ClickHouse для аналитиков: устройство данных, создание таблиц и запросы

Представьте, что нужно за несколько секунд найти одну книгу в библиотеке из ста миллионов томов. Обычный SQL-движок — вроде PostgreSQL или MySQL — будет добросовестно пробегать по всем полкам. Это эффективно для точечных запросов, но катастрофически медленно для сквозного поиска.

А что если есть инструмент, который умеет смотреть на всю коллекцию сразу и давать результат почти мгновенно? Как раз о таком и поговорим. В статье расскажем о ClickHouse — что это простыми словами, чем полезен аналитикам, и почему его не стоит бояться.

Определение

Проект создан Яндексом в 2009 году для обработки огромных объемов данных в Яндекс.Метрике; в 2016 году код был открыт под лицензией Apache 2.0, а в 2021 году на базе проекта создана компания ClickHouse Inc., привлекшая 250 млн долларов инвестиций.

Вопреки мифам, это не только движок для петабайтов информации больших корпораций. Это практичный и очень быстрый SQL-инструмент, который решает повседневные задачи аналитика: строит сводные отчеты за секунды вместо часов и позволяет исследовать данные интерактивно, без долгого ожидания.

ClickHouse — это колоночное хранилище данных (column-oriented DBMS) с открытым исходным кодом, предназначенное для оперативной аналитической обработки (OLAP).

Давайте разберем эту формулировку.

Колоночное хранилище данных — это архитектурный принцип, когда данные хранятся и считываются не по строкам, а по столбцам. Это фундаментально меняет логику работы.

Например, когда вы делаете запрос SELECT sum(revenue), region FROM sales GROUP BY region, система физически читает с диска только два столбца: revenue (массив чисел) и region (массив строк). Она не трогает product_id, user_email, timestamp и другие десятки полей в таблице. Это и дает феноменальное ускорение для агрегирующих запросов.

Для оперативной аналитической обработки (OLAP) — определяет круг задач, где ClickHouse решает. OLAP — это мир анализа, а не транзакций.

«Кликхаус» используют  для чтения и анализа больших объемов исторических данных, а не для частых точечных вставок или обновлений отдельных строк. Типичные операции: GROUP BY, JOIN больших таблиц, оконные функции (ROW_NUMBER(), Running Total), сложные агрегации по фильтрам.

С открытым исходным кодом — значит, что можно бесплатно установить его на сервер, изучить код и адаптировать под свои нужды. Существует и коммерческая облачная версия (ClickHouse Cloud) для тех, кто не хочет заниматься администрированием.

ClickHouse и другие СУБД

ClickHouse — не универсальный молоток для всех задач. Это специализированный скальпель для аналитики. Чтобы понять его место, сравним с инструментами, которые уже могут быть в вашем арсенале. Ключевое различие — в архитектурной философии: OLAP (анализ) vs OLTP (транзакции).

Что же выбрать?

Ситуация 1. Уже есть приложение (например, на PostgreSQL)

Не меняйте PostgreSQL на ClickHouse! Это все равно что заставить спринтера вести бухгалтерию, а бухгалтера — бегать стометровку.

• PostgreSQL остается «операционной системой» вашего приложения: регистрирует пользователей, принимает заказы, обновляет остатки. Он отлично справляется с сотнями мелких операций в секунду.
• ClickHouse становится «аналитическим отделом». Вы настраивайте регулярный отчет (раз в минуту, час или день), который переносит копию данных из PostgreSQL в ClickHouse.

Так вы сможете строить тяжелые отчеты по миллионам заказов в ClickHouse, не нагружая основное приложение. 

Ситуация 2. Нужно быстро начать анализ, без сложных настроек

Если нет времени или желания разбираться с серверами и настройками кластера, стоит присмотреться к ClickHouse Cloud. Это тот же мощный ClickHouse, но полностью готовый к работе, как Google Docs или Notion.

• Зарегистрировались → создали базу → подключились. Все.
• Вы платите только за объем данных и вычислительные ресурсы, которые используете.
• Это идеальный вариант для стартапов, команд без своего DevOps или для тестирования гипотез.

Ситуация 3. Новый аналитический проект с нуля

Здесь два пути:

1. Если команда готова управлять серверами (или уже есть своя инфраструктура) → открытая версия ClickHouse. Вы получите максимальную производительность за ваши деньги, но нужно будет следить за работой системы.
2. Если в команде в основном аналитики и разработчики, то начинайте с ClickHouse Cloud. Вы сэкономите недели на настройке и сможете сосредоточиться на анализе данных, а не на обслуживании базы.

