Хотя ClickHouse является отличной базой данных OLAP (Online Analytical Processing), оптимизированной для высокопроизводительных запросов на больших наборах данных, у нее есть некоторые ограничения и недостатки:
1. Не подходит для транзакционных нагрузок (OLTP)
Ограничение: ClickHouse предназначен для аналитических запросов, а не для транзакционных операций. Он оптимизирован для операций с преобладанием чтений, с фокусом на большие наборы данных, но не поддерживает частые обновления, удаления или транзакционную согласованность (ACID). Почему это важно: Если ваша нагрузка требует частых обновлений на уровне строк, удалений или соблюдения ACID, ClickHouse не подходит.
2. Ограниченная поддержка операций UPDATE и DELETE
Ограничение: Хотя ClickHouse поддерживает ограниченную функциональность UPDATE и DELETE (через такие движки, как ReplacingMergeTree и CollapsingMergeTree), он не поддерживает традиционные обновления или удаления на уровне строк в реальном времени, как это делают традиционные OLTP базы данных (например, MySQL, PostgreSQL). Почему это важно: Если вам нужно выполнять обновления транзакционного типа или частые удаления в реальном времени, архитектура ClickHouse (только добавление и неизменяемость данных) может привести к проблемам с производительностью.
3. Сложности в управлении изменениями данных
Ограничение: Хотя ClickHouse предоставляет обходные решения, такие как ReplacingMergeTree для обновлений и ALTER TABLE для удалений, эти операции могут быть ресурсоемкими. Изменения данных требуют переписывания целых частей данных, что может быть затратным, особенно в больших наборах данных. Почему это важно: Управление изменениями данных в реальном времени при высокой пропускной способности в ClickHouse не так эффективно, как в традиционных OLTP системах.
4. Ограниченная поддержка внешних ключей и целостности ссылок
Ограничение: ClickHouse не поддерживает ограничения внешних ключей и не обеспечивает целостность ссылок, что является основной функцией реляционных баз данных. Почему это важно: Это может быть недостатком при работе с реляционными моделями данных, которые требуют строгого обеспечения целостности данных.
5. Ресурсоемкость для управления большими данными
Ограничение: Несмотря на то, что ClickHouse может работать с очень большими наборами данных, управление и масштабирование этих данных (особенно при использовании шардирования, репликации и фоновых слияний) может стать ресурсоемким. Почему это важно: Для очень больших кластеров может потребоваться более развитая инфраструктура и операционные расходы, включая высокое использование памяти и процессора для слияний и сжатия.
6. Ограниченные возможности SQL для сложных запросов
Ограничение: Хотя ClickHouse поддерживает широкий спектр SQL функций, он может не быть столь функциональным, как некоторые другие реляционные базы данных, когда речь идет о сложных соединениях, подзапросах и оконных функциях. Почему это важно: Если ваша аналитика требует очень сложных SQL запросов, ClickHouse не всегда может обеспечить такую же гибкость или производительность, как базы данных, специально предназначенные для этих запросов (например, PostgreSQL).
7. Не предназначен для потоковой обработки данных в реальном времени и операций с низкой задержкой
Ограничение: Хотя ClickHouse поддерживает высокоскоростное поступление данных, его архитектура не оптимизирована для потоковой обработки данных в реальном времени или операций с низкой задержкой записи. Для потоковой обработки данных системы, такие как Apache Kafka или Amazon Kinesis, могут быть более подходящими. Почему это важно: Если вашему приложению требуется сверхнизкая задержка или обработка данных в реальном времени с высокой частотой записей, другие системы могут превзойти ClickHouse.
8. Ограниченные встроенные функции безопасности
Ограничение: ClickHouse имеет базовые функции безопасности, такие как аутентификация пользователей, но ему не хватает более продвинутых функций безопасности (например, контроля доступа на основе ролей, шифрования данных на диске), которые встроены в другие корпоративные системы. Почему это важно: Для отраслей с жесткими требованиями безопасности (например, здравоохранение, финансы) ClickHouse может потребовать дополнительной настройки или использования внешних инструментов для обеспечения безопасности и соответствия стандартам.
9. Ресурсоемкость для сложных агрегаций
Ограничение: ClickHouse отлично работает с аналитическими запросами, но сложные агрегации на очень больших наборах данных могут по-прежнему создавать большую нагрузку на систему. Почему это важно: По мере усложнения запросов (например, с использованием соединений, группировок или расширенной аналитики) производительность может снижаться, если запросы не оптимизированы должным образом или не используются материализованные представления.
10. Крутая кривая обучения для сложной настройки и оптимизации
Ограничение: Хотя ClickHouse очень мощный, настройка и оптимизация для достижения наилучшей производительности в сложных сценариях (например, большие кластеры, аналитика в реальном времени и обработка данных с высокой пропускной способностью) могут потребовать значительных усилий. Почему это важно: Организации, только начинающие работать с ClickHouse, могут столкнуться с проблемами при его настройке для оптимальной производительности, особенно при работе с большими наборами данных или распределенными системами.
Заключение:
ClickHouse отлично справляется с высокоскоростными аналитическими запросами, аналитикой в реальном времени и обработкой больших данных. Однако он может не быть лучшим выбором для транзакционных нагрузок, обновлений в реальном времени или случаев, когда требуются сложные соединения и целостность реляционных данных. Кроме того, его производительность может быть затруднена частыми изменениями данных или задачами управления большими данными.