Все о ClickHouse простыми словами

Когда дело доходит до работы с большими данными, скорость обработки информации часто становится решающим фактором. Обычные базы данных могут справляться с этим не так быстро, как хотелось бы, особенно если речь идет о сложных аналитических запросах.

ClickHouse появился как ответ на эту проблему, предлагая новый подход к аналитике больших объемов информации. Почему он так популярен, в чем его особенности и как он меняет представление о хранении данных? Разбираемся в этой статье.

Ищете надежные инструменты для работы с данными и другими задачами в онлайне? Обратите внимание на облачные сервисы «Рег.ру» ― полный набор решений для развития цифровых проектов.

Что такое ClickHouse

ClickHouse — это система управления базами данных (СУБД) столбцового (колоночного) типа с открытым исходным кодом. Она была опубликована компанией «Яндекс» в 2016 году.

Ее главная задача — обеспечивать высокую скорость обработки аналитических запросов даже при работе с огромными массивами данных.

Технически ClickHouse — это не только СУБД, но и сама база данных, а потому представляет полный цикл управления информацией. Это означает, что система позволяет не только организовывать хранение данных, но и управлять ими — создавать, изменять, удалять и анализировать информацию. Благодаря высокой скорости обработки запросов аналитики могут быстро получать доступ к необходимым данным и строить отчеты практически мгновенно, даже если речь идет о миллиардах строк.

Принцип работы ClickHouse

В классических базах данных информация хранится в строках. То есть все данные о заказе клиента (номер, дата, сумма, статус) записываются в одну строку и читаются тоже строкой. Это удобно для работы с транзакциями, но плохо для аналитики: если нужно посчитать сумму всех заказов, придется прочитать много ненужных данных (номера, статусы, даты).

ClickHouse решает эту проблему за счет столбцового хранения: вместо того чтобы записывать все данные подряд строками, система хранит их столбцами. Например, отдельно столбец с датами заказов, отдельно — со статусами, отдельно — с суммами.

Это дает два главных преимущества:

1. Запросы работают быстрее. Если нужно посчитать, например, средний чек за месяц, движку базы данных не нужно считывать и анализировать всю строку — он просто берет нужную колонку и выполняет расчет.
2. Данные сильнее сжимаются. В одном столбце всегда однотипные данные, поэтому их проще архивировать. Алгоритмы сжатия вроде LZ4 и ZSTD в разы уменьшают объем хранимых данных. Это экономит место и снижает нагрузку на сервер.

Как ClickHouse обрабатывает запросы

ClickHouse заточена под аналитику, а значит, ее главная задача — быстро отвечать на сложные запросы. В отличие от классических СУБД, где операции записи и обновления должны выполняться мгновенно, ClickHouse ориентирована на ситуации, когда:

• данные в основном добавляются большими пакетами, а не изменяются построчно;
• запросы выполняются на миллионах и миллиардах строк, но с выборкой небольшого числа колонок;
• 99% нагрузки — это чтение, а не запись или обновление.

Кроме того, она:

• Максимально использует ресурсы. Запросы параллельно выполняются на всех ядрах процессора. Чем мощнее сервер, тем быстрее работает база.
• Пишет большими порциями. В отличие от традиционных СУБД, где данные часто добавляются по одной строке, ClickHouse заточен под загрузку крупными блоками (например, по 1000 строк сразу). Такой подход позволяет снизить нагрузку и делает запись эффективнее.

Плюсы и минусы ClickHouse

Разумеется, как и у любого другого инструмента, у ClickHouse есть свои преимущества и ограничения:

Плюсы:

• Высокая скорость обработки данных. ClickHouse способен выполнять сложные аналитические запросы за доли секунды, даже если речь идет о миллиардах строк.

• Эффективное использование ресурсов. За счет сжатия данных и колоночного формата хранения ClickHouse снижает нагрузку на дисковое пространство и оперативную память. Это позволяет обрабатывать большие объемы информации даже на относительно слабых серверах.

• Хорошая масштабируемость. С ростом данных и нагрузки на сервер можно легко добавить новые узлы, распределяя нагрузку горизонтально. Поэтому ClickHouse — отличное решение для быстрорастущих проектов.

