ClickHouse: must-have колоночная БД

ClickHouse родился внутри Яндекса в 2009 году как движок для аналитики Яндекс.Метрики — одной из крупнейших систем веб-аналитики в мире. Алексей Миловидов начал работу над прототипом ClickHouse в 2008 году, будучи студентом мехмата МГУ. В 2012 году прототип впервые встал в продакшн Яндекс.Метрики, в 2014-м «Метрика 2.0» была полностью переведена на ClickHouse. В 2016-м проект открыли в open source, и проект взорвался: сегодня это де-факто стандарт для OLAP-нагрузок. В 2021 году вокруг него образовалась отдельная компания ClickHouse Inc., которая привлекла $250M инвестиций. Сейчас вектор развития — облачный ClickHouse Cloud, интеграции, превращение в универсальный аналитический слой для любого стека.

Ахитектура Clickhouse — это колоночное хранение + агрессивное сжатие (10–20x). Запросы по миллиардам строк выполняются за секунды. Там, где условный PostgreSQL дохнет на 500M записей, ClickHouse возвращает результат быстрее, чем успеваешь выпить кофе. Плюс привычный SQL — не нужно ничего нового учить.

ClickHouse активно используется и для Platform Engineering. Например, в следующих сценариях:
🤩 Логи вместо Splunk/ELK — сжатие в 10–20x и бюджетное железо против $15–30k/мес за Splunk-лицензию
🤩 Антифрод, аномалии — ингрементальный подсчет скользящих агрегатов, запросы за <50ms по миллиардам событий
🤩 Замена TSDB — всё что умеет условный InfluxDB, плюс JOIN метрик с бизнес-данными и произвольный SQL; Grafana подключается (почти) из коробки

Ставь лайк, распишем эти сценарии подробнее.

🔥 да, давай про использование Клика в платформах
👍 платформенные сценарии круто, но давай вообще про устройство колоночных баз

А ещё если вы вдруг не заметили, то мы теперь это преподаём. Devhands вместе с Алексеем Белозерским запустил курс по ClickHouse для аналитиков и инженеров - балланс теории и практики, на реальных кейсах. Ссылка — в шапке профиля на обучение в мае ☝️🎓