ClickHouse®: рассказываем о колоночной СУБД для аналитики больших данных

В традиционных базах информация хранится построчно — при запросе система читает запись целиком. ClickHouse работает иначе: считывает только нужные колонки и применяет векторизованные вычисления — параллельную обработку пакетами.

В статье разберём принципы работы колоночной архитектуры и её преимущества перед традиционными базами, покажем реальные сценарии использования ClickHouse и объясним, как развернуть готовый кластер за 15 минут с помощью Yandex Managed Service for ClickHouse^®.

Что такое ClickHouse и как он изменил подход к аналитике

ClickHouse — колоночная СУБД с открытым исходным кодом, которая хранит информацию столбцами, а не строками. Система записывает и считывает только те столбцы, которые нужны для ответа на запрос. При сотнях атрибутов это снижает объём чтения в десятки раз — такой подход ускоряет аналитические запросы по сравнению с традиционными строчными системами.

Где применяют ClickHouse

После публикации исходного кода ClickHouse вышел за пределы веб‑аналитики. Его используют для разных задач: транзакций в финтехе, трафика и качества связи у телеком‑операторов, поведения покупателей в ритейле, мониторинга IoT‑устройств, анализа логов безопасности и других.

Как компании применяют ClickHouse: типовые ситуации

Таблица выше показывает функциональные возможности и задачи. Но как это работает на практике? Рассмотрим шесть типовых сценариев, для которых бизнес выбирает Yandex Managed Service for ClickHouse^® и какие конкретные задачи помогает решить сервис.

Аналитика веб‑трафика и поведения пользователей

Типовая ситуация: владелец онлайн‑платформы сталкивается с проблемой — сайт периодически тормозит, продажи падают, но найти причину сложно. Логов накопились терабайты, искать вручную невозможно, а отчёты в BI формируются часами. Маркетологу нужно понимать путь клиента для оптимизации воронки. DevOps хочет узнавать об инцидентах до жалоб пользователей.

Как это решается с помощью Managed Service for ClickHouse^®: стартап доставки еды может за два дня настроить сбор HTTP‑логов и событий clickstream с сайта и мобильного приложения. Аналитик сразу видит точки «отвала» в корзине, DevOps локализует периодические ошибки API. Вся команда строит отчёты в DataLens напрямую из ClickHouse. В дни акций кластер масштабируется автоматически — настройкой инфраструктуры занимается облако, IT‑отдел фокусируется на развитии продукта.

Аналитика электронной коммерции

Типовая ситуация: руководитель интернет‑магазина хочет не просто видеть объём продаж, а понимать поведение новых клиентов, товары в связке, пики возвратов, эффективность скидок. Маркетологу нужны результаты рассылок в реальном времени, а не через неделю после акции. Финансист хочет быстро сравнивать план с фактом.

Возможное решение: магазин техники может перенести витрины продаж, заказы и клиентские профили в управляемый ClickHouse. Маркетологи самостоятельно анализируют «залежалые» товары и реакцию на рассылки. Продакт‑менеджер обнаруживает неэффективность алгоритма кросс‑продаж — после обновления на основе свежей аналитики выручка от дополнительных продаж растёт на 15%. В пиковые периоды сервис масштабируется автоматически, компания экономит на IT‑отделе — обслуживание и безопасность обеспечивает Yandex Cloud.

Финансовая аналитика и мониторинг транзакций

Типовая ситуация: финансовая организация обрабатывает потоки транзакций, где мошенничество может привести к быстрым потерям. Финдиректору нужны предупреждения об аномалиях, бухгалтеру — быстрый поиск ошибочных платежей. Критически важны надёжность хранения и доступность истории операций для регуляторов.

Сценарий применения: микрофинансовая организация переводит транзакции в управляемый ClickHouse. Система автоматически выявляет мошеннические паттерны, проверяющие формируют отчёты для ЦБ РФ за минуты вместо дней. Резервное копирование работает как сервис, данные хранятся на территории РФ, IT‑специалисты не тратят время на обслуживание инфраструктуры.