• Гибкость SQL-запросов. ClickHouse поддерживает SQL и многие его расширенные возможности, включая агрегатные функции, вложенные запросы и оконные функции.

• Репликация и отказоустойчивость. База данных поддерживает репликацию и распределенное хранение, что гарантирует сохранность данных даже при сбоях в работе серверов.

• Открытый исходный код. ClickHouse развивается сообществом разработчиков, и любой может внести свой вклад или адаптировать его под собственные задачи.

Минусы:

• Ограниченная поддержка транзакций. ClickHouse не ориентирован на обработку транзакций, как классические СУБД. Он не поддерживает механизм ACID в полной мере, а значит, не подходит для приложений, где важна строгая целостность данных (например, банковские системы).

• Ограниченная поддержка JOIN. ClickHouse ориентирован на обработку данных в одном большом лог-файле, а работа с JOIN-ами между таблицами может быть неэффективной. Иногда приходится заранее агрегировать данные, что усложняет архитектуру системы.

• Сложность настройки и администрирования. Чтобы эффективного использовать ClickHouse, требуется грамотная настройка, особенно если речь идет о распределенных кластерах. Это может стать проблемой для небольших команд без опыта работы с высоконагруженными аналитическими базами.

• Ограниченная поддержка параллельных запросов. Хотя ClickHouse отлично справляется с обработкой больших объемов данных, он не рассчитан на высокую конкуренцию запросов. В системах с тысячами одновременных подключений его производительность может падать.

Для чего используется ClickHouse

Сценарии, где ClickHouse особенно полезна:

Реализация высокопроизводительной аналитики

Главная причина, по которой организации выбирают ClickHouse, — стремление к обработке огромных массивов данных в режиме, близком к реальному времени. С ее помощью можно выполнять аналитические запросы на необработанных данных, не прибегая к сложной предобработке и раздельным агрегатам. Это особенно важно в финансовом секторе, при мониторинге IoT-устройств и для сайтов, которым нужен мгновенный сбор метрик для принятия решений.

Работа с временными рядами

ClickHouse хорошо справляется с непрерывным потоком данных, когда есть необходимость анализировать логи, метрики или другие события во временном разрезе. Возможность делать вставки и слияния данных в реальном времени позволяет эффективно хранить и обрабатывать миллиарды записей с временными метками, отслеживая закономерности и аномалии.

Машинное обучение и генерирующий ИИ

С ростом интереса к ML и генеративному ИИ все больше команд ищут способы эффективно обрабатывать и подготавливать большие обучающие выборки. ClickHouse предоставляет все необходимые возможности для конструирования признаков (feature engineering), агрегации и быстрых выборок данных, помогая строить и отлаживать модели без существенных задержек.

Бизнес-аналитика (BI)

ClickHouse подходит для BI-систем, где критична скорость обработки данных. Благодаря колоночному хранению и векторным вычислениям она мгновенно выполняет сложные аналитические запросы, что позволяет строить отчеты, дашборды и метрики в реальном времени. Компании используют ClickHouse для анализа продаж, поведения пользователей, финансовых показателей и эффективности маркетинговых кампаний.

Хранение логов, событий и трассировок

ClickHouse отлично справляется с обработкой огромных объемов логов, событий и трассировок благодаря быстрому чтению данных и эффективному сжатию. Он способен анализировать миллиарды записей в реальном времени, помогая отслеживать ошибки, мониторить инфраструктуру и выявлять аномалии. Компании используют ее для логирования серверов, обработки телеметрии, аудита безопасности и анализа пользовательских действий, получая детальную картину происходящего без задержек.

Анализ данных в кибербезопасности

ClickHouse помогает обрабатывать огромные объемы данных, поступающих от систем обнаружения угроз, межсетевых экранов и SIEM-решений. Она позволяет анализировать аномалии в поведении пользователей, выявлять подозрительные запросы и отслеживать инциденты безопасности в реальном времени.

Где используется ClickHouse

ClickHouse нашел применение в самых разных отраслях:

Электронная коммерция. Крупные онлайн-ретейлеры анализируют поведение клиентов, отслеживают продажи, строят рекламные кампании и рассчитывают персональные предложения. Для таких задач важна возможность быстро обрабатывать огромные массивы данных (например, историю просмотров и покупок), поэтому бизнесы и выбирают ClickHouse.

Здравоохранение. В сфере здравоохранения происходит генерация больших объемов информации: от электронных медицинских карт до результатов исследований. Использование ClickHouse обеспечивает быструю сводку статистики, анализ эффективности лечения, а также выявление тенденций и рисков для планирования ресурсов и улучшения качества обслуживания.

Медиа и развлечения. Медиа-сервисы, игровые платформы и стриминговые сайты обрабатывают огромное количество событий: клики, просмотры, внутриигровые действия, показатели вовлеченности и многое другое. Анализируя эти события в реальном времени, компании могут оптимизировать контент, подбирать персонализированные рекомендации и выявлять моменты пиковых нагрузок.

Интернет вещей (IoT). Устройства IoT постоянно генерируют телеметрию, сигналы и события, нередко с высокой частотой. Когда нужно собирать эти данные и мгновенно вычислять метрики (например, для управления «умным домом» или мониторинга производства), ClickHouse обеспечивает нужную производительность и масштабируемость.

Финансовые организации. Банки и финтех-стартапы используют ClickHouse для быстрой аналитики транзакций, выявления мошенничества, расчета рисков и прогнозирования рыночных тенденций. В таких сферах важны как скорость получения данных, так и точность вычислений.

Технологические компании и DevOps. В среде разработчиков и DevOps очень востребована оперативная обработка логов и трассировок. ClickHouse активно применяется в инструментах наблюдения, помогая в режиме реального времени выявлять узкие места и отлаживать производительность систем, сайтов и приложений.

Как пользоваться ClickHouse

Быстрое развертывание

Если вам нужно быстро развернуть ClickHouse для тестирования или работы в локальной среде, самый простой способ ― использовать команду:

Этот скрипт автоматически загружает исполняемый файл, совместимый с вашей операционной системой (Linux, macOS или FreeBSD). После установки можно запустить ClickHouse в локальном режиме без сложной конфигурации:

Этот режим (clickhouse-local) позволяет работать с данными без запуска полноценного сервера, но таблицы в нем временные — после перезапуска они исчезнут.

Если же нужен полноценный сервер, его можно запустить так:

А затем, в новой сессии терминала, подключиться к нему через клиент:

После успешного подключения в терминале появится информация о версии ClickHouse и состоянии соединения:

Теперь можно отправлять SQL-запросы.

Установка ClickHouse в Linux

Для развертывания ClickHouse в рабочей среде на Debian или Ubuntu рекомендуется использовать официальные DEB-пакеты. Сначала нужно добавить репозиторий ClickHouse:

Затем устанавливаем сервер и клиент ClickHouse:

После установки запускаем сервер:

И подключаемся к нему через клиент:

Если при установке был задан пароль, то для входа используйте:

После успешного запуска сервера ClickHouse готов к работе с базами данных.

Создание таблицы

Теперь можно создавать базы данных, добавлять таблицы и выполнять аналитические запросы с высокой скоростью. Например, создать новую базу можно так:

А затем добавить в нее таблицу:

Команда создаст таблицу с именем users в базе данных example_db. В ней задаются три поля: идентификатор (id), имя (name) и возраст (age), с указанием их типов. Таблица использует движок MergeTree, который обеспечивает быструю обработку запросов, а сортировка по полю id помогает оптимизировать поиск данных.

Выводы

ClickHouse — это не просто быстрая база данных, а специализированное решение для аналитики, которое раскрывает свой потенциал там, где традиционные СУБД не справляются с нагрузкой. Если в системе больше чтения, чем записи, например, в веб-аналитике, мониторинге или логировании, ClickHouse справляется с нагрузкой на порядок лучше. Он идеально подходит для работы с массивами данных в миллионы и миллиарды строк, обеспечивая мгновенный доступ к нужной информации.

Но важно понимать: ClickHouse не заменяет классические реляционные базы вроде MySQL или PostgreSQL. Она не предназначена для транзакционных операций, где требуется частая запись и обновление данных. Это инструмент именно для аналитической обработки: быстрый, отказоустойчивый и отлично масштабируемый.

Галина Петрова