Лайфхак

Задайте себе вопрос: «Что я чаще буду делать с этими данными?»

• Постоянно добавлять и обновлять отдельные записи (как в интернет-магазине или CRM) — нужна OLTP-система (PostgreSQL, MySQL).
• Загружать большие массивы информации и затем задавать вопросы, например, «Какая выручка по неделям?», «Как меняется поведение пользователей?», «Что предсказывает наша модель?» — нужен «Кликхаус».

Как ClickHouse хранит данные

1. Колоночное хранение данных

В отличие от классических СУБД (как PostgreSQL), где данные хранятся построчно, ClickHouse хранит каждый столбец отдельным сжатым файлом. Это позволяет системе при выполнении запроса читать с диска только нужные столбцы, а не всю строку целиком.

Допустим, у нас есть таблица продаж с миллионами строк. Запрос на вычисление средней цены (SELECT avg(price) FROM sales) будет выполнен очень быстро, потому что ClickHouse прочитает и обработает только колонку price, игнорируя date, product_id и quantity.

2. Эффективное сжатие 

Поскольку данные в одном столбце часто имеют одинаковый тип и повторяющиеся значения (например, даты или категории товаров), ClickHouse может сжимать их чрезвычайно эффективно. Каждый столбец сжимается независимо, что уменьшает объем хранимой информации в 5-20 раз.

3. MergeTree и партиционирование

Основной и самый мощный движок таблиц — MergeTree. Он организует данные по частям (parts), которые:

• Сортируются по ключу (ORDER BY), что ускоряет фильтрацию.
• Могут разбиваться на партиции (PARTITION BY), что позволяет удалять или перемещать целые блоки данных (например, по месяцам) одной операцией.

4. Индексы для пропуска данных (Data Skipping)

В ClickHouse отсутствуют традиционные B‑tree индексы. Вместо этого используется ключ сортировки (PRIMARY KEY), который определяет порядок хранения данных на диске. По умолчанию он совпадает с выражением ORDER BY, но может быть явно ограничен подмножеством столбцов.

Например, в таблице ниже запрос WHERE date = ‘2024-05-01’ выполнится мгновенно, так как данные физически отсортированы по дате, и система быстро найдет нужный диапазон.

5. Параллельная обработка

ClickHouse ускоряет работу за счет параллельной обработки данных. Проще говоря, одну и ту же задачу — например, вычисление агрегатов — он разбивает на части и выполняет сразу на нескольких ядрах процессора.

Быстрый старт: как запустить ClickHouse за 5 минут

Не нужно тратить время на сложные настройки! В этом разделе мы объясним, как запустить систему всего за несколько минут. Познакомьтесь с двумя самыми популярными способами — через контейнеры или облачный сервис

Вариант 1: Docker

Если у вас установлен Docker, вы можете запустить полноценный сервер ClickHouse одной командой.

1. Проверьте, что Docker работает.

Если команда выполняется без ошибок, все установлено. Также можно выполнить:

2. Запустите ClickHouse.

Эта команда делает следующее:

• Скачивает официальный образ clickhouse/clickhouse-server.
• Запускает контейнер в фоновом режиме с именем clickhouse-server.
• Открывает ключевые порты:
  • 8123 — для HTTP-запросов (веб-интерфейс и API).
  • 9000 — для нативного протокола (высокая скорость).
  • 9009 — для репликации.
• Увеличивает лимит открытых файлов для работы с большими данными.

3. Проверьте запуск командой docker ps. В списке запущенных контейнеров должен быть контейнер clickhouse-server со статусом «Up».
4. Подключитесь через командный клиент.

Вы окажетесь в интерактивной консоли, где можно сразу выполнять SQL-запросы. Попробуйте:

Важно

Чтобы задать пароль (по умолчанию пустой), используйте переменную окружения:

Это задаст пароль для пользователя default. Рекомендуется установить пароль для безопасности, особенно в продакшн-среде.

Вариант 2: ClickHouse Cloud

Если не хотите ничего устанавливать на компьютер или вам нужен готовый сервер для команды, выбирайте официальный облачный сервис от создателей ClickHouse.

1. Регистрация и создание сервиса

Перейдите на сайт clickhouse.cloud.

Нажмите кнопку Get started и зарегистрируйтесь через:

• аккаунт Google,
• аккаунт Microsoft,
• электронную почту.

Начните с бесплатного пробного тарифа на 30 дней.

2. Настройка сервиса

Укажите имя сервиса. Например, my-analytics-db.

Выберите регион размещения. Рекомендуется выбрать ближайший к вам, например, europe-west.

Нажмите Create service и дождитесь развертывания базы данных (1–2 минуты).