IoT и промышленный мониторинг

Типовая ситуация: инженер на производстве следит за состоянием оборудования — при выходе параметров за норматив нужно мгновенно предупредить операторов или остановить линию. Директору важна общая картина: где простои, что оптимизировать, сколько теряют на неэффективности.

Пример решения: предприятие устанавливает датчики температуры и вибрации на упаковочную линию. Данные поступают в управляемый ClickHouse, оператор видит аномалии на дашборде. Профилактику проводят до поломки — простоев становится вдвое меньше. Руководство получает автоматические отчёты о времени работы агрегатов. При росте числа датчиков не нужно думать о серверах — кластер расширяется автоматически.

Маркетинговые исследования и оценка кампаний

Типовая ситуация: у маркетолога десятки гипотез по сегментам, каналам и креативам. Традиционный процесс — неделя ожидания отчёта, а потом выясняется, что тест прошёл зря. Компания хочет быстро проверять идеи, видеть честность рекламных источников и обоснованно распределять бюджет.

Возможный подход: рекламное агентство может предлагать клиентам отчёты «день в день», собирая данные из рекламных кабинетов в управляемый ClickHouse. Маркетолог подключает A/B‑тест, видит разницу конверсии баннера и видео, мгновенно перераспределяет бюджет. Время вывода услуг на рынок сокращается втрое.

Хранилища и озёра данных

Типовая ситуация: компания растёт — появляются филиалы, новые сервисы, интеграции с партнёрами. Нужно объединить данные продаж, складов, CRM, маркетинга и бухгалтерии в едином хранилище для отчётов. При on‑premises (размещение IT‑инфраструктуры на собственных мощностях компании) это дорого, долго и с рисками потери данных. Бизнесу нужны прозрачность и быстрый старт.

Типовое решение: сеть клиник объединяет данные электронной очереди, записей, посещаемости, расходов на маркетинг и зарплаты в DWH (Data Warehouse — хранилище данных для аналитики) на управляемом ClickHouse. BI‑аналитики формируют срезы по филиалам, видят эффективность акций и динамику обращений по часам. За полгода проект масштабируется с 5 до 25 источников без смены СУБД или покупки железа — инфраструктура подстраивается через сервис.

Преимущества управляемого ClickHouse для малого и среднего бизнеса

Yandex Managed Service for ClickHouse^® даёт малым и средним компаниям аналитику уровня корпораций — быстро, безопасно, без лишних затрат и необходимости содержать дорогих IT‑специалистов:

• Снижение затрат и ускорение запуска. Не нужны инвестиции в серверы и администраторов баз данных — инфраструктуру и обслуживание мы берём на себя. Развёртывание кластера занимает минуты, сэкономленные средства можно направить на развитие бизнеса.

• Прозрачная и предсказуемая модель затрат. Платите только за используемые ресурсы без переплат за простаивающую инфраструктуру. Управляемый сервис позволяет точно бюджетировать расходы на IT без неожиданных вложений — критично для финансового планирования МСБ.

• Гибкость и скорость решений. Аналитика в реальном времени доступна небольшим командам: сотрудники получают данные без недельных задержек и зависимости от IT‑отдела. Гипотезы, тесты и стратегии проверяются на лету — МСБ получает преимущество в скорости реакции на рынок.

• Фокус на бизнесе, а не технической рутине. Обновления, бэкапы, отказоустойчивость и безопасность автоматизированы по стандартам корпораций. Команды без DevOps и администраторов БД выстраивают масштабируемую аналитику с профессиональной надёжностью.

• Безопасность и соответствие регуляторам. Данные хранятся в защищённой среде с разграничением прав (RBAC) и контролем доступа — критично для конфиденциальной информации и финансовых транзакций. Полностью обеспечивается соответствие российскому законодательству, включая обработку персональных данных.

