или заполните форму
BI
ClickHouse для аналитики данных: зачем бизнесу отдельная СУБД под BI
Владимир
Аналитик
Почти в каждом BI-проекте наступает момент, когда отчеты начинают считать дольше, чем по ним принимают решения. Данных становится больше, запросы — тяжелее, а привычная база данных внезапно перестает справляться с аналитической нагрузкой. Именно в этот момент и возникает вопрос: нужен ли бизнесу отдельный инструмент для аналитики — и почему им все чаще оказывается ClickHouse.
Что такое ClickHouse и почему его используют именно для аналитики
ClickHouse — это специализированная база данных для аналитики. Она создавалась как инструмент для одной конкретной задачи — быстро считать аналитику по большим объемам данных. Эта база данных не универсальна и не предназначена для транзакционных операций. Это осознанное ограничение, а не недостаток.
В BI-проектах аналитическую нагрузку часто кладут на те же базы, где работают операционные процессы: заказы, документы, остатки, оплаты. Пока данных мало, это работает. По мере роста объема и сложности запросов база начинает отвечать медленнее, отчеты считаются дольше, а аналитика начинает влиять на работу основных систем.
ClickHouse решает эту проблему архитектурно. База не участвует в транзакциях и используется как отдельный аналитический слой. Данные в ней хранятся по колонкам, а не по строкам, поэтому при расчете отчетов система читает только те поля, которые нужны для запроса. За счет этого агрегаты и срезы считаются быстро даже на сотнях миллионов и миллиардах строк.
В практическом смысле ClickHouse:
1. Рассчитан на постоянный рост объема данных.
В BI почти всегда недооценивают рост данных. Сначала считают только продажи, потом добавляют историю, события, маркетинг, логи, разрезы по клиентам и каналам. Объем увеличивается в разы, а архитектура остаётся прежней.
ClickHouse проектировался под такие сценарии. Он нормально работает с сотнями миллионов и миллиардами строк и не требует пересборки системы при росте данных. Это снижает риск ситуации, когда BI приходится «спасать» через год после запуска.
2. Стабильно держит сложные аналитические запросы.
BI — это не простые выборки, а тяжёлые агрегаты, группировки и расчеты за периоды. В транзакционных базах такие запросы либо выполняются долго, либо начинают влиять на остальную систему. ClickHouse оптимизирован именно под этот тип нагрузки. Он рассчитан на одновременную работу с большими наборами данных и сложными запросами без резких просадок по скорости.
3. Не создает конкуренции за ресурсы с боевыми системами.
Одна из частых проблем BI — когда аналитика мешает операционной работе. Отчет запускается днем, и в этот момент замедляется оформление заказов или работа менеджеров.
ClickHouse забирает на себя тяжелые расчеты и не конкурирует за ресурсы с CRM, ERP или 1С. В результате операционные системы работают стабильно, а аналитика не зависит от их текущей нагрузки.
Поэтому ClickHouse используют как основу BI и аналитики данных в компаниях, где отчёты должны считаться быстро и предсказуемо — независимо от объема данных и числа пользователей.
Сравнение ClickHouse с классическими СУБД
SQL-базы данных часто воспринимаются как универсальное решение. PostgreSQL, MySQL, MS SQL умеют и хранить данные, и строить отчеты, и работать с BI-инструментами. На старте проекта этого обычно достаточно, поэтому они и кажутся прямыми конкурентами ClickHouse.
Проблема в том, что у этих систем другая точка оптимизации. Они проектировались для транзакционных сценариев: быстро записывать изменения, обеспечивать целостность данных, обслуживать большое количество мелких операций. Аналитика в этой архитектуре — дополнительная нагрузка, но не базовый сценарий использования.
ClickHouse изначально решает противоположную задачу. Он не пытается заменить транзакционную СУБД и не конкурирует с ней напрямую. Его роль — забрать на себя аналитическую нагрузку: сложные запросы, агрегации, работу с большими историческими массивами данных. Это различие в архитектуре и целях и дает разницу в скорости, масштабируемости и устойчивости BI.
Дальше в таблице — ключевые отличия, которые становятся критичными по мере роста данных и требований к аналитике:
Сравнение показывает, что ClickHouse и классические SQL-СУБД нельзя рассматривать как взаимозаменяемые решения. Они оптимизированы под разные типы нагрузки и по-разному ведут себя в BI-сценариях.
Транзакционные базы подходят для операционных задач и простых отчетов. ClickHouse берет на себя тяжелые запросы и работу с архивными данными. Если BI используется ежедневно и объем данных растет, ClickHouse для аналитика обычно оказывается практичнее классических SQL-СУБД: отчеты считаются быстрее, а нагрузка не давит на боевой контур.