3. Получение данных для подключения

После создания сервиса откроется его страница. Вам понадобятся следующие параметры:

• Хост (Endpoint) — зависит от выбранного провайдера. Здесь xxx — уникальное имя сервиса:
  • xxx.aws.clickhouse.cloud (AWS);
  • xxx.gcp.clickhouse.cloud (Google Cloud);
  • xxx.azure.clickhouse.cloud (Azure).
• Порт — 9440 (стандартный порт для защищенного соединения SSL/TLS).
• Имя пользователя — default.
• Пароль — может быть:
  • сгенерирован системой автоматически;
  • задан вами вручную.

Обязательно сохраните пароль в надежном месте!

Примечание

Все эти данные доступны на вкладке Connect в панели управления сервисом.

4. Подключение через веб‑интерфейс (Play UI)

Это самый быстрый способ начать работу:

• На странице сервиса нажмите кнопку Play UI.
• Откроется веб‑IDE с тестовым запросом SELECT 1.
• Вы можете сразу писать свои SQL-запросы. Например:

5. Подключение из командной строки (clickhouse‑client)

Если у вас установлен clickhouse-client, выполните команду:

Пояснения к параметрам:

• —host — подставьте значение из поля Endpoint;
• —port 9440 — стандартный защищенный порт;
• —secure — обязательно для SSL/TLS‑соединения;
• —user default — имя пользователя по умолчанию;
• —password — ваш пароль (можно ввести интерактивно, не указывая в команде).

6. Проверка подключения

После подключения выполните тестовый запрос SELECT 1. Если запрос вернет 1, подключение установлено успешно.

Дополнительные варианты подключения

Через DBeaver

• Создайте новое соединение с типом ClickHouse.
• Укажите:
  • Хост: ваш Endpoint;
  • Порт: 9440;
  • Пользователь: default;
  • Пароль: ваш пароль.
• В настройках драйвера установите ssl=true.
• Нажмите Test Connection.

Через другие инструменты (DataGrip, Metabase, Grafana):

• Используйте те же параметры подключения.
• Убедитесь, что включен SSL/TLS.

Основы ClickHouse SQL: от создания БД к первому запросу

В этом блоке мы не будем изучать SQL с нуля. Вместо этого сосредоточимся на практических отличиях этого инструмента, т.е. на том, что делает его уникальным.

Создание базы данных и таблицы

Создание таблицы в ClickHouse — это не просто команда CREATE TABLE. Здесь вы проектируете, как данные будут физически храниться на диске, чтобы запросы выполнялись максимально быстро. Давайте разберем на примере.

1. Создаем базу данных (если ее нет)

Сначала подключитесь к ClickHouse (через clickhouse-client или Play UI) и создайте базу данных.

Примечание

Для работы с базой данных укажите ее в запросах или при подключении. Команда USE не всегда гарантирована в ClickHouse, так что лучше сразу указывать базу данных в запросах.

2. Базовый синтаксис CREATE TABLE

Вот пример создания таблицы:

Что здесь важно

• Столбцы и типы данных — как в обычном SQL, но с оптимизированными типами для ClickHouse. Например:
  • DateTime вместо TIMESTAMP.
  • String (аналог TEXT, без фиксированной длины) вместо VARCHAR. Для строк фиксированной длины используйте FixedString(N).
• ENGINE = MergeTree — обязательный параметр. Это базовый движок из семейства MergeTree, предназначенный для аналитических запросов. Он обеспечивает сжатие данных и индексацию. Без указания движка таблица не создастся.
• ORDER BY (event_time, user_id) — ключевая настройка, которая:
  • Определяет порядок сортировки данных на диске (влияет на производительность запросов).
  • Формирует первичный индекс, используемый для пропуска блоков данных при фильтрации.
  • Влияет на скорость вставки данных: оптимально, если данные частично отсортированы по этим полям.

Особенности типов данных в ClickHouse

• Числовые типы: Int8, Int16, Int32, Int64 и их беззнаковые версии (UInt8, UInt16 и т.д.). Используются для хранения целых чисел с разным диапазоном. Также существуют типы для больших целых чисел (Int128, Int256, UInt256) и десятичных чисел с фиксированной точностью (Decimal).
• Числа с плавающей запятой: Float32 (эквивалент float), Float64 (эквивалент double) — для хранения приближенных чисел с плавающей точкой.
• Строки: String — для строк переменной длины, кодировка — UTF-8. Для строк фиксированной длины используется FixedString(N), где N — количество байт.
• Дата и время: Date — для хранения даты (с точностью до дня). DateTime — для хранения момента времени (с точностью до секунды). Также существуют типы DateTime64 для субсекундной точности и Date32 для расширенного диапазона дат.
• Массивы и кортежи: Array(T) — для хранения массивов элементов типа T. Tuple(…) — для хранения именованных или анонимных наборов разнотипных элементов.
• UUID: UUID — для хранения 128-битных уникальных идентификаторов.
• Nullable: Любой тип данных может быть обернут в Nullable(T) (например, Nullable(Int32)), что позволяет хранить значения NULL.