• Масштабирование без барьеров. При росте достаточно увеличить ресурсы через панель управления — сервис масштабирует инфраструктуру под нагрузки без простоев. При сезонных всплесках или запуске новых продуктов нет рисков падения производительности.

• Современные BI‑инструменты без сложностей. Встроенные коннекторы подключают DataLens и другие инструменты визуализации — аналитика доступна бизнес‑пользователям без программирования. Интеграции с сервисами нашей платформы создают сквозные решения от сбора данных до дашбордов.

Зачем аналитике колоночные СУБД

Традиционные строковые базы достигают предела производительности при больших объёмах информации. В строковых СУБД при выборе двух полей из таблицы со ста полями система считывает каждую запись целиком. На миллиардах записей это превращается в избыточный ввод‑вывод и падение производительности — индексы помогают не всегда, а отчёты формируются часами. Колоночное хранение снимает это ограничение и ускоряет аналитические запросы благодаря чтению только необходимых столбцов.

Аналитические системы работают по особому паттерну. В OLAP‑сценариях запросы считывают информацию, загрузки идут крупными пакетами, а изменения происходят редко. Типичный запрос анализирует миллионы строк и обращается к нескольким колонкам. При таких паттернах колоночное хранение, где значения каждого столбца располагаются последовательно, уменьшает объём чтения и повышает сжимаемость, а в результате — заметный прирост скорости.

Дальше подробно поговорим про колоночную архитектуру.

Колоночная архитектура ClickHouse

Производительность ClickHouse базируется на нескольких связанных технических решениях. В основе — колоночное хранение, где каждый столбец таблицы хранится отдельно. Когда аналитический запрос обращается к трём полям в таблице со ста атрибутами, система считывает только эти три столбца.

В этом блоке мы подробно поговорим об организации хранения и индексации, алгоритмах сжатия, распределённой обработке, работе с запросами и функциях.

Аппаратные требования ClickHouse для производительной работы

Правильно подобранное оборудование позволяет ClickHouse обрабатывать миллиарды записей за секунды. Рассмотрим ключевые компоненты и их оптимальные характеристики.

Процессор

Многоядерные процессоры с поддержкой SIMD обеспечивают максимальную производительность. SIMD позволяет обрабатывать несколько значений за одну операцию процессора, что критично для аналитических запросов. Чем больше ядер в процессоре, тем больше запросов система обрабатывает параллельно.

Оперативная память

Минимальный объём — 8 ГБ для систем с низкими объёмами данных. Хотя технически ClickHouse может запуститься с 4 ГБ RAM, для практической работы требуется не менее 8 ГБ — при меньших объёмах система может работать нестабильно. Для продакшн-систем рекомендуется от 64 ГБ и выше, точный объём зависит от характера нагрузки: частоты запросов, объёмов обрабатываемых данных и сложности вычислений. Важно планировать конфигурацию так, чтобы часто запрашиваемые данные полностью помещались в память, — это позволяет избежать обращений к диску и ускоряет обработку запросов в десятки раз.

Система хранения

Скорость дисковой подсистемы напрямую влияет на производительность ClickHouse, поскольку система постоянно читает и записывает большие объёмы данных. SSD‑накопители значительно ускоряют работу по сравнению с традиционными HDD. Для критически важных данных используют RAID‑массивы, которые защищают от потери информации при отказе диска. Максимальную скорость обеспечивают NVMe SSD — они работают в несколько раз быстрее обычных SSD.

Сетевая инфраструктура

В кластерной конфигурации серверы постоянно обмениваются данными при выполнении распределённых запросов. Минимальная пропускная способность сети — 10 Гбит/с. При меньшей скорости сеть становится узким местом и замедляет работу всего кластера.

