ClickHouse: что это такое, особенности и преимущества СУБД

Для кого эта статья:

• разработчики и инженеры данных
• аналитики и специалисты по бизнес-аналитике
• студенты и начинающие специалисты в области анализа данных

В мире больших данных, где каждую секунду генерируются терабайты информации, традиционные СУБД часто сдаются перед натиском аналитических задач. ClickHouse ворвался на арену систем управления базами данных как настоящий гоночный болид среди семейных седанов — молниеносная скорость обработки запросов, впечатляющая компрессия данных и возможность анализировать миллиарды строк за считанные секунды. Эта СУБД перевернула представление о работе с аналитическими данными, став незаменимым инструментом для тех, кто больше не хочет ждать часами результатов SQL-запросов. 🚀

Хотите освоить мощь ClickHouse и других современных СУБД? Курс «SQL для анализа данных» от Skypro — идеальная стартовая площадка! Вы не просто изучите синтаксис запросов, но и погрузитесь в мир высокопроизводительной аналитики, научитесь оптимизировать сложные запросы и работать с колоночными СУБД. Наши выпускники решают аналитические задачи в 10 раз быстрее благодаря глубокому пониманию архитектуры современных баз данных.

ClickHouse: высокопроизводительная СУБД для аналитики

ClickHouse — это колоночная система управления базами данных с открытым исходным кодом, созданная компанией Яндекс для своего сервиса Яндекс.Метрика. Разработанная в 2016 году и выпущенная под лицензией Apache 2.0, эта СУБД произвела революцию в сфере аналитической обработки данных. ClickHouse оптимизирован для OLAP-сценариев (Online Analytical Processing), где требуется анализировать огромные массивы информации в реальном времени. 📊

Название "ClickHouse" происходит от сочетания слов "Click" (клик, как объект учета в веб-аналитике) и "House" (хранилище). Это напрямую отражает первоначальное предназначение системы — хранение и анализ данных о пользовательском поведении на веб-ресурсах.

Ключевое отличие ClickHouse от традиционных СУБД заключается в его колоночной архитектуре. В отличие от строковых баз данных, где информация организована по строкам, ClickHouse хранит данные по столбцам. Такой подход радикально ускоряет аналитические запросы, которые обычно обрабатывают лишь небольшое подмножество столбцов из таблиц с огромным количеством строк.

Производительность ClickHouse поистине впечатляет — система способна обрабатывать миллиарды строк и терабайты данных за секунды, что делает ее идеальным выбором для задач, требующих анализа больших данных в реальном времени.

ClickHouse поддерживает SQL-подобный язык запросов с некоторыми расширениями, что упрощает переход на эту систему для специалистов, уже знакомых с SQL. При этом система имеет свои особенности, которые необходимо учитывать при проектировании схемы данных и написании запросов.

В основе высокой производительности ClickHouse лежит не только колоночное хранение, но и ряд других инновационных технологий:

• Векторный движок — обработка данных выполняется большими блоками (векторами), что минимизирует накладные расходы
• Эффективная обработка SIMD (Single Instruction, Multiple Data) — использование возможностей современных процессоров для параллельных вычислений
• Локальность данных — система стремится обрабатывать данные на том же сервере, где они хранятся
• Специализированные алгоритмы компрессии для различных типов данных

Архитектурные особенности ClickHouse для работы с данными

Архитектура ClickHouse — это продуманная система компонентов, каждый из которых оптимизирован для максимальной производительности при аналитических операциях. Давайте рассмотрим ключевые архитектурные решения, выделяющие ClickHouse среди других СУБД. 🧠

Алексей Петров, Lead Database Engineer

Когда мы впервые столкнулись с задачей анализа поведения пользователей нашего e-commerce сервиса, то начали с PostgreSQL. Однако уже при достижении 100 миллионов записей запросы стали выполняться неприемлемо долго. Переход на ClickHouse был как глоток свежего воздуха — запрос, который раньше выполнялся 40 минут, стал обрабатываться за 3 секунды! Ключом к такому ускорению стала колоночная архитектура и правильная структура таблиц.

Критическим моментом была настройка первичного ключа и порядка сортировки в MergeTree — мы группировали данные по датам и категориям товаров, что позволило системе максимально эффективно отсекать ненужные для анализа блоки данных. Буквально за первую неделю после миграции мы смогли внедрить персонализированные рекомендации на основе реального поведения пользователей, что увеличило средний чек на 23%.

