Если ваша работа связана с данными, вы наверняка слышали название ClickHouse. Это не просто очередная база данных, а мощный инструмент, который стремительно меняет подходы к аналитике в IT-компаниях по всему миру. В этой статье мы подробно разберемся, что же такое ClickHouse, почему он феноменально быстр в аналитических задачах и, самое главное, как вы можете начать с ним работать уже сегодня — как локально на своем компьютере, так и в облаке.
Миссия: обрабатывать огромные объемы данных с максимальной скоростью
История ClickHouse началась в 2009 году в стенах компании Яндекс, где он был создан для обслуживания системы веб-аналитики Яндекс.Метрика. Представьте себе задачу: обрабатывать триллионы событий ежедневно. Традиционные реляционные базы данных, такие как PostgreSQL или MySQL, просто не справлялись с такими колоссальными нагрузками. Стало очевидно, что нужен принципиально новый подход.
Именно так и родилась главная миссия ClickHouse ( далее CH): максимально быстро выполнять аналитические запросы (агрегацию, фильтрацию, группировку) на гигантских массивах данных. Важно понимать, что CH — это не замена базам данных для транзакционных операций, вроде банковских переводов или оформления заказов в интернет-магазине. Его стихия — это аналитика. В 2016 году Яндекс сделал ClickHouse проектом с открытым исходным кодом, что стало мощным толчком к его развитию и популярности в мировом IT-сообществе.
В чем секрет скорости? Колоночное хранение против строкового
Чтобы понять, почему CH так быстр, необходимо разобраться в его фундаментальном отличии от большинства привычных баз данных: он является колоночной СУБД (Column-Oriented Database Management System), в то время как PostgreSQL, MySQL, SQL Server и Oracle – строковые (Row-Oriented).
Давайте представим таблицу с данными:
| ID | Имя | Возраст | Город |
| 1 | Анна | 30 | Москва |
| 2 | Борис | 25 | Санкт-Петербург |
| 3 | Мария | 35 | Казань |
Как хранят данные строковые СУБД (например, PostgreSQL)? Они хранят данные по строкам. То есть, когда вы записываете строку, она сохраняется целиком:
[1, Анна, 30, Москва], [2, Борис, 25, Санкт-Петербург], [3, Мария, 35, Казань]
Это отлично подходит для транзакционных систем, где часто нужно получить или изменить всю информацию об одной сущности (например, все данные о конкретном пользователе).
Как хранят данные колоночные СУБД? CH хранит данные по столбцам. Это значит, что он группирует все значения одного столбца вместе:
[1, 2, 3] (столбец ID)
[Анна, Борис, Мария] (столбец Имя)
[30, 25, 35] (столбец Возраст)
[Москва, Санкт-Петербург, Казань] (столбец Город)
В чем преимущество колоночного хранения ClickHouse для аналитики?
Представьте, что вам нужно посчитать средний возраст пользователей: SELECT AVG(Возраст) FROM Таблица;
- В строковой СУБД: Базе данных придется прочитать все строки, чтобы добраться до значения “Возраст” в каждой из них. Это означает чтение большого объема ненужных данных (Имя, Город).
- В колоночной СУБД: ClickHouse просто считывает столбец “Возраст” целиком. Ему не нужно читать столбцы “Имя” и “Город”. Это dramatically сокращает объем данных, которые нужно считать с диска, и значительно ускоряет выполнение запроса.
Дополнительные преимущества колоночной СУБД:
Высокая степень сжатия данных: Данные в одном столбце имеют один и тот же тип и часто схожие значения, что позволяет применять более эффективные алгоритмы сжатия. Например, столбец с boolean-значениями (true/false) или с ограниченным набором категорий (например, “мужской/женский”) будет сжат намного лучше, чем случайный набор данных разных типов в строке. Это экономит место на диске и еще больше ускоряет чтение.
Эффективное использование CPU: ClickHouse спроектирован так, чтобы максимально загружать CPU за счет векторизованных вычислений. Это означает, что он обрабатывает данные пачками (векторами), а не по одному значению, что позволяет лучше использовать возможности современных процессоров.
Ключевые преимущества ClickHouse: Почему его выбирают?
Помимо колоночного хранения, CH обладает рядом других уникальных особенностей, которые делают его идеальным выбором для аналитики:
Феноменальная скорость: Это, пожалуй, главная причина. ClickHouse способен обрабатывать миллиарды строк за секунды. Он не просто быстр – он ультрабыстр. Вы почувствуете это на больших наборах данных.
Масштабируемость: CH легко масштабируется как вертикально (добавляя больше ресурсов одному серверу), так и горизонтально (добавляя новые серверы в кластер). Вы можете начать с одного сервера и по мере роста данных добавлять новые, распределяя нагрузку.
Поддержка SQL: CH использует расширенный диалект SQL, который интуитивно понятен всем, кто уже работал с реляционными базами данных. Это снижает порог входа для разработчиков и аналитиков.