Мониторинг и оптимизация

Инструменты мониторинга помогают выявить проблемы производительности на ранней стадии. Отслеживание загрузки процессора, использования памяти, скорости дисковых операций и сетевого трафика позволяет правильно распределить ресурсы и предотвратить деградацию производительности.

Подбор конфигурации

Оптимальная конфигурация зависит от характера задач, объёма данных и типа запросов. Для OLAP‑нагрузок с редкими массивными запросами важнее процессор и память. Для систем с частыми небольшими запросами критична скорость дисков и низкая задержка сети.

Интеграции и экосистема ClickHouse

Экосистема ClickHouse не ограничивается СУБД — с помощью интеграций подключаются внешние инструменты.

Yandex DataLens — BI‑система для визуализации данных — работает без установки драйверов и коннекторов. Сервис интегрирован с Yandex Managed Service for ClickHouse^®: достаточно указать параметры подключения в интерфейсе, и через несколько секунд можно строить дашборды. DataLens поддерживает материализованные датасеты для ускорения запросов и предоставляет базовую функциональность бесплатно. В отличие от Tableau^® или Power BI, сервис работает полностью в браузере и не требует десктопных приложений.

С готовыми интеграциями Tableau, Grafana и Power BI тоже можно создавать визуализации и дашборды — они помогают видеть тенденции в информации и формулировать инсайты. В каталоге интеграций есть и внешние платформы, для части из них нужно установить коннекторы.

Интеграции различаются по уровню поддержки. Core — решения команды ClickHouse, Partner — продукты сторонних вендоров, Community — разработки сообщества. По назначению выделяют такие группы:

• language clients — нативные интерфейсы для Go, Java, Node.js, Python^™;
• data ingestion — интеграции с Amazon S3 для объектного хранилища, Redpanda — для потоковой передачи, dbt — для трансформации, Apache Airflow^® — для оркестрации конвейеров;
• data visualization — DataLens, Metabase, Superset, Grafana, Explo — для визуализации;
• sql clients — ClickHouse Client, DataGrip — для управления базами, Tablum.io — для веб‑интерфейса, JupySQL — для работы в Jupyter^®.

Сообщество ClickHouse продолжает активно развиваться: в 2025 году на GitHub более 42,5 тыс. пользователей отметили проект звёздами, 7,6 тыс. разработчиков создали свои форки на основе исходного кода. Есть документация, образовательные материалы и программа поддержки.

Архитектурные решения для производительности

Производительность запросов усиливают архитектурные решения. Разреженный первичный индекс хранит выборочные значения ключа и смещения по блокам информации. Он сокращает объём чтения с диска за счёт бинарного поиска с логарифмической сложностью O (log N).

Табличный движок для предварительной агрегации AggregatingMergeTree ускоряет запросы на «последнюю точку» до 400 раз при корректном синтаксисе. Проекции представляют собой материализованные агрегаты внутри таблицы. Они возвращают предварительно вычисленные значения и экономят ресурсы и время ответа. Эти инструменты применяют в прикладных задачах.

Ограничения ClickHouse: границы применимости

ClickHouse не универсален, и при выборе технологии важно понимать её ограничения. Колоночный дизайн подходит для выборок по столбцам, но не для обработки целых строк. Если производительность падает при постоянной обработке целых наборов информации, ClickHouse не подходит для таких задач.

Система ориентирована на операции чтения и пакетные вставки информации. Частые изменения таблиц снижают производительность — для таких сценариев уместны другие решения. ClickHouse также не стоит использовать как хранилище «ключ‑значение» для доступа к записи по ключу. Это система OLAP — аналитической обработки с приоритетом на чтение и агрегации, а для key‑value есть специализированные варианты.

Есть и порог входа. Формат хранения по столбцам непривычен для части пользователей, плюс поддерживаются не все возможности SQL. JOIN‑операции — объединения таблиц по ключам — могут быть затратны по ресурсам. UPDATE и DELETE работают с ограничениями для высокочастотных изменений, а настройка и администрирование требуют освоения специфичных для ClickHouse шаблонов проектирования. Выбор первичного индекса — ключа сортировки, который влияет на чтение по диапазонам, — и других параметров требует опыта.

