Clickhouse: uma visão geral do banco de dados OLAP de alto desempenho

O ClickHouse é um sistema de gerenciamento de banco de dados OLAP de alto desempenho que se destaca pela sua capacidade de realizar consultas analíticas complexas em vastos conjuntos de dados. Seja em uma infraestrutura local ou em nuvem escalável, suas características como armazenamento em formato colunar e baixa latência oferecem respostas praticamente em tempo real (muitas vezes não ultrapassam sequer um segundo).

Neste post, vamos explorar as principais características e benefícios do ClickHouse, abordando sua origem, comparação com o PostgreSQL e casos de uso na indústria, destacando como essa solução pode ser um divisor de águas para a análise de dados em tempo real.

O que é ClickHouse?

O ClickHouse é um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) orientado a colunas projetado para processamento analítico online (OLAP). Disponível tanto como software de código aberto quanto em oferta de nuvem, é capaz de executar consultas analíticas complexas em grandes conjuntos de dados, oferecendo desempenho superior para consultas que processam bilhões de linhas praticamente em tempo real, frequentemente com um tempo de resposta menor que um segundo.

Arquitetura do ClickHouse

A arquitetura orientada a colunas permite que o ClickHouse carregue dados de maneira mais eficiente, lendo apenas as colunas necessárias em vez de linhas inteiras. Isso resulta em maior velocidade nas operações de filtragem e agregação. Além disso, o ClickHouse utiliza um esquema de replicação assíncrona para garantir a integridade e a redundância dos dados, suportando controle de acesso baseado em função e uma sintaxe SQL semelhante ao padrão ANSI.

História e origem do ClickHouse

O ClickHouse foi originalmente desenvolvido para alimentar o Yandex.Metrica, a segunda maior plataforma de análise da web do mundo. Desde sua criação, o objetivo do ClickHouse é possibilitar a geração de relatórios customizados em tempo real diretamente a partir de dados não agregados.

Em abril de 2014, o Yandex.Metrica monitorava cerca de 12 bilhões de eventos diariamente, o que exigiu o ClickHouse para armazenar esses dados e permitir a construção de relatórios complexos, como o cálculo do número de usuários únicos, processando novos dados em tempo real.

Dentro do Yandex.Metrica, o ClickHouse desempenha muitas funções, sendo a principal a construção de relatórios em modo online. Ele opera em um cluster de 374 servidores, que armazena mais de 20,3 trilhões de linhas de dados, com um volume total de dados comprimidos em cerca de 2 PB. Além disso, o ClickHouse é utilizado para armazenar dados para Replay de Sessões, processar dados intermediários e executar consultas que auxiliam na depuração do motor do Yandex.Metrica.

Originalmente, o ClickHouse tinha o objetivo de superar as limitações do OLAPServer, um sistema utilizado pelo Yandex.Metrica para dados não agregados, que apresentava várias restrições, como suporte limitado a tipos de dados e incapacidade de atualizar dados em tempo real. Com o passar dos anos, o ClickHouse evoluiu e se tornou um sistema de gerenciamento de banco de dados de propósito geral, adequado para uma ampla gama de tarefas analíticas.

Principais características do ClickHouse

O Clickhouse apresenta uma série de características que o tornam uma excelente opção para processamento analítico em tempo real. Vamos explorar as mais relevantes:

1. Banco de dados colunar: Armazena dados em formato colunar, permitindo leitura rápida e eficiente durante as consultas. Isso resulta em desempenho superior para análises de dados, especialmente em comparação com bancos de dados que utilizam armazenamento em linha.

2. Alto desempenho: Projetado para processamento analítico em larga escala, é capaz de processar consultas rapidamente, mesmo com grandes volumes de dados. Esse desempenho é fundamental para análises em tempo real, onde a velocidade é crucial.

3. Escalabilidade horizontal: Suporta escalabilidade horizontal, permitindo a adição de mais servidores ao cluster para aumentar a capacidade de processamento e armazenamento à medida que a demanda cresce.

4. Compressão de dados eficiente: Utiliza técnicas avançadas de compressão, como a compressão de dicionário, para otimizar o espaço em disco e melhorar o desempenho das consultas.

5. Processamento assíncrono: Suporta um modelo de processamento assíncrono, permitindo a execução paralela de queries, resultando em tempos de resposta mais rápidos e menor latência durante a consulta de grandes conjuntos de dados.

6. Algoritmos de junção adaptativa: Se utiliza de algoritmos de junção adaptativa, que selecionam automaticamente a melhor abordagem para unir tabelas, otimizando o desempenho das consultas.

7. Suporte a SQL: Oferece uma linguagem de consulta baseada em SQL, garantindo que os usuários possam realizar operações de análise utilizando uma sintaxe familiar.

8. **Inserções em tempo real: A capacidade de realizar inserções em tempo real e fazer atualizações sem locking permite que o Clickhouse mantenha a integridade dos dados enquanto atende às necessidades de análise instantânea.

Essas características fazem do Clickhouse uma escolha poderosa para empresas que buscam insights rápidos e precisos a partir de grandes volumes de dados.

ClickHouse versus PostgreSQL: qual é melhor?

Ao comparar ClickHouse e PostgreSQL, é importante considerar diversas características e desempenho de cada um, especialmente em termos de análise em tempo real.

Tipo de banco de dados

• ClickHouse é um banco de dados OLAP, projetado para consultas que lidam com grandes volumes de dados, otimizando a recuperação de informações agregadas.

• PostgreSQL é um banco de dados OLTP, mais flexível e adequado para operações que exigem alterações frequentes, como atualizações e inserções.

Performance

• O ClickHouse é conhecido por oferecer consultas mil vezes mais rápidas em muitos cenários, como demonstrado no caso da OONI, onde as consultas analíticas reduziram de 20 minutos no PostgreSQL para milissegundos no ClickHouse, além de reduzir os requisitos de armazenamento pela metade.

• Embora o PostgreSQL consiga realizar muitas operações, ele frequentemente se torna um gargalo quando lidamos com análises que exigem um grande volume de dados.

Escalabilidade

• O ClickHouse é projetado para escalar vertical e horizontalmente, lidando eficientemente com conjuntos de dados extremamente grandes. Empresas que processam petabytes de dados encontraram sucesso ao utilizar ClickHouse.

• O PostgreSQL pode enfrentar limites de escalabilidade, especialmente quando a demanda de dados aumenta rapidamente, como evidenciado pelo exemplo da Cloudflare, onde a estrutura anterior baseada em PostgreSQL não suportava a carga exigida.

Estrutura de armazenamento

• ClickHouse armazena dados em um formato de coluna, resultando em consultas rápidas, pois a leitura de grandes conjuntos de dados agregados se torna mais eficiente.

• O PostgreSQL utiliza um formato de linha, mais otimizado para operações que precisam acessar ou alterar dados específicos, como em registros individuais.

Complexidade operacional

• Utilizar o ClickHouse resulta em uma redução significativa na complexidade operacional. Empresas que precisam otimizar consultas frequentemente, como a MUX, experimentaram uma transição mais suave ao migrar para o ClickHouse, onde muitos problemas de performance com PostgreSQL foram resolvidos.

Uso de recursos

• ClickHouse é mais eficiente no uso do hardware. Com uma estrutura que favorece a execução de operações analíticas rápidas, ele frequentemente requer configurações menos complexas do que o PostgreSQL, que demanda ajustes para desempenho ideal.

A escolha entre ClickHouse e PostgreSQL deve ser baseada nas necessidades específicas do projeto ou aplicação. O ClickHouse é ideal para grandes volumes de dados que necessitam de análises em tempo real, enquanto o PostgreSQL é mais indicado para operações que exigem flexibilidade e modificações constantes.

O Clickhouse é SQL ou NoSQL?

O ClickHouse é um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) orientado a colunas, especialmente criado para processamento analítico online (OLAP). Ele suporta uma linguagem de consulta declarativa baseada em SQL, o que significa que ClickHouse é considerado um banco de dados SQL.

