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Clickhouse: Solução de banco de dados para grandes volumes e alto desempenho

Atualizado: 24 de abr.

Se você está envolvido com análise de dados e busca por uma solução poderosa e eficiente para lidar com volumes massivos de informações em tempo real, então o ClickHouse pode ser a resposta que você está procurando.


Neste artigo, vamos explorar o que é o ClickHouse e como você pode começar a utilizá-lo de forma amigável e objetiva.


Um pouco sobre a história do ClickHouse
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Figura 1

O ClickHouse, desenvolvido pela Yandex, uma das principais empresas de internet na Rússia e conhecida por seus serviços de busca, mapas, música, vídeos e outros, surgiu em 2008 como parte do projeto Yandex.Metrica. Atualmente, o Yandex.Metrica é reconhecido como a terceira maior plataforma de análise web global, ficando atrás apenas do Google Analytics e do Facebook Pixel.


Em 2014, a Yandex já processava um impressionante fluxo de 20 bilhões de eventos diariamente, com um armazenamento total de mais de 20.3 trilhões de linhas de dados, ocupando um espaço de 2 petabytes. O ClickHouse evoluiu de um protótipo cujo objetivo era otimizar a filtragem e agregação de dados com máxima eficiência. Essa funcionalidade é essencial para a criação de relatórios analíticos, especificamente por meio de consultas GROUP BY.


A equipe por trás do ClickHouse tomou uma série de decisões estratégicas que, quando combinadas, permitiram alcançar esse objetivo. A iniciativa de desenvolver o ClickHouse emergiu das necessidades internas da Yandex para análises de alto desempenho e em tempo real. Em 2016, o ClickHouse foi formalmente lançado como um projeto de código aberto, ganhando rapidamente popularidade na comunidade tecnológica e empresarial. Isso impulsionou ainda mais seu desenvolvimento e sua adoção global.


O ClickHouse não apenas demonstrou ser uma solução robusta para análises de dados em tempo real, mas também uma ferramenta que se alinha com as necessidades crescentes de armazenamento e processamento de dados em um mundo cada vez mais orientado por informações. Sua trajetória desde um protótipo inovador até uma ferramenta amplamente reconhecida é um testemunho de sua eficácia e relevância no cenário da análise de dados moderna.


Como funciona o ClickHouse?

Agora, abordaremos as distinções fundamentais na concepção do ClickHouse, fatores que conferem a ele uma vantagem de desempenho considerável em relação a outros sistemas de gerenciamento de bancos de dados.


Banco orientado a LINHAS (PostgreSQL, MySQL, SQLServer e outros)


Banco orientado a COLUNAS (ClickHouse)

Diferente dos bancos de dados relacionais, o ClickHouse armazena dados em formato de colunas, o que possibilita a leitura seletiva e rápida de colunas específicas durante as consultas.

Para iniciar, um dos principais fatores responsáveis por seu desempenho notável, além de substancialmente reduzir a ocupação de espaço em armazenamento, está no fato de o ClickHouse ser um banco de dados colunar. Diferentemente de sistemas como o PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle e outros, o ClickHouse armazena os dados em formato colunar. Tal abordagem viabiliza uma leitura seletiva e eficiente das colunas específicas durante a consulta.


O ClickHouse constitui uma solução excepcionalmente robusta para empresas que buscam insights rápidos e precisos a partir de volumes substanciais de dados. Sua arquitetura colunar, associada à alta velocidade e recursos de escalabilidade, o torna uma alternativa confiável em cenários analíticos. Essa robustez garante a eficácia e a precisão das análises, assegurando que sejam executadas de maneira eficiente.


OLTP vs OLAP

Outra diferença fundamental na estrutura do ClickHouse reside na distinção entre OLTP e OLAP. Veja abaixo, as principais características de cada um:

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Figura 2

Sistemas OLTP (Processamento de Transações On-line) são responsáveis por registrar todas as transações envolvidas em uma operação organizacional específica. Exemplos desses sistemas incluem registros de transações bancárias, operações em caixas eletrônicos, reservas de viagens ou hotéis online, transações com cartões de crédito e controle de estoque empresarial.


Por outro lado, a sigla OLAP (Processamento Analítico On-line) denota a capacidade de manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas. Aplicações OLAP são empregadas nas organizações para possibilitar análises comparativas, simplificando assim a tomada de decisões do dia a dia.


