Комментарии 8
Реклама конечно шикарная, только вот потом приходишь на проект, где внедрена эта чудо БД, и не знаешь, когда данные потеряются(если говорить мягко), а программисты один хрен его не понимают и главное не хотят его понимать, конфигурация ужасно неудобная. После Oracle/Vertica конфиги кликхауса выносят мозг.
Простота очень спорное утверждение, на вопросы которые у нас возникали найти решения чаще всего было просто негде, даже по Elassandra проще. Документация написана для своих, банально создать юзера с нужными значениями выходит чтение 12 разных страниц доки, и зачастую даже достаточно криво написанных, особенно в сравнении с Oracle. Описание движков достаточно скудное, и многие вещи программистам часто непонятны вообще.

На мой взгляд кликхаус удобная бд для аналитики, но хранить в нём данные и использовать его как фронт — это мазохизм.
ну так что Vertica, что Clickhouse для OLAP, а не OLTP

и да, продукт требует некоторого времени разобратся
а программисты один хрен его не понимают и главное не хотят его понимать


Ну так это проблема программистов или их менеджеров. Любой продукт надо понимать, чтобы уметь им пользоваться. ClickHouse — штука с кучей своих особенностей, и именно эти особенности, если правильно ими пользоваться, позволяют быть куда более эффективным, чем Oracle или Vertica. О чем я и другие ребята рассказывают на хайлоадах и других конференциях. Вертику, кстати, тоже надо уметь готовить.

Ну и не забывайте, что ClickHouse — это open source, поэтому документация пока не самая сильная сторона. Но всегда можно посмотреть в код, что и как работает. С Oracle/Vertica это невозможно в принципе. Или спросить в каналах поддержки. Было бы желание.

Подтверждаю, что ClickHouse — крутая аналитическая БД, которая отлично масштабируется как вертикально (переезд на более мощное железо), так и горизонтально (добавление нод в кластер). Конечно, при ее использовании могут возникать некоторые проблемы. Особенно, если не до конца понимать базовых принципов работы этой БД и неправильно спроектировать схему таблиц для хранения данных и отправлять в нее "кривые" запросы, потребляющие все доступные ресурсы (память, disk IO, CPU) в течение длительного времени.


Благодаря ClickHouse появилась такая time series БД, как VictoriaMetrics. Она использует базовые идеи из ClickHouse для достижения максимальной эффективности и производительности — см. подробности в этой статье.

Конечно, при ее использовании могут возникать некоторые проблемы.

Не в обиду будет сказано, но я как разработчик, как менеджер и как архитектор очень пугаюсь, когда слышу/вижу слово "некоторые" (особенно в контексте "некоторые проблемы" или "остались некоторые незакрытые вопросы") и "все" ("подходит для всех задач", "все знают").

У них есть LTS-ветка для энтерпрайза, которая обновляется раз в полгода.

Некоторые проблемы могут возникнуть при недостаточном понимании базовых принципов работы ClickHouse. Эти принципы достаточно просты в понимании. Поэтому в большинстве случаев проблем с эксплуатацией ClickHouse не должно возникнуть. Например, мы в свое время удачно переключились с postgresql на ClickHouse для хранения и анализа статистики по крупной рекламной сети с 200 миллиардов просмотров в сутки. В результате удалось сократить на порядок расходы на хранение и анализ этих данных. См. подробности в https://medium.com/faun/victoriametrics-creating-the-best-remote-storage-for-prometheus-5d92d66787ac

Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.