ClickHouse — это система управления базами данных (СУБД) с открытым исходным кодом, ориентированная на обработку данных в реальном времени для OLAP. Она была разработана Яндексом для обеспечения высокопроизводительной аналитики на больших объемах данных в реальном времени. ClickHouse оптимизирован для быстрого выполнения запросов и эффективного сжатия данных, что делает его сильной альтернативой традиционным OLAP базам данных.
Ключевые различия между ClickHouse и традиционными OLAP базами данных:
| арактеристика | ClickHouse | Традиционные OLAP базы данных (например, Vertica, BigQuery, Redshift, Snowflake) |
|---|---|---|
| Формат хранения | Столбцовый (оптимизирован для аналитики) | Столбцовый (Vertica, BigQuery, Redshift) или гибридный (некоторые OLAP системы поддерживают строчное хранение) |
| Индексация | Разреженный индекс по первичному ключу, данные отсортированы для быстрого выполнения запросов по диапазону | Обычно нет традиционных индексов, используются проекции (Vertica), ключи кластеризации (BigQuery) или зональные карты |
| Сжатие | Очень эффективное (LZ4, ZSTD и другие) | Различается (Snappy, LZO, ZSTD, кодирование словарем и другие) |
| Скорость запросов | Очень быстрая (векторизованное выполнение, сортировка по первичному ключу, обработка в памяти) | Обычно быстрая, но зависит от стратегий индексации и партиционирования |
| Вставка данных | Вставка данных с высокой скоростью, модель только для добавления | Различается (чаще используется пакетная загрузка) |
| Соединения (Joins) | Оптимизирован для денормализованных данных, соединения дорогие | Обычно оптимизированы для схем звезд и снежинок (star/snowflake) |
| Репликация | Асинхронная репликация, шардированная архитектура | Синхронная или асинхронная, в зависимости от базы данных |
| Масштабируемость | Горизонтальное масштабирование через шардирование (распределенный движок) | Поддерживает как вертикальное, так и горизонтальное масштабирование, но некоторые требуют сложной настройки |
| Запросы в реальном времени | Отличная поддержка аналитики в реальном времени, быстрые обновления | Часто оптимизированы для пакетной обработки, возможности реального времени зависят от движка |
| Эволюция схемы | Изменения схемы требуют создания новой таблицы | Некоторые поддерживают изменения схемы на лету (например, Snowflake) |
| Отказоустойчивость | Использует реплицированные движки MergeTree, поддерживает распределенную обработку | Обычно встроенная (BigQuery, Snowflake автоматически реплицируются) |
| Сценарии использования | Аналитика в реальном времени, логи, отслеживание событий, данные временных рядов | Корпоративная BI, нагрузки, связанные с ETL, пакетная обработка |
| Стоимость | Открытый исходный код, самообслуживание или облачный сервис | Облачные решения часто более дорогие |
Резюме:
ClickHouse оптимизирован для аналитики в реальном времени, быстрой загрузки данных и быстрого выполнения запросов, что делает его идеальным для обработки событийных логов, веб-аналитики и данных временных рядов. Традиционные OLAP базы данных часто ориентированы больше на ETL-процессы, предназначены для сложных BI-нагрузок и лучше подходят для структурированных хранилищ данных.