A distinção entre OLTP e OLAP repousa sobre o tipo de tarefa que cada um desempenha. O OLTP é otimizado para transações rápidas e atualizações de dados em tempo real. Já o OLAP é projetado para consultas analíticas complexas em grandes volumes de dados históricos. Ambos desempenham papéis cruciais no panorama de dados de uma organização e podem ser complementares em ambientes que demandam tanto suporte a operações diárias quanto análise avançada para embasar decisões estratégicas.


Instruções UPDATE e DELETE

Os bancos de dados otimizados para OLAP, focados na análise de grandes volumes de dados históricos e consultas complexas, frequentemente enfrentam desafios e limitações quando se trata de operações de UPDATE e DELETE, mais comuns em ambientes OLTP.

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Figura 3

Embora as opções de UPDATE e DELETE estejam presentes no ClickHouse, não apresentam a mesma eficiência que em bancos de dados OLTP. No ClickHouse, essas operações são denominadas "Mutations" e ocorrem de forma assíncrona.


Alguns desafios que o ClickHouse enfrenta incluem:


  • Estrutura Colunar: A utilização da estrutura colunar, otimizada para leitura e agregações, torna a atualização ou exclusão de registros individuais menos eficiente, uma vez que afeta o desempenho global do sistema.

  • Volume de Dados: Devido à natureza do ClickHouse lidar com vastos volumes de dados históricos, realizar atualizações ou exclusões massivas de registros pode se tornar um processo lento e intensivo em recursos.

  • Imutabilidade de Dados: Em muitos cenários, os dados históricos são considerados imutáveis, ou seja, não devem ser alterados. Essa abordagem preserva a integridade das análises realizadas sobre esses dados.

  • Granularidade dos Registros: O ClickHouse armazena dados em granularidades maiores, como semanas, meses ou anos. Portanto, a necessidade de atualizar ou excluir registros individuais é menos frequente e relevante.

  • Operações de Substituição: Em vez de atualizar ou excluir dados existentes, a abordagem mais comum no ClickHouse é adicionar novos dados ao longo do tempo e usar técnicas de particionamento para gerenciar o histórico de dados.


Embora o ClickHouse ofereça soluções para Mutations e possa ser flexível o suficiente para acomodar operações de atualização e exclusão, é importante entender que o seu projeto é especialmente projetado para análise de dados em grande escala e pode ser mais adequado para implementações onde a necessidade de alterações frequentes nos dados seja menor em comparação com sistemas orientados a transações.


Compactação eficiente

Uma das chaves do excepcional desempenho do ClickHouse está na otimização do espaço em disco, resultando em acesso mais rápido aos dados.

Esse fenômeno se deve a alguns fatores:

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Figura 4
  • Estrutura Colunar: O ClickHouse armazena os dados em formato colunar, permitindo a aplicação de técnicas de compactação específicas para cada coluna, dependendo do tipo de dado.

  • Compressão de Dicionário: Essa técnica reduz o espaço em disco, armazenando valores únicos apenas uma vez e referenciando-os por índices numéricos.

  • Compressão Delta: O ClickHouse armazena apenas as diferenças entre valores consecutivos, o que é particularmente eficiente para dados com séries temporais ou incrementos graduais.

  • Compressão de Run-Length: Essa abordagem compacta sequências repetidas de valores, armazenando o valor e a contagem de repetições consecutivas.

  • Algoritmos LZ4 e Zstandard: O ClickHouse utiliza algoritmos de compressão de alta velocidade e baixo uso de recursos de CPU, como LZ4 e Zstandard.


Um exemplo concreto dessa economia de espaço e eficiência pode ser observado na comparação com outros sistemas, ilustrada no gráfico retirado do ClickBench (Figura 4). A imagem evidencia que quanto menor o valor, mais eficiente é o sistema.


Notavelmente, o ClickHouse supera o Apache Parquet, um formato de arquivo, além de compactar tsv, csv e json. Nesse cenário, o ClickHouse se destaca, com o tsv e o PostgreSQL apresentando tamanhos totais quase 6 vezes maiores.


A eficiência de compactação é, portanto, um dos segredos por trás do notável desempenho do ClickHouse ao lidar com grandes volumes de dados em cenários analíticos e de alta performance.


A abordagem colunar, combinada com as variadas técnicas de compressão, confere ao ClickHouse uma capacidade poderosa para análise de dados em tempo real e consultas analíticas complexas. Esse conjunto de características permite decisões mais ágeis e eficazes, demonstrando a eficiência e a utilidade do ClickHouse no universo da tomada de decisões informada.


