dead_letter_queue 시스템 테이블
dead_letter_queue 시스템 테이블
dead_letter_queue 시스템 테이블은 스트리밍 엔진을 통해 수신되어 오류와 함께 파싱된 메시지에 대한 정보를 담고 있어요. 현재 Kafka와 RabbitMQ에 대해 구현되어 있어요.
출처: 문서
본문
Description (설명)
스트리밍 엔진을 통해 수신되어 오류와 함께 파싱된 메시지에 대한 정보를 담고 있어요. 현재 Kafka와 RabbitMQ에 대해 구현되어 있어요.
가용성 system.dead_letter_queue는 서버 구성에 dead_letter_queue 섹션이 있을 때만 생성돼요. 스트리밍 엔진도 거부된 메시지를 쓰려면 handle_error_mode 설정을 dead_letter_queue로 설정해야 해요. 서버 구성 섹션이 없으면 테이블에 대한 쿼리는 UNKNOWN_TABLE로 실패해요.
<clickhouse>
<dead_letter_queue>
<database>system</database>
<table>dead_letter_queue</table>
<partition_by>toYYYYMM(event_date)</partition_by>
<flush_interval_milliseconds>7500</flush_interval_milliseconds>
</dead_letter_queue>
</clickhouse>
로깅은 엔진별 handle_error_mode 설정에 dead_letter_queue를 지정하여 활성화돼요. 데이터의 플러시 주기는 dead_letter_queue 서버 설정 섹션의 flush_interval_milliseconds 매개변수로 설정돼요. 강제로 플러시하려면 SYSTEM FLUSH LOGS 쿼리를 사용해요. ClickHouse는 테이블에서 데이터를 자동으로 삭제하지 않아요. 자세한 내용은 Introduction을 참고해요. 언제든지 이 테이블을 잘라내거나 드롭해도 안전해요.
Columns (열)
clickhouse_version(LowCardinality(String)) — 행을 생성한 ClickHouse 서버의 버전.system_processor(LowCardinality(String)) — 행을 생성한 ClickHouse 서버의 CPU 아키텍처.table_engine(Enum8(‘Kafka’ = 1, ‘RabbitMQ’ = 2)) — 스트림 유형. 가능한 값: ‘Kafka’, ‘RabbitMQ’.event_date(Date) — 메시지 소비 날짜.event_time(DateTime) — 메시지 소비 날짜와 시간.event_time_microseconds(DateTime64(6)) — 쿼리 시작 시간(마이크로초 정밀도).database(LowCardinality(String)) — Kafka 테이블이 속한 ClickHouse 데이터베이스.table(LowCardinality(String)) — ClickHouse 테이블 이름.error(String) — 오류 텍스트.raw_message(String) — 메시지 본문.kafka_topic_name(String) — Kafka 토픽 이름.kafka_partition(UInt64) — 토픽의 Kafka 파티션.kafka_offset(UInt64) — 메시지의 Kafka 오프셋.kafka_key(String) — 메시지의 Kafka 키.rabbitmq_exchange_name(String) — RabbitMQ exchange 이름.rabbitmq_message_id(String) — RabbitMQ 메시지 id.rabbitmq_message_timestamp(DateTime) — RabbitMQ 메시지 타임스탬프.rabbitmq_message_redelivered(UInt8) — RabbitMQ redelivered 플래그.rabbitmq_message_delivery_tag(UInt64) — RabbitMQ delivery tag.rabbitmq_channel_id(String) — RabbitMQ channel id.
Example (예제)
Query (쿼리)
SELECT * FROM system.dead_letter_queue LIMIT 1 \G;
Response (응답)
Row 1:
──────
table_engine: Kafka
event_date: 2025-05-01
event_time: 2025-05-01 10:34:53
event_time_microseconds: 2025-05-01 10:34:53.910773
database: default
table: kafka
error: Cannot parse input: expected '\t' before: 'qwertyuiop': (at row 1)
:
Row 1:
Column 0, name: key, type: UInt64, ERROR: text "qwertyuiop" is not like UInt64
raw_message: qwertyuiop
kafka_topic_name: TSV_dead_letter_queue_err_1746095689
kafka_partition: 0
kafka_offset: 0
kafka_key:
rabbitmq_exchange_name:
rabbitmq_message_id:
rabbitmq_message_timestamp: 1970-01-01 00:00:00
rabbitmq_message_redelivered: 0
rabbitmq_message_delivery_tag: 0
rabbitmq_channel_id:
Row 2:
──────
table_engine: Kafka
event_date: 2025-05-01
event_time: 2025-05-01 10:34:53
event_time_microseconds: 2025-05-01 10:34:53.910944
database: default
table: kafka
error: Cannot parse input: expected '\t' before: 'asdfghjkl': (at row 1)
:
Row 1:
Column 0, name: key, type: UInt64, ERROR: text "asdfghjkl" is not like UInt64
raw_message: asdfghjkl
kafka_topic_name: TSV_dead_letter_queue_err_1746095689
kafka_partition: 0
kafka_offset: 0
kafka_key:
rabbitmq_exchange_name:
rabbitmq_message_id:
rabbitmq_message_timestamp: 1970-01-01 00:00:00
rabbitmq_message_redelivered: 0
rabbitmq_message_delivery_tag: 0
rabbitmq_channel_id:
Row 3:
──────
table_engine: Kafka
event_date: 2025-05-01
event_time: 2025-05-01 10:34:53
event_time_microseconds: 2025-05-01 10:34:53.911092
database: default
table: kafka
error: Cannot parse input: expected '\t' before: 'zxcvbnm': (at row 1)
:
Row 1:
Column 0, name: key, type: UInt64, ERROR: text "zxcvbnm" is not like UInt64
raw_message: zxcvbnm
kafka_topic_name: TSV_dead_letter_queue_err_1746095689
kafka_partition: 0
kafka_offset: 0
kafka_key:
rabbitmq_exchange_name:
rabbitmq_message_id:
rabbitmq_message_timestamp: 1970-01-01 00:00:00
rabbitmq_message_redelivered: 0
rabbitmq_message_delivery_tag: 0
rabbitmq_channel_id:
(test.py:78, dead_letter_queue_test)
See also (참고)
- Kafka - Kafka 엔진
- system.kafka_consumers — Kafka 소비자에 대한 통계와 오류 같은 정보를 담고 있는
kafka_consumers시스템 테이블에 대한 설명.