io.github.Aguantar/clickhouse-dataops-mcp

请分析这条 ClickHouse SQL 的性能瓶颈，并给出可执行的优化建议，包括索引、分区、表设计或写法改进。SQL：SELECT user_id, count() FROM events WHERE event_date >= today() - 7 GROUP BY user_id ORDER BY count() DESC LIMIT 100;

返回慢查询原因分析，并给出针对 ClickHouse 的优化建议与改写方向。

请检查 ClickHouse 中这条数据管道最近 24 小时的延迟表现，指出延迟升高的阶段、可能原因，以及应优先排查的环节。

输出延迟趋势、异常阶段定位以及按优先级排序的排查建议。

请评估 orders 表近 7 天的数据质量，重点检查空值、重复记录、异常分布和时间缺口，并总结潜在风险。

生成数据质量检查结果，列出发现的问题、风险说明及后续监控建议。