Comportamento assíncrono

Outro elemento crucial para manter o ClickHouse com tempos de resposta reduzidos e alto desempenho é seu comportamento assíncrono, o qual viabiliza a execução paralela de tarefas, resultando em uma otimização do sistema.

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Figura 5

O ClickHouse adota uma arquitetura distribuída que divide tarefas em unidades menores e as executa em paralelo, distribuindo-as por diferentes nós em um cluster. Esse modelo permite um processamento eficaz de grandes volumes de dados.


O sistema implementa um modelo assíncrono de execução, colocando tarefas em uma fila e processando-as em segundo plano, sem impactar operações de leitura ou escrita. Isso garante um fluxo contínuo de consultas e análises sem interrupções.


Mesmo sob cargas intensas, o ClickHouse mantém sua capacidade de responder a consultas em tempo real, graças ao processamento assíncrono que possibilita o equilíbrio de carga e a execução eficiente das tarefas em plano de fundo. Além disso, esse modelo permite atualizações incrementais, onde novos dados são adicionados sem interromper consultas em andamento. Essa característica garante que relatórios e análises sejam sempre baseados em dados atualizados.


Uma prática recomendada é a inserção de grandes lotes de dados no ClickHouse. Isso economiza ciclos de processamento e minimiza operações de entrada/saída no disco. É aconselhável agrupar as inserções externamente ao ClickHouse (como ocorre no Kafka, por exemplo) e inserir tudo de uma vez.


A imagem acima (Figura 5) ilustra diversos inserts sendo executados, com o ClickHouse realizando um buffering e agrupando esses dados em uma única partição. Esse design estratégico permite um gerenciamento eficaz das operações de inserção e contribui para a eficiência global do sistema.



Por que escolher o ClickHouse?

O ClickHouse é reconhecido por sua velocidade exponencial e desempenho excepcional no processamento de consultas analíticas em amplas bases de dados, tornando-se uma escolha ideal para análises em tempo real.

por que escolher o clickhouse
Figura 6

Ele é projetado com escalabilidade horizontal, o que significa que pode lidar com grandes volumes de dados e ampliar sua capacidade adicionando mais servidores ao cluster. Essa flexibilidade garante que o sistema possa crescer de acordo com as necessidades em constante evolução do negócio.


A estrutura colunar é um dos alicerces do ClickHouse, otimizando o armazenamento e a leitura de dados. Isso resulta em maior eficiência para análises e agregações complexas.


Além disso, o ClickHouse oferece outras vantagens, como baixo custo de armazenamento devido à compactação eficaz e ao armazenamento colunar. Isso, por sua vez, contribui para reduzir substancialmente os custos de armazenamento.


O sistema foi projetado para suportar trilhões de linhas de dados, o que o torna ideal para empresas que precisam analisar e relatar sobre conjuntos de dados de grande escala.


A sua ampla compatibilidade é um ponto a favor, visto que é compatível com várias ferramentas e linguagens de programação. Isso facilita a integração com o ecossistema existente das empresas.


Como projeto de código aberto, o ClickHouse é gratuito e desfruta do suporte de uma comunidade ativa de desenvolvedores. Isso impulsiona o contínuo aprimoramento e expansão de suas funcionalidades.


Ele também se destaca por sua flexibilidade, sendo capaz de lidar com diferentes formatos de dados e casos de uso variados, desde análise de logs até métricas de negócios e rastreamento de dados.


Embora seja excepcional para análises históricas, o ClickHouse também é apto para lidar com dados em tempo real, o que o torna uma solução versátil para ambientes dinâmicos.


Dada sua maturidade e estabilidade, o ClickHouse é confiável e é amplamente adotado por várias empresas e organizações em todo o mundo.


Contudo, a decisão de escolher o ClickHouse dependerá das demandas específicas do projeto e das características do ambiente de dados da empresa. É crucial avaliar os requisitos do negócio, desempenho, escalabilidade e compatibilidade com as ferramentas e sistemas existentes antes de tomar uma decisão. Em muitos cenários, o ClickHouse pode ser uma escolha excelente para impulsionar análises e fornecer insights rápidos e precisos a partir de grandes volumes de dados.




Autor: João Pedro Zandoná

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/joaopedrozand/


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