ClickHouse: архитектура, принципы работы и применение в современных высоконагруженных проектах

Современные цифровые экосистемы генерируют огромные объёмы данных: по оценкам IDC, к 2028 году их совокупный объём превысит 390 зеттабайт. Возрастающие требования к скорости аналитической обработки и глубине анализа делают традиционные транзакционные системы (OLTP) малоэффективными для таких нагрузок.

Для решения задач аналитики больших данных всё шире применяются системы класса OLAP (Online Analytical Processing), изначально ориентированные на агрегирование и анализ больших массивов информации. Среди них особое место занимает ClickHouse – колоночная система управления базами данных с открытым исходным кодом [1].

ClickHouse разработан в Яндексе в 2014 году для системы «Яндекс.Метрика» и открыт для сообщества в 2016 году. С 2021 года развитие системы ведёт компания ClickHouse Inc., внедряющая поддержку облачных решений и промышленных функций. Благодаря высокой производительности, отказоустойчивости и гибкости архитектуры ClickHouse стал основой для множества высоконагруженных аналитических систем [2].

ClickHouse использует колоночный формат хранения данных, при котором значения каждого столбца располагаются последовательно и физически разделены от других столбцов [7]. В отличие от строкового подхода, требующего чтения всех полей каждой строки, колоночная структура позволяет извлекать только те столбцы, которые непосредственно участвуют в выполнении запроса, что существенно снижает объём операций ввода-вывода и повышает эффективность анализа данных [4; 6, с. 28-37].

Однородность данных внутри столбцов обеспечивает высокую степень сжатия, поскольку значения одного типа располагаются последовательно и имеют схожие характеристики. Это позволяет применять эффективные алгоритмы компрессии, такие как LZ4, Zstandard (ZSTD) и Delta, значительно уменьшая объём хранимых данных и ускоряя операции чтения [9]. Дополнительно колоночная организация повышает эффективность использования кэш-памяти процессора, что особенно важно при выполнении аналитических запросов с большим числом агрегирующих операций.

Сравнение строкового и колоночного хранения представлено в таблице 1.

Таблица 1

Сравнение строкового и колоночного хранения данных (на основе [1; 4; 6, с. 28-37; 7])

Как видно из таблицы 1, колоночное хранение обеспечивает значительное преимущество при аналитической обработке данных, снижая объём ввода-вывода и повышая скорость выполнения запросов.

ClickHouse использует векторизированный движок выполнения, при котором операции применяются не к отдельным строкам, а к целым блокам данных (векторам) [6, с. 28-37]. Такой подход повышает эффективность кэширования и снижает накладные расходы на вызовы функций.

Движок оптимизирован под использование современных процессорных инструкций SIMD (Single Instruction, Multiple Data – «одна инструкция, множество данных»), что позволяет обрабатывать множество элементов одновременно [5]. Это особенно эффективно для агрегирующих функций, таких как SUM, AVG или COUNT, а также для фильтрации и сортировки данных.

ClickHouse реализован на языке C++ и не использует промежуточную виртуальную машину, что обеспечивает выполнение операций непосредственно на уровне системных ресурсов. Такой подход позволяет эффективно использовать возможности многоядерных процессоров, высокоскоростной оперативной памяти и твердотельных накопителей (SSD). Отсутствие накладных расходов, связанных с виртуализацией, минимизирует задержку при выполнении запросов и повышает общую производительность системы.

ClickHouse имеет модульную архитектуру, построенную по принципу shared-nothing, при котором каждый узел кластера автономен и не зависит от общих ресурсов [9, 10]. Это упрощает масштабирование и повышает отказоустойчивость.

Основные уровни архитектуры включают:

1. Клиентский слой – интерфейсы и драйверы для отправки запросов (HTTP, TCP, JDBC);
2. Слой обработки запросов – анализ, оптимизация и планирование выполнения;
3. Вычислительный слой – векторизированный движок, реализующий операции над данными;
4. Слой хранения – физическое размещение данных, реализуемое через движки таблиц;
5. Слой координации – механизмы распределения данных, репликации и отказоустойчивости.

Физическая организация данных в ClickHouse определяется типом таблицы, или движком. Основное семейство – MergeTree, обеспечивающее сортировку, партиционирование, индексацию и фоновое слияние сегментов данных. Каждая таблица MergeTree состоит из частей (parts), которые содержат колонки данных и метаинформацию. Для ускорения поиска используется разрежённый индекс, в котором хранятся значения каждых N строк (обычно 8192). Это позволяет пропускать не относящиеся к запросу диапазоны данных.

