AWS Redshift vs. ClickHouse

Data Warehouse als Cloud-Produkt oder als offene Analyseplattform

Analytische Daten sind längst kein Reporting-Anhängsel mehr. Sie sind Grundlage für Produktentscheidungen, Betriebsoptimierung und strategische Steuerung. Entsprechend relevant ist die Frage, wie Analyseplattformen aufgebaut werden – und wem sie gehören.

AWS Redshift und ClickHouse lösen dasselbe Grundproblem: große Datenmengen effizient analysieren. Architektonisch stehen sie jedoch für zwei sehr unterschiedliche Modelle. Das eine integriert Analytics tief in eine Cloud-Plattform. Das andere entkoppelt Analysefähigkeiten bewusst von einzelnen Anbietern.

AWS Redshift: Analytics als integrierter Cloud-Service

AWS Redshift ist das Data-Warehouse-Angebot von Amazon. Es basiert auf einer verteilten, spaltenorientierten Architektur und ist für analytische SQL-Abfragen auf großen Datenmengen optimiert. Typische Datenquellen sind S3, Kinesis oder RDS, Abfragen erfolgen über SQL, Skalierung über feste Node-Typen oder Redshift Serverless.

Betrieb, Patching und Hochverfügbarkeit übernimmt AWS. Das reduziert den operativen Aufwand erheblich. Für Organisationen, die ihre Daten ohnehin in AWS erzeugen und verarbeiten, ist Redshift schnell einsatzbereit und gut integriert.

Diese Integration definiert jedoch den architektonischen Rahmen.

Plattformlogik statt neutraler Analytics-Schicht

Redshift ist vollständig auf AWS beschränkt – infrastrukturell wie funktional. Speicher und Compute sind zwar logisch getrennt, bleiben aber an AWS-Services, Abrechnungsmodelle und Netzwerktopologien gebunden.

Performance-Optimierungen folgen Redshift-spezifischen Mechanismen: Distribution Styles, Sort Keys, Workload Management. Diese Konzepte funktionieren gut innerhalb von Redshift, sind aber nicht portabel. Abfrageverhalten, Kostenstruktur und Skalierung sind damit eng mit der Plattformlogik verknüpft.

Ein Wechsel der Umgebung ist technisch möglich, in der Praxis jedoch aufwendig. Datenpipelines, Datenmodelle, Optimierungen und Betriebsprozesse müssen neu gedacht werden. Analytics wird so Teil des Cloud-Lock-ins.

ClickHouse: Analytics als eigenständige Infrastruktur

ClickHouse verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz. Als Open-Source, spaltenorientierte Analytics-Datenbank ist es auf extrem schnelle Abfragen über sehr große Datenmengen ausgelegt – insbesondere für Log-, Metrik- und Eventdaten.

Daten werden hochkomprimiert gespeichert, Abfragen massiv parallelisiert. ClickHouse lässt sich als Single-Node oder als verteiltes Cluster betreiben, on-premises oder in beliebigen Cloud-Umgebungen. Die Architektur ist offen, transparent und vollständig kontrollierbar.

Analytics wird hier nicht konsumiert, sondern gebaut.

Kontrolle über Architektur und Datenfluss

Der entscheidende Unterschied liegt in der Kontrolle. ClickHouse trennt Analysefähigkeiten bewusst von Cloud-spezifischen Services. Datenpipelines, Replikation, Sharding und Retention werden über offene Konfigurationen gesteuert, nicht über Anbieter-Defaults.

Kubernetes -Deployments sind etabliert, ebenso der Betrieb in hybriden oder Multi-Cloud-Szenarien. Abfragen bleiben SQL-nah, ohne auf proprietäre Optimierungsmechanismen angewiesen zu sein, die nur innerhalb eines bestimmten Produkts funktionieren.

Die Analyseplattform bleibt beweglich – unabhängig davon, wo die Daten entstehen.

Bewusstes Design statt abstrahierter Bequemlichkeit

Dieser Ansatz erfordert bewusste Architekturarbeit. ClickHouse ist kein vollständig abstrahiertes Managed Warehouse. Schema-Design, Partitionierung, Replikation und Ressourcenplanung sind Teil der Verantwortung.

Dafür entsteht Transparenz. Kosten, Performance und Datenhaltung sind nachvollziehbar. Speicher wächst horizontal, Abfrageleistung skaliert über Cluster-Strukturen statt über vordefinierte Service-Tiers. Optimierung erfolgt architektonisch – nicht über höhere Preisklassen.

Gerade bei stark wachsenden Datenmengen ist dieser Unterschied entscheidend.

Relevanz für datenintensive Plattformen

In datenintensiven Plattformen – etwa für Observability, Produktanalysen oder eventgetriebene Systeme – zeigt sich der Unterschied besonders deutlich. Redshift bietet ein integriertes Warehouse innerhalb von AWS. ClickHouse etabliert eine eigenständige Analytics-Schicht.

Diese Schicht lässt sich konsistent in Kubernetes und Open-Source-Stacks integrieren, unabhängig vom Cloud-Provider. Analytics wird damit Teil der Plattformarchitektur, nicht ein isolierter Cloud-Service.

Verdichteter Vergleich

Wann welcher Ansatz sinnvoll ist

AWS Redshift ist sinnvoll für:

• klar AWS-zentrierte Datenplattformen
• klassische BI- und Reporting-Workloads
• geringe Anforderungen an Portabilität
• Fokus auf minimalen Betriebsaufwand

ClickHouse ist sinnvoll für:

• datenintensive Plattformen (Logs, Events, Metriken)
• Kubernetes und Open-Source-zentrierte Architekturen
• Multi-Cloud- oder Hybrid-Szenarien
• hohe Anforderungen an Performance und Kostenkontrolle
• langfristige Analyse-Strategien

Fazit

Analytische Daten sind kein Nebenprodukt. Sie bestimmen, wie schnell Systeme verstanden, optimiert und weiterentwickelt werden können.

AWS Redshift bindet Analysefähigkeit an eine Plattform. ClickHouse hält sie offen und kontrollierbar.

Der Unterschied ist nicht primär technisch, sondern strategisch. Wer Analytics an einen Anbieter bindet, bindet auch Erkenntnisgewinn und Entwicklungsgeschwindigkeit. Wer sie als offene Plattform betreibt, behält Kontrolle über Performance, Kosten – und die eigene Zukunftsfähigkeit.