Колоночное хранение данных. Вместо традиционного подхода, при котором строки таблицы хранятся последовательно, ClickHouse сохраняет данные каждого столбца вместе. Это кардинально меняет эффективность доступа и обработки информации:

• Чтение только требуемых столбцов, а не всех данных строки
• Более эффективная компрессия однотипных данных в столбцах
• Лучшая локальность данных, снижающая количество обращений к диску
• Возможность применения специфических алгоритмов сжатия для разных типов данных

Семейство таблиц MergeTree. Основной тип таблиц в ClickHouse — MergeTree и его многочисленные производные. Эти таблицы обеспечивают:

• Инкрементальную сортировку по первичному ключу
• Партиционирование данных для ускорения запросов и упрощения администрирования
• Быстрые вставки данных благодаря пакетной записи
• Автоматическое слияние (merge) небольших частей данных в более крупные для оптимизации хранения

Разновидности MergeTree-движков:

• ReplacingMergeTree — автоматически удаляет дубликаты записей при слиянии
• SummingMergeTree — суммирует значения при слиянии, что полезно для предварительной агрегации
• AggregatingMergeTree — предагрегация с использованием более сложных функций агрегации
• CollapsingMergeTree — отслеживает состояния записей через специальный флаг
• VersionedCollapsingMergeTree — расширение предыдущего движка с поддержкой версионности

Распределенная обработка данных. ClickHouse изначально проектировался для работы в распределенной среде:

• Горизонтальное масштабирование через шардирование данных
• Репликация для обеспечения надежности и высокой доступности
• Распределенные таблицы как абстракция над локальными таблицами на разных серверах
• Распараллеливание запросов на уровне как сети серверов, так и отдельных многоядерных машин

Векторный движок выполнения запросов. ClickHouse обрабатывает данные не построчно, а блоками (векторами), что существенно снижает накладные расходы и позволяет использовать оптимизации на уровне CPU, такие как SIMD-инструкции.

Материализованные представления. ClickHouse поддерживает мощный механизм материализованных представлений, которые автоматически поддерживаются в актуальном состоянии при изменении исходных данных. Это позволяет предварительно агрегировать информацию и существенно ускорять часто выполняемые запросы.

Нестандартные возможности SQL. ClickHouse расширяет возможности стандартного SQL специализированными функциями для аналитики:

• Нестандартные агрегатные функции (medianExact, uniqExact и др.)
• Оконные функции для сложного анализа последовательностей
• Функции для работы с массивами и вложенными структурами данных
• Специальные функции для геоаналитики

Ключевые преимущества ClickHouse перед конкурентами

ClickHouse занимает уникальную позицию на рынке СУБД, сочетая исключительную производительность с богатыми аналитическими возможностями. Рассмотрим ключевые преимущества, выделяющие эту СУБД среди конкурентов, и почему все больше компаний переходят на ClickHouse для решения своих аналитических задач. 💪

Непревзойденная скорость обработки аналитических запросов. ClickHouse показывает впечатляющие результаты в обработке данных:

• Анализ триллионов строк за минуты вместо часов или дней
• Запросы на сканирование миллиардов записей выполняются за секунды
• Скорость обработки до 100 раз быстрее конкурирующих решений на типичных аналитических нагрузках
• Линейное масштабирование производительности при добавлении новых серверов

Эффективное использование ресурсов. ClickHouse отличается бережным отношением к вычислительным ресурсам:

• Низкие требования к оборудованию по сравнению с конкурентами
• Высокая степень сжатия данных (до 10 раз эффективнее традиционных СУБД)
• Оптимальное использование кэша процессора и оперативной памяти
• Умное управление дисковым I/O для минимизации узких мест

Марина Соколова, Chief Data Analyst

В нашей финтех-компании мы столкнулись с "кризисом роста" — ежедневный объем транзакционных данных превысил 500 ГБ, и наша существующая инфраструктура на базе MongoDB просто не справлялась с аналитическими запросами. Ночные отчеты стали "утренними", а иногда и "дневными" — некоторые запросы работали более 12 часов.

Переход на ClickHouse был решением, изменившим правила игры. После миграции схемы и настройки системы под наши потребности, те же самые отчеты стали формироваться за 5-15 минут. Но самое удивительное произошло с расходами на инфраструктуру — нам удалось снизить затраты на серверы почти на 70%! Колоночное хранение сократило объем данных в 7 раз, а эффективное использование CPU позволило уменьшить количество серверов.