Что бизнес получает от ClickHouse в BI
Если убрать технические детали и смотреть на результат, ClickHouse в BI дает несколько вполне прикладных эффектов.
1. Быстрые отчеты.
Отчеты и дашборды обновляются быстро и стабильно, без ожиданий и ручных подсчетов. Аналитика становится частью рабочего процесса: по данным можно принимать решения в течение дня, а не после очередной ночной выгрузки.
2. Масштабируемость без переделок.
BI редко остается в исходных рамках, добавляются новые источники, больше истории, новые разрезы и показатели. ClickHouse рассчитан на такой рост и не требует смены архитектуры при увеличении объема данных. Это снижает риск, что через год систему надо будет переделывать из-за технических ограничений.
3. Контроль затрат.
ClickHouse эффективно хранит и сжимает данные, поэтому рост аналитики не приводит к пропорциональному росту инфраструктурных затрат. Это позволяет прогнозировать стоимость владения BI и избегать ситуаций, когда аналитика внезапно становится слишком дорогой в эксплуатации.
4. Разделение нагрузок.
Аналитика переносится в отдельный слой и не конкурирует за ресурсы с CRM, ERP и другими боевыми системами. Это значит, что отчеты можно считать в рабочее время, не опасаясь, что это повлияет на оформление заказов или работу менеджеров.
5. Управляемость аналитики.
Когда аналитика вынесена в отдельную систему, ею проще управлять: ограничивать доступы, оптимизировать запросы, развивать отчеты без риска для операционных процессов.
Когда отчеты тормозят: зачем бизнесу ClickHouse для аналитики данных
ClickHouse в e-commerce лучше всего работает там, где аналитика используется регулярно и опирается на большие объемы данных:
ClickHouse выбирают ради предсказуемости. Система дает возможность хранить всю историю данных, считать сложные отчеты и не думать о том, повлияет ли аналитика на работу основных систем. В BI это означает главное: данные можно использовать тогда, когда они нужны бизнесу, а не тогда, когда база это позволяет.
Часто задаваемые вопросы о ClickHouse
1. Почему для BI часто выбирают ClickHouse?
ClickHouse изначально разработан для аналитических задач. Он быстро считает агрегаты и сложные запросы на больших объемах данных, с которыми традиционные СУБД справляются хуже. За счет колоночного хранения и open-source-модели ClickHouse хорошо подходит для бизнес-аналитики, где важны скорость, масштабируемость и предсказуемость работы.
2. В каких отраслях ClickHouse используют чаще всего?
ClickHouse применяют там, где данных много и с ними работают ежедневно: eCommerce, финтех, телеком, SaaS, маркетинг. Его используют для аналитики продаж, поведения пользователей, сквозной аналитики, логов, финансовых и операционных отчетов. Общий сценарий — большие объемы данных и необходимость быстро получать отчеты без нагрузки на боевые системы.
3. Сколько стоит развернуть ClickHouse в облаке?
Стоимость зависит от объема данных и нагрузки. В облаке расходы растут вместе с потреблением ресурсов — хранением и вычислениями. Для проектов с большими объемами данных ClickHouse часто оказывается экономичнее, чем масштабирование традиционных облачных баз данных под аналитические задачи.
4. Можно ли развернуть ClickHouse на собственном сервере?
Да. On-premise-развёртывание используют компании с повышенными требованиями к безопасности данных или желанием полностью контролировать инфраструктуру. Такой вариант требует отдельного внимания к резервированию, отказоустойчивости и поддержке.
5. Можно ли запустить ClickHouse без отдельного специалиста?
В облаке — да. Managed-сервисы упрощают запуск и базовую настройку, позволяя начать работу без глубоких инфраструктурных знаний. Для on-premise-развертывания обычно нужен опытный специалист — системный администратор или DevOps, чтобы обеспечить стабильную и производительную работу.
Получайте полезный контент от KISLOROD в любом из мессенджеров
При переходе в одну из указанных социальных сетей вы автоматически даете согласие на обработку персональных данных и согласие на получение рекламной рассылки. Подробнее об обработке данных в Политике конфиденциальности.
Рекомендованные статьи
Скачайте 17 точек роста и 100 + чекеров для роста конверсии и прибыли интернет-магазина
При переходе в одну из указанных социальных сетей вы автоматически даете согласие на обработку персональных данных и согласие на получение рекламной рассылки. Подробнее об обработке данных в Политике конфиденциальности.
Мы проанализировали ведущие интернет-магазины, результаты исследований, свой опыт и собрали важные моменты в одно руководство. Делаем e-commerce лучше, поэтому не только пользуемся сами, но и делимся с вами.
Выберите удобный мессенджер и получите чек-лист прямо сейчас:
