LiveInternet

Научитесь эффективно использовать Clickhouse: возможности, архитектурные компромиссы и ограничения. Изучить Clickhouse - популярную колоночную СУБД для аналитики данных и разработки приложений и прнять, для каких задач эффективно применять Clickhouse. Обрабатывать миллиарды строк за секунды. Выполнять за доли секунды аналитические запросы, которые в PostgreSQL или Spark занимали минуты.

Познакомиться с внутренней архитектурой одиночных и кластерных инсталляций.
Разобраться со многими особенностями ClickHouse и с типичными ошибками. Грамотно хранить терабайты аналитических данных с минимальными затратами.

Программа курса:

Занятие 1. Архитектура ClickHouse
Реляционные и нереляционные СУБД. Строковые и колоночные базы данных.
Транзакционные и нетранзакционные системы. ACID и BASE.
Особенности ClickHouse и архитектурные компромиссы. CAP-теорема.
Области применения ClickHouse: когда использовать, а когда лучше выбрать другую технологию.
PostgreSQL vs ClickHouse: различия в хранении и обработке данных.
Архитектура ClickHouse: шарды, реплики, ZooKeeper и ClickHouse Keeper.
Практика: установка single-инсталляции на Ubuntu, подключение через clickhouse-client и DBeaver, создание таблиц, типы данных, кодеки, настройка конфигов.

Занятие 2. Данные внутри ClickHouse
Движок MergeTree и принципы LSM-tree. Data Parts: структура, жизненный цикл.
Слияния и мутации данных. Реальный формат хранения на диске.
Влияние хранения на производительность SQL-запросов.
Температурная карта хранения на разных типах дисков, работа с S3.
Вставка данных большими батчами: лучшие практики.
Практика: исследование Data Parts, оптимизации слияний, продвинутый CREATE TABLE с кодексами, TTL и температурной картой.

Занятие 3. Использование ClickHouse в приложениях
Подключение через HTTP и JDBC. Балансировка подключений.
Шардирование данных и локальность. Как приложение определяет нужный узел.
Кейсы: встроенная аналитика, SIEM, сборщик метрик StatsHouse.
Консистентность данных в ClickHouse, BASE и особенности поведения СУБД.
Мониторинг здоровья ClickHouse в single- и cluster-архитектурах.
Практика: подключение из Python, настройка балансировки, создание дашбордов здоровья и алертов.

Занятие 4. Обработка данных в ClickHouse
Пайплайны в кластере и гарантии BASE. Движки семейства MergeTree.
Представления и материализация. Materialized View into Table.
Работа с партициями. Мутации и ALTER TABLE. Мониторинг мутаций.
ClickHouse + Airflow, ClickHouse + dbt: практические сценарии.
Оптимизации: кодеки данных, TTL, тепловая карта, вычислимые поля.
Встроенные коннекторы: JDBC, S3, Kafka, Iceberg.
Практика: использование Airflow и dbt, разбор неудачных архитектурных решений, «скорая помощь» для проблемных систем, тюнинг на уровне кластера, сессии и запроса.

Занятие 5. Аналитика данных в ClickHouse
Особенности ClickHouse SQL. Функции и аналитические non-ANSI операторы.
Траблшутинг и планирование запросов: что делать, если запрос медленный или завершается ошибкой.
Кластерный и одиночный ClickHouse с точки зрения написания SQL.
Практика: использование дополнительных функций, аналитические кейсы — расчет retention-метрик, анализ A/B-тестов.

Занятие 6. Q&A и advanced-возможности ClickHouse
Ответы на вопросы по материалам курса.
ClickHouse + Lakehouse: Iceberg REST и интеграции с современными data lakehouse-архитектурами.
Новые возможности ClickHouse 26.x и актуальные нововведения.

Информация о видео
Название: Clickhouse для аналитиков и инженеров данных
Автор: Алексей Белозерский
Год выхода: 2026
Жанр: Видеокурс
Язык: Русский
Выпущено: Россия
Продолжительность: 12 часов

Файл
Формат: MP4/pdf
Видео: AVC, 1920x1080, ~550 Kbps
Аудио: AAC, 128 Kbps, 48.0 KHz
Размер файла: 2.25 Gb