Ключевым моментом был переход от типичной для OLTP схемы к денормализованной модели с продуманным партиционированием по дате транзакции. Это позволило системе максимально быстро отсекать неактуальные для запроса данные и дало еще один порядок ускорения.

Зрелость SQL и аналитических возможностей. Несмотря на относительную молодость, ClickHouse обладает богатым аналитическим инструментарием:

• Поддержка более 95% функциональности стандартного SQL
• Специализированные аналитические функции для статистики и машинного обучения
• Расширенные возможности оконных функций и группировки
• Сложные JOIN-операции с оптимизациями для большого объема данных

Сравнение ClickHouse с конкурентами:

Гибкая модель данных и схемы. ClickHouse предлагает гибкую модель данных, которая адаптируется под различные сценарии использования:

• Поддержка широкого спектра типов данных, включая вложенные структуры
• Возможность изменения схемы на лету (добавление/удаление столбцов)
• Разные движки таблиц для разных паттернов доступа к данным
• Интеграция с внешними источниками данных через движки интеграции

Открытый исходный код и активное сообщество. Статус open-source проекта обеспечивает ClickHouse рядом преимуществ:

• Прозрачность разработки и отсутствие vendor lock-in
• Активное сообщество разработчиков и быстрый цикл исправления ошибок
• Регулярные обновления и добавление новых функций
• Богатая экосистема инструментов и коннекторов

Экономическая эффективность. По совокупности характеристик, ClickHouse предлагает одно из наиболее экономически эффективных решений:

• Снижение затрат на хранение благодаря высокой степени сжатия
• Уменьшение требуемых вычислительных ресурсов из-за эффективных алгоритмов
• Отсутствие лицензионных платежей для базовой версии
• Снижение операционной сложности по сравнению с многокомпонентными системами

Предсказуемая производительность. В отличие от многих других СУБД, ClickHouse обеспечивает стабильное время отклика даже при увеличении объема данных и числа одновременных запросов:

• Линейное масштабирование при увеличении объема данных
• Стабильная работа в режиме 24/7 без деградации производительности со временем
• Предсказуемое время выполнения запросов благодаря эффективному планировщику

Области применения ClickHouse в современных IT-проектах

ClickHouse, благодаря своему уникальному набору характеристик, находит применение в широчайшем спектре современных IT-проектов. Рассмотрим основные сферы и типы задач, в которых эта СУБД демонстрирует свои преимущества наиболее ярко. 🔍

Веб-аналитика и телеметрия. ClickHouse изначально создавался для Яндекс.Метрики, поэтому неудивительно, что он идеально подходит для систем веб-аналитики:

• Сбор и анализ данных о поведении пользователей на сайтах
• Отслеживание пользовательских сессий и построение воронок конверсии
• Мониторинг производительности веб-приложений
• Анализ огромных объемов событий из мобильных приложений

Компании, использующие ClickHouse для веб-аналитики, сообщают о возможности анализировать данные о миллиардах посещений в реальном времени, что существенно помогает в улучшении пользовательского опыта и оптимизации бизнес-процессов.

Мониторинг IT-инфраструктуры. Современные системы мониторинга генерируют огромные объемы метрик:

• Сбор и анализ метрик серверов и сетевого оборудования
• Мониторинг контейнеризированных приложений и микросервисов
• Отслеживание производительности распределенных систем
• Долгосрочное хранение метрик для анализа трендов

ClickHouse работает как мощный бэкенд для систем мониторинга, таких как Grafana, Prometheus и других, обеспечивая быструю визуализацию и аналитику операционных данных.

Финансовая аналитика и риск-менеджмент. Финансовый сектор все активнее использует ClickHouse для задач, требующих анализа больших объемов исторических данных:

• Анализ финансовых транзакций для выявления мошенничества
• Расчет рисков и соблюдение регуляторных требований
• Анализ рыночных данных и построение торговых стратегий
• Персонализация финансовых продуктов на основе поведенческих паттернов

Возможность быстро анализировать терабайты финансовых данных позволяет банкам и финтех-компаниям получать конкурентное преимущество за счет более глубокого понимания рынка и поведения клиентов.