Для команд, которым важна аналитика в ClickHouse без сложностей развёртывания и управления, доступно готовое решение Yandex Managed Service for ClickHouse^®.

Yandex Managed Service for ClickHouse^® как альтернатива самостоятельному развёртыванию

Наш управляемый сервис снимает с команды задачи по самостоятельному развёртыванию. Кластер разворачивается за минуты: инфраструктура, резервные копии, обновления и мониторинг настраиваются автоматически. Архитектура ориентирована на отказоустойчивость.

Мы берём на себя инфраструктуру и рутину: автоматические бэкапы с инкрементальным сохранением, установку патчей и обновлений СУБД. Доступность достигается переключением на резервные реплики, а производительность поддерживается регулярными обновлениями версий ClickHouse.

В состав решения входит управление ZooKeeper — координационным сервисом для распределённых систем. Для кластеров с двумя и более узлами создаются три хоста ZooKeeper. Мониторинг и алертинг интегрированы с Yandex Monitoring — метрики и состояние кластера собираются и отображаются в едином месте. Безопасность строится с опорой на регуляторные требования. Интеграция с Yandex Virtual Private Cloud и группами безопасности защищает трафик и доступы.

Развёртывание простое: кластер создаётся через веб‑консоль за несколько минут, сеть и политика доступа настраиваются автоматически. В интерфейсе доступна SQL‑консоль для работы с данными. Подключение выполняется стандартными клиентами ClickHouse, соединения шифруются SSL.

Интеграции расширяют сценарии использования. Данные можно размещать в Yandex Object Storage. Логи и метрики стекаются в сервисы мониторинга и логирования — это помогает контролировать инфраструктуру. Поддержка Infrastructure as Code через Terraform Provider автоматизирует создание и изменение кластера.

Выбор решения для аналитики

ClickHouse задаёт иной подход к обработке информации в реальном времени благодаря колоночной архитектуре, векторизованному выполнению и распределённой обработке. В этих сценариях система обеспечивает высокую производительность на аналитических запросах. Экосистема интеграций и сообщество поддерживают задачи — от веб‑аналитики до систем машинного обучения.

Границы применимости важны. ClickHouse ориентирован на OLAP‑нагрузки и не предназначен для OLTP‑сценариев — транзакций в реальном времени с частыми обновлениями. Выбор между самостоятельным развёртыванием и управляемым сервисом зависит от уровня экспертизы и требований к соответствию нормам. Управляемый сервис снижает порог входа и операционные риски.

Для российского рынка важны локализация информации и соответствие регуляторным требованиям. Начать можно с пилотного проекта на управляемом сервисе для быстрой проверки гипотез. Затем решение масштабируется под рост нагрузки.

Компании из разных отраслей российского рынка уже применяют Yandex Managed Service for ClickHouse^® для решения бизнес‑задач. ROSTIC’S еженедельно обрабатывает 100 ГБ данных из 1,2 тыс. ресторанов и ускорила подготовку отчётов в два раза. Металлургическая компания «Русполимет» сократила время формирования аналитики с двух дней до секунд для 60 таблиц и 10 млн записей.

Фармацевтическая компания «Петровакс Фарм» развернула аналитическую платформу за семь месяцев — 150 сотрудников анализируют данные через гибкие инструменты. Образовательная платформа Skyeng перенесла в ClickHouse 7 ТБ данных и обеспечила работу 400 бизнес‑пользователей. Казахстанский дистрибьютор AlmaWine объединил данные из 40 учётных систем и повысил оборачиваемость товарных запасов до 30%. Сервис для бизнеса Flowsell.me увеличил обработку вебхук‑сообщений в 300 раз и снизил отказы клиентов с 10 до 5%.