Clickhouse что это за программа

Содержание

Что дает бизнесу база данных ClickHouse и почему мы ее используем

ClickHouse — универсальный инструмент, он подходит для работы с большими данными компаний из любой сферы. Его используют и небольшие интернет-сервисы, и корпорации.

С помощью ClickHouse мы экономим ресурсы клиентов на обслуживание системы
ClickHouse подходит для бизнеса с большим объемом данных

ClickHouse — один из видов баз данных. Лучше всего подходит для проектов, где нужно что-то пересчитывать и обрабатывать. Основой для анализа может быть почти что угодно, например данные клиентов, сотрудников, конкурентов.

У ClickHouse широкая область применения — подходит для любых структурированных данных
Помогает бизнесу быстрее запускать решения для сокращения издержек

Главная польза от ClickHouse в том, что он умеет быстро обрабатывать огромные массивы данных и создавать сложные аналитические запросы.

ClickHouse подходит и корпорациям, и небольшим интернет-сервисам
Для каких задач не подходит ClickHouse

ClickHouse — отличное решение, но не для всех задач и компаний. У этой базы данных тоже есть ограничения. Не советуем использовать:

❌ Для хранения неструктурированных данных, например видео, картинок, музыки, фильмов, роликов.

❌ Для обновляемых данных. Например, не подойдет банкам для отслеживания операций клиентов. ClickHouse не поддерживает транзакции — последовательность операций, которые должны выполниться все вместе или среди которых не должна выполниться ни одна.

Сколько ресурсов уходит на запуск и работы с базой данных

Ресурсы, которые понадобятся: сервера и программисты. Для работы с большими данными нужна инфраструктура: кластер серверов, специалисты для развертывания, поддержки и работы с базой данных в контексте проекта.

Компания может создать свой кластер или взять его в аренду. Настроить кластер достаточно легко: доступны варианты с шардированием, репликацией и одновременное их применение.

Стоимость аренды кластера в облаке можно рассчитать на калькуляторе ClickHouse

Первые результаты — как только запустится база. Специального временного лага нет — она сразу готова принимать и анализировать данные.

Почему Orbitsoft использует ClickHouse

Набор функций, который позволяет справляться с большим объемом данных — проще, быстрее и удобнее, чем аналогичные базы данных.

ClickHouse — проект с открытым кодом, его можно адаптировать под любые нужды

Высокая производительность. По многим тестам она опережает конкурентов, например Apache Spark, Amazon Redshift, Druid, Greenplum и Vertica.

Сравнение скорости обработки запросов — ClickHouse в несколько раз быстрее. Скриншот с сайта ClickHouse. tech

Приемлемый бюджет для заказчика: само решение бесплатное, к тому же низкая операционная стоимость и стоимость масштабирования.

У ClickHouse сильное сообщество программистов в России: чтобы получить ответ на вопрос, программист пишет его в чат Телеграма — и все. Это open-source-проект — любой человек может просмотреть исходный код и доработать его под свои нужды.

В каких проектах и решениях OrbitSoft использует ClickHouse

Интернет-реклама: аналитика и управление рекламой.

Медицина: система проведения опросов врачей.

Сервисы с развлекательным контентом: анализ логов пользователей для настройки системы персональных рекомендаций.

POSiFLORA: учет и контроль в цветочном бизнесе. Этот сервис полностью разработал OrbitSoft.

Поделитесь опытом: какую базу данных используете в своем проекте?

Источник: vc.ru

ClickHouse

ClickHouse – колоночная реляционная СУБД с открытым исходным кодом от компании Яндекс для быстрой обработки аналитических SQL-запросов на структурированных больших данных (Big Data) в режиме реального времени.

История разработки и развития

Основными ключевыми вехами в истории ClickHouse считаются следующие:

2009 год – компания Яндекс разработала первый прототип своей аналитической СУБД для собственных нужд, в рамках проекта веб-аналитики «Яндекс.Метрика» с целью построения отчетов в режиме реального времени по неагрегированным логам пользовательских действий [1];
2013 год – использование СУБД для анализа метаданных о событиях эксперимента на одном из детектеров Большого андронного коллайдера в CERN [1];
2014 год – Яндекс полностью перезапустил свой сервис веб-аналитики Метрика 2.0 на базе ClickHouse, благодаря чему пользователи могут строить произвольные отчеты [2];
2016 год – переход ClickHouse из проприетарного решения в open source – Яндекс опубликовал исходный код СУБД под лицензией Apache 2.0 [2];
2019 год – ClickHouse включен в состав реестра отечественного программного обеспечения, что позволяет использовать эту СУБД в проектах цифровизации государственных и частных компаний РФ с учетом требований к импортозамещению [3];
2019 год – компания «Аренадата Софтвер», разработчик первого отечественного дистрибутива Apache Hadoop и других корпоративных решений для хранения и обработки Big Data, выпустил на базе ClickHouse собственную аналитическую СУБД Arenadata QuickMarts. Продукт адаптирован для нужд сектора enterprise и включает возможности гибкой авторизации пользователей с разграничением доступа, поддержку формата ORC и интеграцию с безопасным протоколом Kerberos для экосистемы Hadoop [4]. Подробнее о том, чем Arenadata QuickMarts отличается от ClickHouse, мы рассказываем здесь.