Логирование и анализ журналов. Системы хранения и анализа логов — еще одна область, где ClickHouse показывает отличные результаты:

• Централизованное хранение логов с различных систем
• Быстрый поиск и фильтрация по огромным объемам журналов
• Агрегация и визуализация паттернов в логах
• Выявление аномалий и диагностика проблем

Инженеры по надежности систем (SRE) и DevOps-специалисты ценят способность ClickHouse обрабатывать терабайты логов с минимальными задержками, что критично для быстрого реагирования на инциденты.

Интернет вещей (IoT). С ростом числа подключенных устройств растет и объем данных, требующих обработки:

• Сбор и анализ телеметрии с миллионов устройств
• Мониторинг состояния промышленного оборудования
• Анализ данных умных городов и транспортных систем
• Обработка потоков сенсорных данных в реальном времени

ClickHouse эффективно справляется с временными рядами, типичными для IoT-систем, обеспечивая быструю агрегацию и визуализацию данных с устройств.

AdTech и маркетинговые платформы. Рекламные технологии требуют обработки огромных объемов данных с минимальными задержками:

• Анализ эффективности рекламных кампаний
• Таргетирование и персонализация рекламы
• A/B тестирование и оптимизация конверсии
• Расчет атрибуции и ROI маркетинговых каналов

ClickHouse позволяет маркетологам получать ответы на сложные вопросы за секунды вместо часов, что критически важно в динамичной среде цифрового маркетинга.

Геопространственная аналитика. Современные гео-аналитические системы генерируют и обрабатывают терабайты данных:

• Анализ движения транспорта и логистических потоков
• Оптимизация маршрутов доставки и планирование ресурсов
• Геотаргетирование и локальный маркетинг
• Анализ данных о местоположении из мобильных приложений

ClickHouse предлагает специализированные функции для работы с геоданными, что в сочетании с высокой производительностью делает его отличным выбором для геоаналитики.

Машинное обучение и data science. Подготовка данных для моделей машинного обучения требует эффективной обработки больших объемов информации:

• Извлечение и трансформация признаков (feature engineering)
• Предобработка и агрегация данных для обучения моделей
• Хранение и анализ предсказаний моделей
• A/B тестирование алгоритмов и моделей

Data scientists ценят скорость и гибкость ClickHouse, которые позволяют сократить время подготовки данных и сосредоточиться на разработке алгоритмов.

Карьерные перспективы в области работы с данными растут экспоненциально. Специалисты по ClickHouse и другим аналитическим СУБД входят в топ-20 самых востребованных IT-профессий 2025 года. Не знаете, в какую сторону развиваться? Тест на профориентацию от Skypro поможет определить ваши сильные стороны и идеальную карьерную траекторию в мире больших данных. За 5 минут вы получите персональную карту развития и список актуальных профессий, соответствующих вашему профилю.

Начало работы с ClickHouse: установка и базовая настройка

Освоение ClickHouse начинается с правильной установки и настройки системы. В этом разделе я покажу, как быстро развернуть ClickHouse и подготовить его к решению аналитических задач. 🛠️

Установка ClickHouse на различных платформах

ClickHouse может быть установлен на большинстве Linux-дистрибутивов. Рассмотрим наиболее распространенные способы установки:

Установка через официальные пакеты (Debian/Ubuntu):

# Добавление ключа репозитория
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv E0C56BD4

# Добавление репозитория
echo "deb https://packages.clickhouse.com/deb stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list

# Обновление списка пакетов и установка
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client

# Запуск сервера
sudo service clickhouse-server start

Установка с использованием Docker:

# Запуск ClickHouse в Docker контейнере
docker run -d --name clickhouse-server \
-p 8123:8123 -p 9000:9000 \
--ulimit nofile=262144:262144 \
clickhouse/clickhouse-server

# Подключение к серверу через клиент
docker exec -it clickhouse-server clickhouse-client

Базовая конфигурация ClickHouse

После установки важно настроить ClickHouse для оптимальной производительности. Основные конфигурационные файлы находятся в каталоге /etc/clickhouse-server/:

• config.xml — основной файл конфигурации, определяющий глобальные параметры
• users.xml — настройки пользователей, прав доступа и квот
• config.d/*.xml — дополнительные файлы конфигурации, подключаемые к основному

Ключевые параметры, требующие настройки:

• Настройка памяти — параметры max_memory_usage и max_server_memory_usage
• Настройка дисков и путей хранения — параметры path и tmp_path
• Настройка сетевых интерфейсов — параметры listen_host и http_port
• Настройка параллелизма — параметры max_threads и background_pool_size

Пример базового файла конфигурации:

