ClickHouse: Что это, зачем и как использовать

0
0
0

ClickHouse — это высокопроизводительная колоночная система управления базами данных (СУБД) для онлайн-аналитической обработки (OLAP), разработанная для обработки огромных объемов данных с минимальной задержкой. Она разработана в Яндексе и с 2016 года распространяется как Open Source-проект. ClickHouse продолжает активно развиваться и используется многими крупными компаниями по всему миру.

Логотип ClickHouse — лаконичный символ современной высокопроизводительной аналитики.

Содержание

Зачем использовать ClickHouse?

ClickHouse оптимизирована для ситуаций, когда нужно очень быстро выполнять аналитические запросы по большим объемам данных. Она особенно полезна для:

  • Систем аналитики веб-трафика
  • Мониторинга и логирования
  • Анализа событий в реальном времени
  • Обработки данных IoT-устройств

Основные преимущества:

  • Быстродействие
  • Масштабируемость
  • Экономичность
  • Open Source
OLAP-архитектура ClickHouse оптимизирована под чтение, в отличие от OLTP-систем, ориентированных на запись и транзакции.

Архитектура ClickHouse

ClickHouse — это колоночная СУБД. В отличие от традиционных строковых СУБД, где данные сохраняются строка за строкой, в ClickHouse данные хранятся по столбцам. Это обеспечивает:

  • Эффективное сжатие данных
  • Ускоренное выполнение агрегатных и выборочных операций
  • Оптимизацию для аналитических запросов

Ключевые компоненты:

  • MergeTree — основной движок хранения данных
  • ReplicatedMergeTree — реплицируемый вариант MergeTree
  • Distributed — поддержка распределённых запросов по кластерам
Основные компоненты архитектуры ClickHouse: клиент, сервер, таблицы, движки хранения, кластер.

Особенности ClickHouse

  • SQL-подобный язык запросов: поддерживается ANSI SQL с некоторыми расширениями
  • Масштабируемость: горизонтальное масштабирование через кластеризацию
  • Гибкие типы таблиц: MergeTree, ReplacingMergeTree, SummingMergeTree и др.
  • Встроенное сжатие данных: ZSTD, LZ4 и другие алгоритмы
  • Встроенные функции аналитики: оконные функции, агрегаты, подзапросы
  • Поддержка репликации и отказоустойчивости

Установка ClickHouse

Установка на Ubuntu/Debian

Bash
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates dirmngr
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv E0C56BD4
echo "deb https://packages.clickhouse.com/deb stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install clickhouse-server clickhouse-client

Установка на Red Hat / CentOS / AlmaLinux / Rocky Linux

Bash
sudo yum install -y yum-utils
sudo yum-config-manager --add-repo https://packages.clickhouse.com/rpm/clickhouse.repo
sudo yum install clickhouse-server clickhouse-client

Запуск сервера:

Bash
sudo systemctl start clickhouse-server

Проверка соединения:

Bash
clickhouse-client
Консольная установка ClickHouse на Red Hat-подобных дистрибутивах.

Настройка ClickHouse

Основные конфигурационные файлы:

  • /etc/clickhouse-server/config.xml — конфигурация сервера
  • /etc/clickhouse-server/users.xml — настройки пользователей и прав доступа

Не рекомендуется открывать ClickHouse напрямую в интернет без надёжной аутентификации и ограничений доступа.

Пример использования: Импорт журнала регистрации 1С

Можно использовать ClickHouse для хранения логов 1С, которые обычно хранятся в SQLite. Например, создаём таблицу:

SQL
CREATE TABLE EventLog (
  RowID UInt32,
  DataBaseName String,
  EventDate Date,
  EventDateTime DateTime,
  Severity UInt8,
  UserCode String,
  User String,
  App String,
  Computer String,
  Event String,
  Comment String,
  Metadata String,
  DataPresentation String,
  DataType Int32
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (EventDate, RowID);

Затем можно использовать Python-скрипт с библиотекой clickhouse-connect для импорта данных.

Современные практики работы с ClickHouse

  • Использование ClickHouse Keeper вместо ZooKeeper
  • Встроенная поддержка MaterializedPostgreSQL — интеграция с PostgreSQL
  • Object Storage для работы с S3-совместимыми хранилищами
  • Улучшенная поддержка Window-функций и Join-операций
  • Новые форматы ввода/вывода: Apache Arrow, Parquet, Iceberg

Недостатки ClickHouse

  • Нет поддержки полноценных транзакций (ACID)
  • Ограниченные возможности по обновлению и удалению данных (используются альтернативные методы: сторнирование, TTL)
  • Основная поддержка — под Linux (есть клиенты для Windows, но сервер — только под Linux)

Заключение

ClickHouse — это мощный инструмент для аналитики в реальном времени. Он не заменяет традиционные СУБД в задачах OLTP, но отлично справляется с аналитическими нагрузками на больших объёмах данных. Благодаря открытости, расширяемости и высокой производительности, ClickHouse является одним из лучших решений для Big Data-проектов.

Читайте также:

Was this helpful?

0 / 0

Добавить комментарий 0