Архитектура и принципы работы ClickHouse

Ключевым преимуществом Кликхаус считается высокая скорость выполнения SQL-запросов на чтение (OLAP-сценарий), которая обеспечивается благодаря следующим архитектурным особенностям [1]:

столбцовое хранение данных, что позволяет считывать данные только из нужных колонок и эффективно сжимать однотипную информацию;
физическая сортировка данных по первичному ключу позволяет быстро получать конкретные значения или диапазонов;
векторные вычисления по кусочкам столбцов снижают издержки на диспетчеризацию и позволяют более эффективно использовать CPU;
распараллеливание операций как в пределах одного сервера на несколько процессорных ядер, так и в рамках распределенных вычислений на кластере за счет механизма шардирования;
поддержка приближенных вычислений на части выборки, что снижает число обращений к жесткому диску и еще больше повышает скорость обработки данных.

Где используется Кликхаус: компании и Big Data проекты

Благодаря высокой скорости генерации аналитических отчетов по большим данным в режиме реального времени, ClickHouse наиболее востребован в следующих областях:

веб-аналитика и контекстная реклама;
real time мониторинг бизнес-метрик, например, анализ потребительского поведения на сайте;
интерактивное взаимодействие с пользователями, к примеру, онлайн-игры;
контроль технических показателей, в т.ч. интернет вещей (Internet of Things);
реализация корпоративных хранилищ данных, например, как это сделано в Ситимобил.

При том, что ClickHouse изначально был разработан в Яндексе, он применяется не только в сервисах этого ИТ-гиганта. Сегодня множество отечественных и зарубежных компаний используют эту Big Data СУБД для быстрой аналитики больших данных. Из наиболее известных внедрений стоит упомянуть иностранные Cloudflare и Bloomberg, отечественную соцсеть ВКонтакте, Тинькофф банк, сервис онлайн-объявлений Avito, новостную сеть СМИ2, онлайн-кинотеатр ivi.ru, интернет-порталы Mail.ru и Rambler [1].

Источники

https://ru.bmstu.wiki/ClickHouse
https://ru.wikipedia.org/wiki/ClickHouse
http://www.tadviser.ru/index.php/Продукт:ClickHouse
https://arenadata.tech/products/adqm/

Источник: www.bigdataschool.ru

ClickHouse: как обрабатывать big data в 800 раз быстрее

Российский сервис «Яндекс.Метрика» используется для веб-аналитики. Он обрабатывает большое количество информации, чтобы предприниматели оценивали посещаемость сайтов, изучали поведение пользователей. Чтобы эти процессы не занимали много времени, разработчики Яндекс создали собственную СУБД: информация в ней представлена в виде столбцов, а не строк. Мы в KozhinDev использовали ClickHouse для проектов, и в этой статье рассказываем о ее преимуществах и особенностях.

Чем ClickHouse отличается от других популярных СУБД

Классифицировать СУБД можно по нескольким признакам, например, по модели организации данных: реляционные SQL и нереляционные NoSQL. Первые организуют данные в виде двумерных таблиц с большим количеством строк, вторые представляют их в виде графов, пар «ключ-значение», колонок в таблицах.

Из нереляционных СУБД часто используются Redis и MongoDB. Они менее универсальны, подходят не для любых типов данных. Например, Redis стоит выбрать, если необходим скоростной доступ к данным — загрузка из кэша. А MongoDB подойдет для приложения, которое работает с документами.

Реляционные базы более распространены. Яркие представители — MySQL, PostgreSQL, Oracle и другие. Информация в них вносится в строки таблиц, колонки которых соответствуют типам данных. Между строками можно настроить связи, а для работы с базой данных использовать SQL-синтаксис.