<yandex>
<logger>
<level>information</level>
<log>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log>
<errorlog>/var/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog>
</logger>

<http_port>8123</http_port>
<tcp_port>9000</tcp_port>
<interserver_http_port>9009</interserver_http_port>

<max_connections>4096</max_connections>
<keep_alive_timeout>3</keep_alive_timeout>
<max_concurrent_queries>100</max_concurrent_queries>
<max_server_memory_usage>0</max_server_memory_usage>
<max_thread_pool_size>10000</max_thread_pool_size>

<path>/var/lib/clickhouse/</path>
<tmp_path>/var/lib/clickhouse/tmp/</tmp_path>

<user_directories>
<users_xml>
<path>/etc/clickhouse-server/users.xml</path>
</users_xml>
</user_directories>
</yandex>

Создание первой базы данных и таблицы

После запуска сервера мы можем подключиться к нему с помощью клиента и создать первую таблицу:

# Подключение к серверу
clickhouse-client -h localhost

# Создание базы данных
CREATE DATABASE analytics;

# Переключение на созданную базу данных
USE analytics;

# Создание таблицы с движком MergeTree
CREATE TABLE user_events
(
user_id UInt64,
event_time DateTime,
event_type String,
page_url String,
browser String,
region String
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(event_time)
ORDER BY (toYYYYMMDD(event_time), user_id)
SETTINGS index_granularity = 8192;

Импорт данных и базовые запросы

После создания таблицы можно загрузить в неё данные и выполнить первые запросы:

Импорт из CSV-файла:

# Загрузка данных из CSV-файла
clickhouse-client --query "INSERT INTO analytics.user_events FORMAT CSV" < user_events.csv

# Или можно использовать HTTP-интерфейс
curl 'http://localhost:8123/?query=INSERT%20INTO%20analytics.user_events%20FORMAT%20CSV' --data-binary @user_events.csv

Базовые запросы для проверки работоспособности:

# Подсчет количества строк
SELECT count() FROM user_events;

# Простая агрегация
SELECT 
toDate(event_time) AS day,
event_type,
count() AS events_count,
count(DISTINCT user_id) AS unique_users
FROM user_events
WHERE event_time >= now() – INTERVAL 7 DAY
GROUP BY day, event_type
ORDER BY day DESC, events_count DESC;

Рекомендации для продакшн-окружения

Для использования ClickHouse в производственной среде следует учесть ряд дополнительных аспектов:

• Настройка репликации и шардирования для обеспечения отказоустойчивости и масштабирования
• Настройка ZooKeeper/ClickHouse Keeper для координации репликации
• Создание распределенных таблиц для шардирования данных
• Настройка системы мониторинга
• Настройка Prometheus + Grafana для отслеживания метрик
• Мониторинг системных таблиц ClickHouse для диагностики проблем
• Настройка бэкапов
• Регулярное резервное копирование данных
• Настройка стратегии репликации между разными дата-центрами
• Оптимизация производительности
• Использование SSD-дисков для хранения "горячих" данных
• Настройка сжатия данных в зависимости от характера информации
• Оптимизация схемы партиционирования и ORDER BY

Интеграция с экосистемой

ClickHouse имеет богатую экосистему интеграций с другими системами:

• Интеграция с источниками данных
• Kafka Engine для потоковой загрузки данных
• HDFS Engine для интеграции с Hadoop-экосистемой
• MySQL Engine для федеративных запросов к MySQL-базам
• Интеграция с инструментами визуализации
• Grafana для создания интерактивных дашбордов
• Tableau, PowerBI через JDBC/ODBC-драйверы
• Superset для создания аналитических отчетов
• Интеграция с языками программирования
• Python (clickhouse-driver, pandahouse)
• Java (JDBC driver)
• Go, Rust и другие языки через официальные клиентские библиотеки

Впечатляющая производительность и гибкость ClickHouse меняют правила игры в мире аналитических баз данных. Колоночное хранение, эффективная компрессия и распределенная архитектура позволяют этой СУБД обрабатывать терабайты данных в режиме реального времени, делая возможными сценарии, которые раньше казались недостижимыми. От веб-аналитики до финансового анализа, от IoT до машинного обучения — ClickHouse становится незаменимым инструментом для компаний, стремящихся извлекать ценность из больших объемов данных. Осваивая эту технологию сейчас, вы получаете конкурентное преимущество в эпоху, когда скорость принятия решений на основе данных становится критическим фактором успеха.