Разнообразие движков таблиц: ClickHouse предлагает множество движков таблиц (Table Engines), каждый из которых оптимизирован для своих задач (например, MergeTree для обычной аналитики, ReplacingMergeTree для обработки дубликатов, Kafka для чтения из Kafka-топиков). Это дает огромную гибкость.
Расширенные аналитические функции: CH предоставляет богатый набор агрегатных функций, оконных функций, функций для работы с массивами и строками, что позволяет выполнять сложные аналитические запросы прямо в базе данных.
Открытый исходный код и активное сообщество: Будучи open-source проектом, CH активно развивается, имеет огромное сообщество пользователей и разработчиков, что обеспечивает быструю поддержку и появление новых функций.
Надежность и отказоустойчивость: Встроенные механизмы репликации и распределения данных обеспечивают высокую доступность и сохранность данных даже в случае сбоев отдельных узлов.
Где используется ClickHouse? Примеры из реального мира
Веб-аналитика: Яндекс.Метрика, Cloudflare, Sentry – сбор и анализ данных о посещениях сайтов, поведении пользователей, метриках производительности.
Ad-Tech: Анализ рекламных кампаний, кликов, показов, конверсий в реальном времени.
Мониторинг и логирование: Сбор и анализ логов серверов, приложений, сетевого оборудования для выявления аномалий и проблем.
IoT (Интернет вещей): Обработка потоков данных с датчиков и устройств.
Финансовые данные: Анализ транзакций, торговых операций, рыночных данных.
Телекоммуникации: Анализ CDR (Call Detail Records), трафика.
Если у вас есть большие объемы данных, которые нужно быстро агрегировать, фильтровать и анализировать, то ClickHouse – это ваш выбор.
Начинаем работу: локальная установка через Docker
Docker – это самый простой и быстрый способ запустить ClickHouse на вашей машине, будь то Windows, macOS или Linux. Убедитесь, что у вас установлен Docker Desktop, и выполните в терминале одну команду:
docker run -d --name clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 -p 8123:8123 -p 9000:9000 clickhouse/clickhouse-server
Давайте разберем эту команду:
-d: Запускает контейнер в фоновом режиме (detached mode).
--name clickhouse-server: Дает вашему контейнеру понятное имя.
--ulimit nofile=262144:262144: Устанавливает лимит на количество открытых файлов для процесса ClickHouse (важно для производительности).
-p 8123:8123: Маппинг портов. Порт 8123 используется для HTTP-интерфейса ClickHouse (например, для подключения через веб-браузер или BI-инструменты).
-p 9000:9000: Порт 9000 используется для TCP-интерфейса (для clickhouse-client, JDBC/ODBC драйверов).
-p 9009:9009: Порт для ClickHouse Keeper (если вы будете использовать его для координации кластера, хотя на этом этапе это не критично).
clickhouse/clickhouse-server: Имя Docker-образа, который мы используем.
Docker скачает образ (если его еще нет) и запустит контейнер. Для подключения к вашему новому серверу проще всего запустить еще один контейнер с клиентом:
docker run -it --rm --link clickhouse-server clickhouse/clickhouse-client --host clickhouse-server
-it: Интерактивный режим.
--rm: Удалит контейнер клиента после выхода.
--link clickhouse-server: Связывает клиентский контейнер с контейнером сервера по имени (устаревший, но простой способ для одного хоста). В более новых версиях Docker или в production лучше использовать Docker Compose или сетевые настройки.
clickhouse/clickhouse-client: Образ клиента.
--host clickhouse-server: Указывает клиенту, к какому хосту подключаться (имя вашего контейнера).
Если все прошло успешно, вы увидите приветственное приглашение clickhouse :). Поздравляем, вы в консоли ClickHouse!
Альтернатива: быстрый старт с ClickHouse Cloud
Если вы не хотите заниматься установкой и настройкой, идеальным вариантом будет ClickHouse Cloud или Yandex Cloud Managed Service for Clickhouse. Это полностью управляемый сервис, который позволяет вам создать готовый к работе кластер ClickHouse за несколько минут.
Перейдите на сайт ClickHouse.com: Откройте ваш веб-браузер и перейдите на https://clickhouse.com/.
Зарегистрируйтесь и войдите в аккаунт:
Нажмите кнопку “Get Started” или “Sign Up”. Вы можете зарегистрироваться, используя Google-аккаунт, GitHub или электронную почту. Обычно предоставляется бесплатный пробный период или стартовый лимит ресурсов.
Создайте новый сервис (Service):
После входа в панель управления ClickHouse Cloud, вы увидите опцию для создания нового сервиса. Вам будет предложено выбрать регион (например, AWS US East, GCP Europe West) и размер кластера (например, “Developer” или “Production” с разным количеством CPU и RAM). Для начала вполне подойдет минимальный “Developer” или “Starter” план. Присвойте имя вашему сервису.
Получите данные для подключения:
После создания сервиса (это может занять несколько минут), перейдите в его детали. Там вы найдете информацию для подключения:
Host (Endpoint): Адрес вашего ClickHouse Cloud инстанса (например, xxx.yyyy.gcp.clickhouse.cloud).
Port: Обычно 8443 (HTTPS) или 9440 (TCP/TLS).