Существуют также специализированные модификации MergeTree:

1. ReplacingMergeTree – удаление дубликатов по ключу;
2. SummingMergeTree – автоматическая агрегация числовых значений;
3. AggregatingMergeTree – хранение предварительно агрегированных данных;
4. ReplicatedMergeTree – синхронизация реплик между узлами.

Для масштабирования и балансировки нагрузки используется движок Distributed, распределяющий запросы между узлами. Репликация таблиц осуществляется на уровне движка ReplicatedMergeTree.

Согласование реплик реализовано через встроенный механизм ClickHouse Keeper, который основан на алгоритме консенсуса Raft и заменяет Apache ZooKeeper [1]. Keeper обеспечивает координацию репликаций, выбор лидера и автоматическое восстановление узлов.

ClickHouse предоставляет инструменты для управления временем хранения и обновления данных. С помощью механизма TTL (Time To Live) можно задавать срок жизни строк или партиций. Механизм мутаций (mutations) используется для выполнения операций UPDATE и DELETE. Эти процессы выполняются в фоне, чтобы не снижать производительность чтения. При этом эффективность обновлений в ClickHouse ниже, чем в классических транзакционных СУБД, поэтому схема данных должна проектироваться с учётом частоты модификаций.

ClickHouse находит широкое применение в различных отраслях, где требуется обработка больших объёмов данных в режиме, близком к реальному времени. Первоначально разработанная для задач веб-аналитики, система быстро вышла за рамки этой области, став универсальным инструментом для аналитической обработки данных.

Одним из наиболее распространённых направлений использования ClickHouse является веб-аналитика, где система обеспечивает обработку событий пользовательских взаимодействий и построение отчётов на основе миллиардов записей в сутки [2, 8]. Высокая скорость выполнения запросов позволяет получать агрегированные метрики практически мгновенно, что делает ClickHouse эффективным ядром аналитических платформ и систем визуализации данных.

В финансовом секторе ClickHouse применяется для анализа транзакций, оценки рисков и выявления мошеннических операций [3, с. 45-56; 10]. Система обеспечивает низкую задержку выполнения запросов и высокую производительность при анализе временных рядов.

Широкое распространение ClickHouse получил и в области мониторинга и логирования, где используется как высокопроизводительное хранилище телеметрических данных [8]. Благодаря высокой скорости вставки и эффективному сжатию данных, система способна обрабатывать потоки метрик и логов от тысяч серверов и приложений. Это делает ClickHouse ключевым компонентом современных стеков наблюдаемости (observability stacks), обеспечивая анализ производительности инфраструктуры и выявление аномалий в режиме онлайн.

Ещё одной перспективной областью применения является интернет вещей (Internet of Things, IoT) [9, 10]. ClickHouse эффективно справляется с хранением и анализом больших объёмов данных, поступающих от датчиков и устройств. Поддержка оконных функций и агрегирующих вычислений позволяет выявлять закономерности и аномалии в потоках данных, что делает систему востребованной в телекоммуникациях, промышленности и «умных» городских инфраструктурах.

Сравнительная характеристика ClickHouse и других аналитических систем приведена в таблице 2.

Таблица 2

Сравнение аналитических систем управления данными (на основе [1, 2, 8, 9, 10])

Как видно из таблицы 2, ClickHouse сочетает высокую производительность и относительно простое управление, что делает его универсальным решением для большинства аналитических сценариев.

ClickHouse представляет собой современную аналитическую систему управления базами данных, спроектированную для обработки больших объёмов данных в реальном времени. Архитектура ClickHouse объединяет колоночное хранение, векторное выполнение запросов, горизонтальное масштабирование и механизмы репликации, что обеспечивает высокую производительность и надёжность.

Практические примеры подтверждают эффективность ClickHouse в задачах веб-аналитики, финансового анализа и мониторинга. Ключевыми преимуществами системы являются:

1. Высокая скорость аналитических запросов;
2. Эффективное сжатие и экономия ресурсов;
3. Масштабируемость и отказоустойчивость;
4. Поддержка потоковой обработки данных.

Несмотря на ограниченную эффективность при частых обновлениях и транзакциях, ClickHouse занимает ведущие позиции среди OLAP-систем и продолжает развиваться, расширяя возможности интеграции с облачными и машинно-обучающими платформами.