ClickHouse ist eine spaltenorientierte Datenbank für Analysen. Du schüttest Events hinein, gern Millionen am Tag, stellst Fragen, die alle davon berühren, und es antwortet, während eine Zeilendatenbank noch die Platte liest. Es ist Open Source, und es gibt eine gehostete Cloud-Version.

So nutze ich es

Ich halte es für ein Tracking-Experiment. Rohe Seitenaufrufe, Klicks und Formular-Events von ein paar Seiten landen in einer breiten Tabelle, und die Fragen sind die klassischen: Wie viele Sessions haben den Checkout erreicht, wo sind sie abgesprungen, was hat eine Kohorte in den ersten zehn Minuten getan. In Postgres waren diese Abfragen eine Kaffeepause. Hier sind sie ein Wimpernschlag, auf einer einzelnen kleinen Instanz im Container, mit Daten, die so gut komprimiert sind, dass ein Jahr dort hineinpasst, wo vorher ein Monat war.

Überrascht hat mich, wie wenig Tuning es brauchte. Ein vernünftiger Sortierschlüssel auf der Tabelle, der Rest hat sich selbst erledigt. Was mich nervt, ist alles außerhalb des Sweet Spots. Es will nicht, dass du Zeilen änderst oder löschst; du kannst, aber es ist langsam und sperrig, also müssen die Daten von Anfang an als reines Anhängen gedacht sein. Joins zwischen großen Tabellen sind langsamer als erwartet und müssen auf die ClickHouse-Art geschrieben werden. Und der SQL-Dialekt hat genug kleine Unterschiede, dass eine aus einem Postgres-Projekt kopierte Abfrage jedes Mal an einem Funktionsnamen oder einem Datums-Cast scheitert.

Ich betreibe es selbst gehostet, weil das Experiment klein ist. Die Cloud-Version rechnet nach Rechenleistung und Speicher ab, mit einem Testguthaben, das großzügig genug ist, um herauszufinden, ob du sie brauchst.

Für wen es ist

Entwickler, deren Event-Tabelle Postgres zum Würgen bringt und die mit SQL vertraut sind. Hat deine größte Tabelle ein paar Millionen Zeilen, brauchst du das noch nicht. Lass es als primäre Anwendungsdatenbank; für Transaktionen hat es die falsche Form, und wer es versucht, betreibt am Ende sowieso zwei Datenbanken.

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