Ведущий Python-разработчик в команду репутационной системы Авито , Москва, можно удалённо , От 300 000 ₽

ClickHouse тоже относится к реляционным СУБД, но данные в ней вносятся не в строки, а в колонки двумерной таблицы: такой способ хранения повышает производительность веб-сервисов. Ее профиль — обработка большого объема аналитических запросов. Разработка ClickHouse началась в 2009 году с внутренней системы управления данными Яндекса — OLAP.

С 2016 года СУБД доступна как открытое программное обеспечение по лицензии Apache 2.0. Технологию нельзя назвать абсолютно уникальной: у нее достаточно аналогов, систем управления большими данными. Например, Paracell, Vertica, Sybase IQ, InfiniDB.

В 2017 году Яндекс.Метрика использовала ClickHouse, и для этого было задействовано:

3 петабайта данных;
412 серверов;
6 дата-центров.

За 4 года работы даунтайм системы составил всего несколько часов.

Почему ClickHouse работает так быстро

ClickHouse, как и другие реляционные системы, использует синтаксис SQL, его диалект. Он похож на классический SQL, но имеет дополнительные возможности — например, для работы с массивами данных или внешними базами «ключ-значение». Тем не менее, если разработчик уже имел дело с SQL-системами, разобраться с CLickHouse ему будет нетрудно.

Чтобы понять, почему ClickHouse показывает намного большую производительность, чем строковые СУБД, сравним принцип их работы. Если нужно читать по big data, то в строковой системе, например, PostgreSQL, строки всегда читаются полностью. Только проходя через колонку, можно определить ее имя и необходимость для текущей задачи. Пропустить колонки, которые не нужны для анализа, невозможно.

В столбцовой СУБД проходить все строки не обязательно: она использует только те колонки, которые участвуют в запросе. Каждая колонка столбцовой системы хранится в отдельном файле, а в строковой вся таблица распределяется по 2 — 3 файлам. Поэтому обратиться к конкретному столбцу ClickHouse может намного быстрее.

Особенности работы с ClickHouse

Разработчики Яндекса не включили в систему возможности транзакций и блокировок. Если для продукта важны эти функции, например — для биллинга, лучше выбрать другую СУБД. Но для статистических данных как в Яндекс.Метрике не важен порядок, в котором приходят данные. Поэтому изначально при создании ClickHouse упор делался на производительность: в процессе разработки ставились бенчмарки, каждое нововведение проходило тесты на скорость обработки информации. Это нужно, чтобы весь функционал СУБД работал одинаково быстро, не появлялось «узких мест».

Python-библиотеки, которые пригодятся каждому разработчику на Python

Отсюда вытекает принцип «когда-нибудь»: СУБД не гарантирует, что данные придут в заданном порядке, что при репликации данные сразу же появятся в новом месте. Информация поступает в базу асинхронно, и предсказать, когда это случится, невозможно — «когда-нибудь» дойдет.

ClickHouse масштабируется линейно: то есть, при репликации данных производительность всегда растет. Для других СУБД это может быть не так: у некоторых скорость работы может не измениться или и вовсе упасть.

СУБД от Яндекса вдобавок к интерфейсам CLI и TCP имеет HTTP-протокол для отправки и получения данных. Также у системы есть веб-версия, написанная на JavaScript, которая обращается к базе данных с помощью этого протокола.

Забавный факт: так как ClickHouse создали российские разработчики, она поймет вас, даже если вы забыли переключить раскладку. Так, вместо «exit» можно написать «учше», и выйти из системы.

При этом в ClickHouse нет привычного Primary Key — в качестве него обычно используется показатель, по которому происходит сортировка. Например, это может быть дата события или User ID. Для этого используется команда OrderBy.

Также отсутствуют команды UPDATE и DELETE, которые есть в других СУБД. Несмотря на это, удалять и обновлять данные в ClickHouse можно.

В ClickHouse существуют движки таблиц, определяющие:

место хранения данных, их запись и чтение;
поддерживаемые запросы;
способы доступа к данным;
использование индексов;
многопоточное выведение запроса;
параметры репликации данных.

Распространенный движок — MergeTree, объединение в фоновом режиме. Его разновидности:

ReplacingMergeTree — удаление дубликатов. С помощью этого движка можно удалить данные, предварительно создав дубликат с другой подписью, противоположным знаком. Например, если в таблице есть строки со значениями 1 и —1, ReplacingMergeTree найдет их и «схлопнет». Но некоторое время в базе будет находиться лишняя строка. Чтобы получить верный результат в этом случае, нужно учесть подписи при суммировании.
SummingMergeTree — суммирование всех числовых столбцов по ключу.
AggregatingMergeTree — нахождение среднего.
CollapsingMergeTree — удаление.
VersionedCollapsingMergeTree — более «умная» версия CollapsingMergeTree, в которой можно задать параметры, например, Timestump.
GraphiteMergeTree — подготовка данных для Graphite, интерфейса для отображения данных.