User: Обычно default.
Password: Пароль, который вы можете сгенерировать или установить в настройках пользователя.
Важно: ClickHouse Cloud использует защищенные соединения (TLS/SSL) по умолчанию.
Подключитесь к ClickHouse Cloud
Подключиться к облачному сервису можно как через уже знакомый clickhouse-client, так и через множество популярных BI-инструментов, таких как DBeaver, DataGrip, Metabaseили Grafana.
Через Веб-интерфейс (ClickHouse Play): Самый простой способ. В панели управления ClickHouse Cloud обычно есть встроенный веб-интерфейс (или ссылка на него, часто называемый “ClickHouse Play” или “SQL Console”), где вы можете выполнять запросы прямо из браузера. Это отличный инструмент для быстрого тестирования и просмотра данных. Просто введите свои запросы и нажмите “Run”.
Через clickhouse-client (локально): Если вы предпочитаете работать из терминала, можно использовать clickhouse-client с параметрами вашего облачного инстанса. Вам нужно будет указать хост, порт, пользователя и пароль, а также флаг --secure или --tls для защищенного соединения.
--пример команды (замените YOUR_HOST, YOUR_USER, YOUR_PASSWORD): clickhouse-client --host YOUR_HOST --port 9440 --user YOUR_USER --password YOUR_PASSWORD --secure
Через BI-инструменты (DBeaver, DataGrip, Metabase, Grafana и т.д.): Большинство популярных BI-инструментов имеют нативные коннекторы для CH. Вам просто нужно будет ввести полученные данные для подключения (хост, порт, пользователь, пароль) и убедиться, что включен SSL/TLS.
Создаем первую таблицу и работаем с данными
Теперь, когда у нас есть доступ к ClickHouse, давайте создадим нашу первую таблицу.
Разберем команду CREATE TABLE:
timestamp DateTime64(3): Тип данных DateTime64 позволяет хранить дату и время с точностью до миллисекунд (3 знака после запятой). DateTime хранит с точностью до секунды.
event_type LowCardinality(String): String – это обычная строка. LowCardinality – это модификатор типа данных, который очень эффективен для столбцов с небольшим количеством уникальных значений (например, event_type – у вас будет ограниченный набор типов событий). Он значительно экономит память и ускоряет запросы на фильтрацию и группировку по таким столбцам.
user_id UInt64: Беззнаковое 64-битное целое число. Хорошо подходит для ID.
ip_address IPv4: Специальный тип данных для IPv4-адресов, который хранит их как 32-битное целое число, что очень эффективно для хранения и фильтрации.
url String: Обычная строка для URL.
duration_ms UInt32: Беззнаковое 32-битное целое число для продолжительности.
ENGINE = MergeTree(): Мы указываем, что используем движок MergeTree. Это основной движок для таблиц, предназначенных для хранения больших объемов данных с сортировкой по первичному ключу.
ORDER BY (timestamp, user_id): Это ключ сортировки (primary key) для MergeTree. Данные на диске будут отсортированы по timestamp, а затем по user_id. Это очень важно для производительности ClickHouse, так как он использует этот порядок для быстрого поиска и агрегации данных. При выполнении запросов с WHERE условием по timestamp или user_id, ClickHouse сможет быстро отфильтровать нужные блоки данных.
Теперь вставим несколько строк и выполним первый аналитический запрос:
-- Вставляем данные
INSERT INTO access_logs VALUES
('2024-06-19 10:00:00.123', 'page_view', 101, '192.168.1.1', '/home', 150),
('2024-06-19 10:00:01.456', 'click', 101, '192.168.1.1', '/button_a', 20),
('2024-06-19 10:00:02.789', 'page_view', 102, '10.0.0.5', '/products', 300);
-- Выполняем аналитический запрос
SELECT
event_type,
count(DISTINCT user_id) AS unique_users,
avg(duration_ms) AS avg_duration_ms
FROM access_logs
GROUP BY event_type;
-- весь код доступен для выгрузки в SQL блокноте на GitHub https://github.com/BigDataSchoolRU/clickhouse_intro_course
Обратите внимание, что INSERT в ClickHouse оптимизирован для массовой вставки данных. Вставка по одной строке (INSERT INTO ... VALUES (...)) неэффективна для больших объемов. В реальных сценариях данные обычно вставляются большими пачками (батчами) или потоками из Kafka, S3 и т.д. Посчитаем количество уникальных пользователей и среднюю продолжительность событий для каждого типа события:
Что дальше?
Эта статья — ваш первый шаг в мир высокопроизводительной аналитики. Вы узнали о философии ClickHouse, его ключевых преимуществах и научились выполнять базовые операции. Мы также приглашаем Вас посетить наши курсы для аналитиков и разработчиков на платформе ClickHouse а также посмотреть статьи посвященные использованию СУБД ClickHouse
Использованные референсы и материалы
- Официальная документация ClickHouse: https://clickhouse.com/docs/en/
- Сообщество ClickHouse на GitHub: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
- Интерактивная песочница ClickHouse Play: https://play.clickhouse.com/
