Технически ClickHouse не только является СУБД, но и самой базой данных, предоставляя полный цикл управления информацией. Благодаря столбцовому хранению данных, система ClickHouse хранит информацию столбцами, что позволяет запросам работать быстрее. Например, для подсчета среднего чека за месяц движку базы данных необходимо только взять нужную колонку и выполнить расчет, вместо чтения и анализа всей строки.
Преимущества:
-
Одним из ключевых преимуществ ClickHouse является его способность сжимать данные более эффективно. Благодаря однотипным данным в одном столбце, алгоритмы сжатия значительно уменьшают объем хранимых данных, что экономит место и снижает нагрузку на сервер.
-
Система заточена под аналитику, где главной задачей является быстрый ответ на сложные запросы. По сравнению с классическими СУБД, где операции записи и обновления имеют первостепенное значение, ClickHouse ориентирована на ситуации, когда данные в основном добавляются большими пакетами, запросы выполняются на миллионах и миллиардах строк, и основная нагрузка приходится на чтение, а не запись или обновление.
Что такое ClickHouse:
-
Система изначально разработанная Яндексом для веб‑аналитики (Яндекс.Метрика) и выпущенная как open source в 2016 году.
-
С тех пор развитие ведёт компания ClickHouse Inc., основанная в 2021 году с венчурным финансированием в $250 млн и оценкой более $2 млрд.
-
Рег.Cloud в статье «Все о ClickHouse простыми словами» подчёркивает: это специализированный инструмент для аналитики — быстрого чтения и обработки огромных объёмов данных, особенно в сценариях web‑аналитики, логирования и мониторинга.
-
Он не предназначен для OLTP‑нагрузок и не заменяет MySQL или PostgreSQL при работе с транзакциями.
Принцип работы: столбцовое хранение и сжатие
В основе ClickHouse — по-настоящему столбцовая архитектура, когда каждый столбец хранится отдельно, без лишних метаданных рядом со значениями.
Это позволяет:
-
сжимать данные эффективнее, поскольку соседние значения похожи по структуре;
-
обрабатывать только нужные столбцы — что снижает I/O-накладные расходы;
-
ускорять векторные вычисления при помощи SIMD‑инструкций, которые обрабатывают сразу блоки строк за одну операцию, увеличивая скорость агрегаций и декомпрессии.
Архитектура и производительность
Главный механизм хранения данных — MergeTree и его варианты (ReplacingMergeTree, SummingMergeTree и др.), позволяющие добавлять данные без блокировок с фоном слияния, сортируя по ключу и создавая разреженный индекс для быстрого поиска по диапазонам.
Такие таблицы поддерживают миллионы записей, обеспечивая высокую скорость аналитических операций в реальном времени.
Параллелизм и распределённость
Система автоматически распределяет запросы по многим ядрам и нескольким серверам (шарды и реплики), обеспечивая масштабируемость и отказоустойчивость. Запрос выполняется параллельно на всех сегментах, а репликация осуществляется мультимастерно с асинхронной синхронизацией и возможностью quorum-записи.