Также для ClickHouse есть отдельные движки по логам, движки для интеграций, например, с Kafka или другими СУБД — MySQL, PostgreSQL, MongoDB.

Когда стоит выбрать ClickHouse

По словам разработчиков, ClickHouse создан для работы с непрекращающимся потоком данных в режиме реального времени. В этом его преимущество перед другими базами и причина, почему он не нужен в каждом проекте. Выбирать эту СУБД стоит, если в проекте:

нужна работа с объемной базой: большое количество строк, петабайты данных;
заложено много анализа данных: запросы, чтение, суммирование и другие действия;
данные не нужно удалять, или удалений мало;
много типов данных — колонок: в обычной строковой базе таблица с большим их количеством становится тяжеловесной;
для вас не страшны небольшие периодические потери данных из-за асинхронности работы ClickHouse и принципа «когда-нибудь».

Мы использовали ClickHouse при разработке приложения для грузовых перевозок. Данные поступают в базу от GPS-трекеров, считываются раз в несколько секунд. То есть на сервер приходит огромное количество сообщений, которые нужно быстро обрабатывать.

Расчеты в приложении происходят по различным формулам, в итоге мы получаем оценку качества работы водителей, состояния транспортных средств. Также на основе данных, которые находятся в базе, рассчитываются штрафы для работников. Они позволяют сформировать рейтинг вождения. Анализ результатов позволяет находить слабые места, корректировать их через водителей и стремиться к бережному отношению к технике. Так машины прослужат дольше, меньше средств уйдет на ремонт и замену.

Сложности использования ClickHouse

Как и другие СУБД, ClickHouse имеет и преимущества, и недостатки, подходит не для всех проектов. Вот некоторые сложности, с которыми может столкнуться разработчик при использовании СУБД от Яндекс:

Отсутствие транзакций. ClickHouse создавался для обработки статистических данных, поэтому «заточен» в основном под считывание информации из таблиц. Произвести последовательный ряд операций — транзакционный сценарий в этой СУБД невозможно.
Сложность «точечной» работы. ClickHouse оперирует большими массивами данных, поэтому найти одну конкретную строку, обновить ее или удалить невозможно или нецелесообразно.
Высокие требования к оперативной памяти сервера. Чтобы операции с базой данной производились действительно быстро, не появлялись проблемы, нужен большой объем RAM. Для некоторых запросов промежуточные данные должны помещаться в оперативную память полностью. Производители советуют выделять для ClickHouse не менее 4 гигабайтов RAM.
Возможность атак при передаче данных по HTTP-протоколу. Злоумышленники могут похитить данные, сделать SQL-инъекцию, получить доступ к управлению базой данных. Эти риски необходимо учитывать при использовании ClickHouse, делать больший акцент на безопасность хранения и передачи информации.

Полезные практики в работе с ClickHouse

Не вставляйте по одной строке

Время вставки одной строки и 10 000 строк в ClickHouse одинаково. Поэтому если вы собираетесь добавить в него 10 000 строк по одной, то выполнение займет в 10 000 раз больше времени, чем вставка большого массива за один раз.

Не читайте по одной строке

В обычной СУБД можно найти конкретную строку по Primary Key, но ClickHouse не рассчитана на такой прицельный поиск, он займет много времени. Используйте систему, когда нужно работать с большим количеством строк, выводить статистику.

Выбирайте только нужные столбцы

Если вы каждый раз будете проводить анализ по всем колонкам, то производительность ClickHouse станет ближе к обычным реляционным СУБД. При формировании запроса выбирайте только те параметры, которые действительно нужны в данный момент.

Агрегируйте данные на стороне ClickHouse

Производители рекомендуют проводить все вычисления на стороне ClickHouse, а не на бэкенде. В этом случае вы передаете меньше данных по сети и увеличиваете скорость обработки.

Подбирайте правильные типы данных

Чем более точно вы подберете типы данных для колонок, тем легче будет сжать базу. Она будет занимать меньше места на диске и поиск будет выполняться быстрее.

Подведем итог

ClickHouse — СУБД, которая подходит для аналитики, статистических исследований, обработки большого количества данных и запросов в реальном времени. Если проект подразумевает работу с петабайтами информации, множеством сообщений, приходящих постоянно, то ClickHouse будет хорошим выбором благодаря:

колоночной структуре и возможностям для оптимального сжатия;
высокой производительности;
линейной масштабируемости.

