Анализ данных • 04 июня 2025 • 5 мин чтения

ClickHouse: зачем нужна эта база данных и как она работает

ClickHouse — аналитическая СУБД, которая умеет работать с большими объёмами данных. Рассказываем, как она устроена и где применяется.

Что такое ClickHouse и чем она отличается от других СУБД

ClickHouse — это база данных, которая изначально разрабатывалась в Яндексе для аналитики больших объёмов данных в реальном времени. В отличие от обычных баз, ClickHouse хранит данные по колонкам, а не по строкам. Например, если нужно посчитать среднее значение по одному столбцу, ClickHouse не будет читать все строки. Он возьмёт только нужную колонку. Это экономит время и ресурсы.

Александр Сушков, преподаватель и автор курсов, аналитик данных, эксперт по SQL
Основное отличие от привычных СУБД вроде PostgreSQL или MySQL — в архитектуре хранения: ClickHouse пишет и читает данные по колонкам, а не по строкам. Это делает его очень быстрым при аналитических запросах. Когда нужно посчитать, агрегировать, отфильтровать по десяткам или сотням миллионов строк, ClickHouse справляется буквально за секунды, а иногда и быстрее.

Освоить ClickHouse и другие базы данных, уверенно использовать SQL и попрактиковаться на интерактивном тренажёре можно на курсе «SQL для работы с данными и аналитики». Программа подойдёт и новичкам, и тем, кто уже работает в анализе данных.

Архитектура ClickHouse

ClickHouse может работать на одном или на нескольких серверах. Если данных становится больше, можно добавить новые серверы. Такая система называется кластером. Она позволяет обрабатывать данные быстрее и надёжнее.

Данные в ClickHouse делятся на части и хранятся по колонкам. Для хранения используются специальные типы таблиц, которые называются движками. Движок — это способ, которым таблица хранит и обрабатывает данные. Например, один движок хорошо подходит для работы с обычными логами, другой — для объединения данных с разных серверов. Каждый тип подходит под разные задачи.

ClickHouse также умеет копировать данные между серверами. Это помогает сохранить информацию, даже если один из серверов перестал работать.

Ключевые преимущества

Поколоночное хранение — основное отличие ClickHouse. Но есть и другие:

Она поддерживает параллельную обработку. Это значит, что запросы могут выполняться одновременно на нескольких ядрах процессора. Это ускоряет работу.
В ClickHouse данные не обновляются и не удаляются сразу. Такие операции происходят позже, в фоне. Это помогает базе данных не замедляться при выполнении больших запросов.
В системе есть собственный механизм сжатия данных. Он уменьшает объём хранимой информации, но точность при этом не снижается.
ClickHouse может работать в распределённой среде. Она объединяет данные с разных серверов и обрабатывает их как единое целое.
ClickHouse изначально спроектирована для чтения данных, а не для записи. Поэтому она подходит для задач, где большую часть времени идёт именно чтение информации, а не её изменение.

Александр Сушков

Ключевое преимущество ClickHouse — это скорость. Она обрабатывает миллиарды строк на лету. Особенно хороша для «тяжёлых» аналитических операций. Кроме того, благодаря поколоночному хранению и встроенному сжатию данные могут занимать в разы меньше места.

Ещё один плюс — SQL. Не нужно учить новый язык. ClickHouse работает на привычном SQL-подобном синтаксисе. При этом стоит понимать, что в ClickHouse свой диалект, в некоторых случаях превосходящий классику по функционалу.

На сайте ClickHouse есть обучающие видео для новичков. Источник

Когда стоит использовать ClickHouse

ClickHouse лучше всего подходит для задач, где нужно анализировать данные. Она подойдёт для построения отчётов, графиков и таблиц. Особенно полезна в системах, где данные постоянно добавляются: например, в сервисах для сбора логов, в аналитике сайтов или в финансовых отчётах.

Александр Сушков
ClickHouse не универсальный солдат. Но она отлично подходит, когда:
● нужно анализировать много данных быстро;
● есть дашборды или BI-инструменты, которые постоянно гоняют агрегаты;
● нужно строить отчётность, метрики, мониторинг, аналитические витрины;
● хочется делать всё это в реальном времени — данные залетели, сразу посчитались.

Ограничения ClickHouse

ClickHouse подходит не для всех задач. Она не рассчитана на частые изменения данных. Также она не поддерживает сложные транзакции, как это делают другие базы. Разберём ограничения подробнее.

Ограниченная поддержка обновлений и удаления данных. ClickHouse не работает с командами UPDATE и DELETE так, как привычные базы данных. Такие операции выполняются через другие механизмы. Они менее гибкие и не совершаются мгновенно.
Не предназначена для транзакционной нагрузки. В мире баз данных есть два основных типа работы: аналитическая (OLAP) и транзакционная (OLTP). OLTP — это когда система часто вносит изменения в данные, проверяет их на согласованность и обрабатывает запросы, где важны блокировки и точность каждой операции. Если важно, чтобы все изменения происходили строго по правилам, например в банковских переводах, то ClickHouse не подойдёт.
Ограничения при объединении таблиц. В ClickHouse можно использовать JOIN — это операция, которая объединяет данные из нескольких таблиц. Но при работе с большими таблицами JOIN может сильно замедлить систему.
Требует аккуратной настройки. Если данных становится много, важно правильно организовать структуру базы. Нужно продумать, как разбивать таблицы на части, как настраивать сжатие и партиции — деление таблицы в базе данных на части. Без этого ClickHouse может начать работать медленно или нестабильно.

Практическое применение

ClickHouse используют компании, которые работают с трафиком, продажами и пользовательской активностью. Она помогает строить отчёты и следить за метриками.

Аналитика веб-трафика. ClickHouse помогает компаниям понимать, что делают пользователи на сайте. Система записывает, какие страницы открывает человек, сколько времени он на них проводит, откуда он пришёл. Эти данные могут поступать каждую секунду, и их становится очень много. ClickHouse быстро обрабатывает такие данные и показывает отчёты. Например, маркетологи могут узнать, какие товары чаще смотрят, а какие — игнорируют.
Мониторинг приложений. Многие компании записывают всё, что происходит на их серверах: ошибки, запросы, загрузку ресурсов. Эти записи называются логами. Их очень много. С помощью ClickHouse можно быстро найти нужную информацию в логах, даже если там миллионы строк. Это удобно для системных администраторов и инженеров, которые следят за работой серверов и ищут причины сбоев.
Финансовая аналитика. Биржевые данные, транзакции, котировки — всё это приходит потоком. Нужно быстро считать агрегаты, тренды, показатели — и тут ClickHouse поможет.

Совет эксперта

Александр Сушков

ClickHouse — мощный инструмент. Но чтобы она работала эффективно, нужно понимать структуру данных: какие поля агрегируются, по каким делаются фильтры, как часто приходят данные. Можно начать с простого: сделать SELECT COUNT (*), поиграть с GROUP BY. Очень хорошо, если есть возможность посмотреть, как работают одни и те же запросы в реляционной базе и в ClickHouse, сравнить скорости.

Разберитесь с партиционированием — это основа быстрой работы ClickHouse, а также с комбинаторами и диалектом SQL для ClickHouse — это очень упростит жизнь. Следите за типами данных: они влияют на производительность и сжатие. И самое важное: анализируйте с головой, а не просто запускайте запросы. Даже супербыстрая БД не спасёт, если вы неправильно задаёте вопросы к данным.

Статью подготовили: