ClickHouse хостинг для аналитики
ClickHouse - columnar OLAP база от Яндекса, способная агрегировать миллиарды строк за секунды. Используется для веб-аналитики, мониторинга, ML feature store, finansовой отчётности, telemetry. На стандартном железе ClickHouse в 100-1000 раз быстрее PostgreSQL на агрегатных запросах. Наш хостинг даёт ClickHouse на NVMe VPS с оптимизированной конфигурацией.
Need this done for your project?
We implement, you ship. Async, documented, done in days.
Почему ClickHouse быстрее PostgreSQL на аналитике
Главное отличие - columnar storage. Postgres хранит данные построчно (row-oriented), ClickHouse хранит данные поколоночно (column-oriented). Для запроса типа SELECT AVG(price) FROM orders WHERE created_at > '2026-01-01' Postgres читает все колонки каждой строки, тогда как ClickHouse читает только колонки price и created_at - I/O в 10-100 раз меньше при ширине таблицы 50 колонок. Дополнительно ClickHouse применяет: Сжатие на уровне колонки - LZ4 или ZSTD, типично 5-20x compression ratio. Vectorized execution - обработка батчей по 65536 строк через SIMD инструкции CPU. Sparse primary index - индексирует не каждую строку, а каждый блок 8192 строки. Materialized views - предагрегированные срезы автоматически обновляются при INSERT.
Применение ClickHouse в России
ClickHouse особенно популярен в России - его создал Яндекс для веб-аналитики Метрики. Сейчас используется в десятках русских компаний: Альфа-Банк для риск-аналитики, СберМаркет для логистики, Wildberries для рекомендаций. Типичные сценарии: Веб-аналитика - заменяет Google Analytics, миллиарды событий в день, sub-second отклик дашбордов. Логи и метрики - альтернатива Elasticsearch для analytical логов, дешевле и быстрее на агрегатах. Time-series - метрики Prometheus и IoT телеметрия, ReplacingMergeTree для дедупликации. Аналитика E-commerce - воронки конверсии, когорт-анализ, A/B тесты. Fraud detection - реал-тайм скоринг транзакций по историческим паттернам.
Кластер ClickHouse и репликация
Одиночный ClickHouse достаточен для проектов до 1 TB данных. Для больших объёмов нужен кластер с шардингом и репликацией. Шардирование распределяет данные по нескольким серверам через distributed table - запросы автоматически разлетаются на все шарды, результаты агрегируются. Репликация на уровне ReplicatedMergeTree - данные дублируются между repликами одного шарда. Координация через ZooKeeper или ClickHouse Keeper (Raft-based, начиная с 22.3). Типичная prod-конфигурация: 4 шарда по 2 реплики = 8 ClickHouse узлов плюс 3 узла ZooKeeper/Keeper. Каждый узел: 16 vCPU, 64 GB RAM, 2 TB NVMe. Стоимость от 800 долларов в месяц. Меньшие конфигурации возможны для проектов до 100 GB.
Related Services
Why Anubiz Host
Ready to get started?
Skip the research. Tell us what you need, and we'll scope it, implement it, and hand it back — fully documented and production-ready.