Поиск и обработка информации в этой СУБД от Яндекс производятся в сотни раз быстрее, чем, например, в PostgreSQL. Но если сервису не требуются такие скорости, то можно обратиться к привычным строковым СУБД — MySQL, PostgreSQL и другим. Выбор в итоге зависит от потребностей проекта.

Источник: tproger.ru

ClickHouse — что это такое?

ClickHouse — это распределенная аналитическая столбцовая (column-oriented) СУБД созданная внутри компании Яндекс в 2012 году. Основная задача ClickHouse это выполнять аналитические запросы в режиме реального времени на структурированных больших данных.

Благодаря развитой функциональности и наличию детальной документации привели к тому, что ClickHouse постепенно распространился по многим отделам Яндекса и ClickHouse стал использоваться в Директе, Маркете, Почте, AdFox, Вебмастере, в мониторингах и в бизнес-аналитике. ClickHouse позволял либо решать задачи, для которых раньше не было подходящих инструментов, либо решать задачи на порядки эффективнее, чем другие системы. В 2016 году Яндекс принимает решение сделать СУБД ClickHouse open-source проектом, т.е. доступным всем желающим по лицензии Apache 2.0.

Область применения:

аналитика веб-приложений;
аналитика метрик в режиме реального времени;
мониторинг и анализ логов;
мониторинг и анализ данных в режиме реального времени;

Особенности ClickHouse

ClickHouse позволяет выполнять аналитические запросы в интерактивном режиме по данным, обновляемым в реальном времени.
Система способна масштабироваться до десятков триллионов записей и петабайтов данных.
Линейная масштабируемость. Система позволяет увеличивать кластер добавлением серверов.
Отказоустойчивость. Система представляет собой кластер шардов, где каждый шард — это группа реплик. Используется асинхронная multimaster репликация: после записи на любую доступную реплику, данные распространяются на все остальные реплики. Для координации работы реплик используется ZooKeeper (ZooKeeper не участвует в процессе обработки и выполнения запроса).
Поддержка SQL. ClickHouse поддерживает диалект SQL c расширениями: массивы и вложенные структуры данных, вероятностные структуры, функция по работе с URI, возможность подключить внешнее key-value хранилище и т. д.
Сжатие данных.

Принципы работы

Ключевым преимуществом ClickHouse считается высокая скорость выполнения SQL-запросов на чтение (OLAP-сценарий), которая обеспечивается благодаря следующим архитектурным решениям:

столбцовое хранение данных, что позволяет считывать данные только из нужных колонок и эффективно сжимать однотипную информацию; физическая сортировка данных по первичному ключу позволяет быстро получать конкретные значения или диапазонов;
векторные вычисления по кусочкам столбцов снижают издержки на диспетчеризацию и позволяют более эффективно использовать CPU;
распараллеливание операций как в пределах одного сервера на несколько процессорных ядер, так и в рамках распределенных вычислений на кластере за счет механизма шардирования;
поддержка приближенных вычислений на части выборки, что снижает число обращений к жесткому диску и еще больше повышает скорость обработки данных.

Стоит отметить, что в отличие от других популярных столбцовых СУБД для Big Data, которые работают только в оперативной памяти, ClickHouse работает с жесткими дисками (HDD, SSD). Это снижает стоимость эксплуатации системы, поскольку жесткие диски дешевле RAM. При работе в кластере данные реплицируются асинхронно в фоновом режиме с поддержкой полной идентичности на разных репликах.

Apache ZooKeeper используется для координации процесса репликации, но не участвует в обработке данных и выполнения запросов. При сбое в большинстве случаев восстановление данных происходит автоматически. По желанию можно включить кворумную запись данных. Кластер ClickHouse масштабируется линейно путем добавления новых узлов. Так же ClickHouse поддерживает диалект SQL c расширениями, такими как массивы и вложенные структуры данных, вероятностные структуры, возможность подключить внешнее key-value хранилище.

Недостатки

Отсутствие полноценных транзакций.
Возможность изменять или удалять ранее записанные данные с низкими задержками и высокой частотой запросов не предоставляется. Есть массовое удаление и изменение данных для очистки более не нужного или соответствия GDPR.
Разреженный индекс делает ClickHouse плохо пригодным для точечных чтений одиночных строк по своим ключам.

Вывод

ClickHouse — сверхскоростная СУБД. Она отлично подходит для исследовательских работ и запросов, где нужна линейная масштабируемость.

Источник: blog-programmista.ru