинается в момент, когда координатор отправляет вторичные запросы на инстансы, и заканчивается, когда координатор отправил весь результат пользователю. В неё входит время, пока координатор получает ответы от вторичных запросов и по мере необходимости обрабатывает их локально.

    ```yson
    {
        "Execution" = {
            "count" = 1;
            "last" = 13367;
            "max" = 13367;
            "min" = 13367;
            "sum" = 13367;
        };
        "Preparation" = {
            "count" = 1;
            "last" = 112808;
            "max" = 112808;
            "min" = 112808;
            "sum" = 112808;
        };
        "Start" = {
            "count" = 1;
            "last" = 318883;
            "max" = 318883;
            "min" = 318883;
            "sum" = 318883;
        };
    }
    ```

{% endcut %}

{% cut "Основные опции вторичных запросов " %}

- `phase_duration_us` — содержит разбивку по фазам. Отличается от `phase_duration_us` в первичном запросе только семантикой фазы подготовки: в рамках её вторичный инстанс лишь парсит вход от координатора и готовится к исполнению;
- `granule_min_max_filter` — в рамках чтения данных на вторичных запросах присутствует этап пропускания чанков с использованием статистик `min`/`max`. В этой опции содержится информация, сколько чанков было просмотрено и как много пропущено;

    ```yson
    {
        "can_skip" = {
            "count" = 92;
            "last" = 1;
            "max" = 1;
            "min" = 0;
            "sum" = 42;
        };
    }
    ```

- `secondary_query_source` — опция с информацией о чтении данных на вторичных запросах, содержит следующие дочерние опции:

    - `block_bytes`, `block_rows`, `block_columns` — агрегаты по прочитанным данным, которые в итоге ушли в движок ClickHouse, в разных метриках;

    - `steps` — CHYT может читать и конвертировать различные колонки поэтапно. Эта логика похожа на предикат `PREWHERE` в ClickHouse, когда сперва читаются фильтрующие колонки, а потом, в зависимости от их содержимого, остальные. В этом разделе можно увидеть, сколько шагов было выполнено и сколько через них прошло данных;

    - `columnar_conversion_cpu_time_us`, `columnar_conversion_wall_time_us` — CHYT вынужден конвертировать прочитанные данные из YTsaurus формата в формат ClickHouse. На конвертацию иногда уходит значимая часть времени, и эти опции позволяют показать, сколько именно;

    - `chunk_reader` — основная секция с информацией о чтении данных из YTsaurus, основными подопциями являются `data_bytes_read_from_cache` и `data_bytes_read_from_disk`, которые показывают сколько данных взято из кеша, а сколько читалось с дисков;

    - `wait_ready_event_time_us` — эта опция семантически связана с `chunk_reader` и показывает, сколько времени заняло ожидание следующей порции данных, чтобы начать её конвертировать.

    ```yson
    {
        "block_bytes" = {
            "count" = 3661;
            "max" = 4080068;
            "min" = 0;
            "sum" = 7888434964;
        };
        "block_columns" = {
            "count" = 3661;
            "max" = 8;
            "min" = 0;
            "sum" = 29272;
        };
        "block_rows" = {
            "count" = 3661;
            "max" = 10000;
            "min" = 0;
            "sum" = 31148625;
        };
        "chunk_reader" = {
            "data_bytes_read_from_cache" = {
                "count" = 2;
                "max" = 297136447;
                "min" = 149780474;
                "sum" = 446916921;
            };
            "data_bytes_read_from_disk" = {
                "count" = 2;
                "max" = 0;
                "min" = 0;
                "sum" = 0;
            };
            "data_bytes_transmitted" = {
                "count" = 2;
                "max" = 0;
                "min" = 0;
                "sum" = 0;
            };
            "data_io_requests" = {
                "count" = 2;
                "max" = 0;
                "min" = 0;
                "sum" = 0;
            };
            "meta_bytes_read_from_disk" = {
                "count" = 2;
                "max" = 0;
                "min" = 0;
                "sum" = 0;
            };
        };
        "columnar_conversion_cpu_time_us" = {
            "count" = 3659;
            "max" = 14601;
            "min" = 36;
            "sum" = 4846058;
        };
        "conversion_sync_wait_time_us" = {
            "count" = 3659;
            "max" = 19267;
            "min" = 106;
            "sum" = 6489348;
        };
        "idle_time_us" = {
            "count" = 3663;
            "max" = 4150;
            "min" = 8;
            "sum" = 145923;
        };
        "processed_reader_count" = {
            "count" = 2;
            "max" = 2;
            "min" = 1;
            "sum" = 3;
        };
        "read_count" = {
            "count" = 2;
            "max" = 2441;
            "min" = 1220;
            "sum" = 3661;
        };
        "read_impl_us" = {
            "count" = 3661;
            "max" = 34904;
            "min" = 122;
            "sum" = 6904768;
        };
        "step_count" = {
            "count" = 2;
            "max" = 1;
            "min" = 1;
            "sum" = 2;
        };
        "steps" = {
            "0" = {
                "block_bytes" = {
                    "count" = 3659;
                    "max" = 4080068;
                    "min" = 6268;
                    "sum" = 7888434964;
                };
                "block_columns" = {
                    "count" = 3659;
                    "max" = 8;
                    "min" = 8;
                    "sum" = 29272;
                };
                "block_rows" = {
                    "count" = 3659;
                    "max" = 10000;
                    "min" = 30;
                    "sum" = 31148625;
                };
            };
        };
        "total_rows" = {
            "count" = 3661;
            "max" = 10000;
            "min" = 0;
            "sum" = 31148625;
        };
        "wait_ready_event_time_us" = {
            "count" = 36;
            "max" = 32988;
            "min" = 2;
            "sum" = 144348;
        };
    }
    ```

{% endcut %}
<!-- endsource: ru/_includes/user-guide/data-processing/chyt/how-to-guides/query-logs.md -->