O design do ClickHouse permite realizar consultas complexas em grandes conjuntos de dados utilizando a sintaxe SQL que muitos desenvolvedores já conhecem. Essa combinação de características permite operar de forma eficiente em ambientes que precisam de análise de dados em tempo real, em contraste com algumas estruturas NoSQL que focam em flexibilidade de dados e escalabilidade horizontal.

Benefícios do ClickHouse para análise de dados em tempo real

O ClickHouse se destaca como uma solução poderosa para análise de dados em tempo real, oferecendo uma série de benefícios. Aqui estão os principais:

1. Desempenho de consulta superior: Capaz de lidar com grandes volumes de dados e retornar resultados rapidamente, essencial para aplicações que exigem respostas em tempo real.

2. Ingestão contínua de dados: Suporta ingestão contínua, processando dados em tempo real à medida que são gerados, possibilitando uma análise dinâmica e atualizada.

3. Alta concorrência: Projetado para suportar uma alta concorrência de consultas, permitindo que múltiplos usuários executem consultas simultaneamente sem comprometer a performance.

4. Armazenamento colunar: A estrutura de armazenamento colunar é mais eficiente para consultas analíticas complexas, permitindo economizar tempo e recursos computacionais.

5. Capacidade de lidar com grandes volumes de dados: Escalável, pode gerenciar desde terabytes até petabytes de dados, adequado para empresas que operam com datasets imensos.

6. Baixa latência em agregações: Suporta agregações de baixa latência, permitindo cálculos rápidos em datasets em constante atualização.

7. Integração com ferramentas populares: Integra-se facilmente a diversas ferramentas de visualização e BI, como Grafana e Tableau, facilitando a extração de insights.

8. Eficiência na gestão de dados: Técnicas de compressão avançadas e um pipeline de consulta totalmente paralelizado maximizam o uso da CPU e processam rapidamente grandes volumes de dados.

Esses recursos fazem do ClickHouse uma escolha confiável para empresas que buscam uma solução de análise de dados em tempo real, oferecendo uma combinação excepcional de velocidade, escalabilidade e eficiência.

Casos de uso do ClickHouse na indústria

O ClickHouse é amplamente utilizado em diversas indústrias devido à sua capacidade de fornecer análises rápidas e eficientes. Aqui estão alguns dos principais casos de uso:

1. Análise em tempo real: Ideal para sistemas que precisam processar e analisar dados enquanto são gerados, possibilitando a criação de dashboards interativos e aplicações que analisam grandes volumes de dados em milissegundos.

2. Aprendizado de máquina e inteligência artificial generativa: Empregado para armazenar e analisar grandes quantidades de dados, facilitando o treinamento de modelos de inteligência artificial.

3. Inteligência de negócios: Utilizado para desenvolver relatórios e visualizações a partir de amplos conjuntos de dados, permitindo às organizações compreender melhor comportamentos de usuários e o desempenho de estratégias de marketing.

4. Gerenciamento de logs e eventos: Eficaz na análise de logs e eventos, o que é fundamental para a observabilidade e monitoramento de sistemas, permitindo detectar anomalias e problemas de infraestrutura em grande escala.

Esses exemplos evidenciam a versatilidade do ClickHouse em setores como serviços financeiros, e-commerce, tecnologia, mídia e entretenimento, e até mesmo em jogos.

Vale a pena considerar o ClickHouse?

Neste post, você pôde entender melhor como o ClickHouse se destaca como uma poderosa solução para processamento analítico em tempo real, oferecendo desempenho superior e escalabilidade para grandes volumes de dados. Desde a sua origem no Yandex.Metrica até suas atuais aplicações em diversas indústrias, o ClickHouse se prova como uma escolha estratégica para empresas que buscam insights rápidos e precisos.

Com seus recursos robustos, como a arquitetura orientada a colunas e baixa latência, o ClickHouse não apenas otimiza análises complexas, mas também se alinha com as crescentes demandas de um mundo cada vez mais orientado por dados. Áreas como inteligência de negócios e gerenciamento de logs se beneficiam imensamente de suas capacidades, tornando-o uma ferramenta valiosa no ecossistema de dados atual.