Вставка и выбор данных

Есть четыре основных способа вставить данные.

1. Из консоли

2. Из файла

3. Синхронно/асинхронно

Для выполнения вставки без ожидания результата используйте флаг ASYNC:

4. Блоками

ClickHouse работает быстрее, если данные вставляются большими партиями (минимум 1000 строк). Это значительно улучшает производительность.

Особенности запросов SELECT в ClickHouse

1. Запросы в ClickHouse аналогичны стандартному SQL, но с оптимизациями для работы с большими объемами данных.
2. Не используйте * без LIMIT на больших таблицах, чтобы избежать загрузки огромных объемов данных.
3. Сортировку лучше выполнять в подзапросах, а не в основном SELECT, для повышения эффективности.
4. Используйте фильтрацию через WHERE по ключевым полям (например, по индексам или первичным ключам), чтобы ускорить запросы.

Перейти от теории к практике поможет курс «ClickHouse». Здесь развивают реальные навыки: от оптимизации запросов до построения аналитических решений. Групповое обучение с дедлайнами дисциплинирует и мотивирует, а материалы остаются с вами навсегда.

Как подключиться к ClickHouse из Python

Способ 1. Официальный клиент (clickhouse-driver)

Лучший выбор для большинства задач.

Установка:

Базовое подключение:

Выполнение запроса:

Способ 2. Через SQLAlchemy

Если используете ORM или Alembic.

Установка:

Подключение:

Важно

clickhouse-sqlalchemy может не поддерживать все функции ORM, так что будьте внимательны при его использовании.

Способ 3. Использование Pandas

Для анализа данных.

Использование clickhouse-driver:

Рекомендация

Поскольку у объекта Client нет атрибута .connection, для загрузки данных в Pandas через clickhouse-driver лучше использовать библиотеку pandahouse.

Этот способ позволяет напрямую загружать данные в DataFrame, не сталкиваясь с ограничениями clickhouse-driver.

Визуализация данных: дашборды на основе ClickHouse

Такой сверхбыстрый движок для работы с огромными объемами данных (миллиарды записей) идеален для построения дашбордов. Он агрегирует и фильтрует сырые данные за доли секунды, что позволяет отчету обновляться в реальном времени.

Основные связки:

• ClickHouse + Grafana — стандарт для мониторинга и аналитики.
• ClickHouse + Apache Superset — для интерактивной аналитики с участием пользователей.
• ClickHouse + свой бэкенд — для кастомных решений и полного контроля.

Главное

Не вычисляйте данные «на лету». ClickHouse показывает максимальную скорость, когда данные уже подготовлены. Например, с помощью подготовленных таблиц и предварительно вычисленных результатов.

Примеры использования в реальном мире

ClickHouse используют там, где нужна мгновенная аналитика на огромных потоках данных.

• Яндекс.Метрика и Cloudflare — для анализа трафика в реальном времени.
• Торговые площадки — для расчета персональных рекомендаций и динамического ценообразования.
• Финтех и гейминг — для отслеживания транзакций, выявления мошенничества и анализа поведения игроков.
• Телеком и IoT — для обработки миллиардов событий с датчиков и сетевого оборудования.

Резюме: почему ClickHouse — лидер аналитических СУБД

Он завоевал свою популярность благодаря уникальному сочетанию:

• Невероятной скорости работы с Big Data (терабайты за секунды).
• Высокой эффективности на одном мощном сервере.
• Простой установке и эксплуатации по сравнению с распределенными системами.
• Широкому набору инструментов для аналитики, включая приближенные вычисления, оконные функции и эффективные агрегации.
• Открытой лицензии и активному сообществу.

Хотите понять, как использовать всю мощь ClickHouse на практике? В этом видео Анатолий Карпов показывает, как облегчить вашу аналитическую рутину.

Что изучать дальше?

Когда вы освоите основы, начните изучать более сложные концепции работы с данными: оптимизация запросов, индексация и работа с распределенными системами. Попробуйте применять полученные знания в реальных проектах — это поможет не только лучше понять теорию, но и научиться решать конкретные задачи. Не бойтесь экспериментировать и пробовать новые подходы!