ClickHouse: Die Referenz-Architektur für Real-Time Analytics & Big Data
TL;DR
Daten sind das neue Öl, aber traditionelle Data Warehouses (wie AWS Redshift) sind oft teure, träge Raffinerien. ClickHouse hat den Markt für OLAP (Online Analytical Processing) revolutioniert. Durch spaltenbasierte Speicherung und vektorisierte Query-Ausführung liefert es Antworten auf Fragen über Milliarden von Datensätzen in Millisekunden. Während Cloud-Dienste die Kosten an das Datenvolumen koppeln, entkoppelt ClickHouse durch extreme Komprimierung und Tiering die Leistung vom Preis.
1. Das Architektur-Prinzip: Columnar Storage & Vectorization
Klassische Datenbanken (Postgres, MySQL) speichern Daten zeilenweise. Das ist perfekt für Transaktionen (jemand kauft einen Artikel), aber katastrophal für Analysen (berechne den Umsatz aller Artikel). Um eine Spalte zu summieren, muss die Datenbank die kompletten Zeilen von der Festplatte lesen.
ClickHouse speichert Daten spaltenbasiert.
- I/O Effizienz: Wenn Sie den Durchschnittspreis wissen wollen, liest ClickHouse nur die Spalte „Preis". 99% der Daten werden ignoriert.
- Vektorisierte Ausführung: ClickHouse nutzt moderne CPU-Instruktionen (SIMD), um Daten nicht einzeln, sondern in ganzen Blöcken (Vektoren) zu verarbeiten. Das macht es um Faktoren schneller als traditionelle Systeme.
2. Kern-Feature: Extreme Kompression und MergeTree
Speicherplatz kostet Geld – besonders in der Cloud. Da in einer Spalte oft ähnliche Daten stehen (z.B. immer wieder das gleiche Datum oder die gleiche Region), kann ClickHouse diese extrem effizient komprimieren.
- Der MergeTree: Das Herz von ClickHouse ist die
MergeTreeEngine. Daten werden rasend schnell unsortiert geschrieben und im Hintergrund kontinuierlich sortiert und verschmolzen („Merged"). Das ermöglicht extrem hohe Schreib-Raten (Ingestion), während gleichzeitig High-Speed-Lesezugriffe möglich sind. - Kosten-Reduktion: Durch Codecs und Kompression verbraucht ClickHouse oft nur 10-20% des Speicherplatzes im Vergleich zu Rohdaten oder anderen Datenbanken.
3. Real-Time Ingestion vs. Batch
Viele Data Warehouses wie Redshift bevorzugen „Batch Loads" (z.B. alle 15 Minuten eine CSV aus S3 laden). Für moderne Use-Cases (Live-Monitoring, Ad-Tech, User-Tracking) ist das zu langsam.
ClickHouse ist darauf ausgelegt, Datenströme (z.B. aus Kafka) in Echtzeit zu konsumieren. Die Daten sind Sekundenbruchteile nach dem Eintreffen abfragbar. Es gibt keine Wartezeit auf den nächtlichen ETL-Job.
4. Betriebsmodelle im Vergleich: AWS Redshift vs. ayedo Managed ClickHouse
Hier entscheidet sich, ob Ihre Analytics-Kosten linear mit dem Erfolg skalieren oder ob Sie die Kostenkurve brechen können.
Szenario A: AWS Redshift (Die Kosten-Spirale)
Redshift ist der Standard-Einstieg in AWS Analytics. Es ist tief integriert, aber architektonisch starr.
- Kosten für Compute & Storage: Obwohl Redshift (RA3) Speicher und Rechenleistung trennt, zahlen Sie hohe Aufschläge für die proprietäre Technologie. Features wie „Concurrency Scaling" (wenn viele Nutzer gleichzeitig Abfragen machen) verursachen massive Zusatzkosten.
- Der “Black Box” Query Optimizer: Sie haben wenig Einfluss darauf, wie Redshift Abfragen plant. Wenn eine Query langsam ist, ist die Antwort von AWS meist: „Kaufen Sie einen größeren Cluster."
- Vendor Lock-in: Redshift nutzt einen proprietären SQL-Dialekt und Speicherformate. Ein Export von Petabytes an Daten ist langwierig und teuer (Egress Fees).
Szenario B: ClickHouse mit Managed Kubernetes von ayedo
Im ayedo App-Katalog wird ClickHouse als Hochleistungs-Cluster bereitgestellt.
- Tiered Storage: ClickHouse kann so konfiguriert werden, dass „heiße" Daten (z.B. letzte 7 Tage) auf extrem schnellen NVMe-SSDs liegen, während historische Daten automatisch auf günstigen S3-Object-Storage ausgelagert werden. Sie zahlen NVMe-Preise nur für das, was Performance braucht.
- Unfaire Performance: Auf gleicher Hardware (Bare Metal oder EC2) schlägt ClickHouse Redshift bei analytischen Queries oft um den Faktor 10 bis 100.
- Offene Standards: ClickHouse ist Open Source. Sie können Daten jederzeit in offenen Formaten (Parquet, JSON) ex- und importieren. Es gibt keine künstlichen Limits für gleichzeitige Abfragen.
Technischer Vergleich der Betriebsmodelle
| Aspekt | AWS Redshift (Proprietär) | ayedo (Managed ClickHouse) |
|---|---|---|
| Architektur | Cloud Data Warehouse (MPP) | Real-Time OLAP DBMS |
| Ingestion Speed | Optimiert für Batch (S3 Copy) | Real-Time (Streaming/Inserts) |
| Query Performance | Gut (aber teuer zu skalieren) | Exzellent (Vektorisierung) |
| Kosten-Skalierung | Linear bis exponentiell | Effizient (Dank Kompression & Tiering) |
| Storage Engine | Proprietär (Redshift Managed) | MergeTree + S3 Tiering |
| Strategisches Risiko | Hoher Lock-in (Preismodell) | Volle Souveränität |
FAQ: ClickHouse & Data Strategy
Kann ClickHouse meine PostgreSQL/MySQL Datenbank ersetzen?
Nein. ClickHouse ist eine OLAP-Datenbank (Online Analytical Processing), PostgreSQL ist OLTP (Online Transaction Processing). ClickHouse ist nicht dafür gebaut, einzelne Zeilen zu ändern (UPDATE) oder zu löschen (DELETE), wie es in einem Webshop nötig wäre. Es ist dafür gebaut, Milliarden Zeilen hinzuzufügen und zu analysieren. In einer modernen Architektur nutzt man beides: Postgres für das User-Profil, ClickHouse für die User-Activity-Logs.
Wie migriere ich von Redshift zu ClickHouse?
Der Wechsel ist oft einfacher als gedacht, da ClickHouse SQL spricht. Der größte Unterschied liegt im Datenschema: In ClickHouse denormalisiert man Daten oft (weniger Joins), um maximale Geschwindigkeit zu erreichen. Tools wie clickhouse-local erlauben es sogar, Daten direkt aus S3 (die von Redshift exportiert wurden) zu lesen und zu importieren.
Brauche ich für ClickHouse Hadoop oder Spark?
Nein. Das ist einer der größten Vorteile. ClickHouse ist ein einziges Binary. Es braucht kein komplexes Ökosystem wie Hadoop, ZooKeeper (in neueren Versionen nicht mehr zwingend) oder Java-Virtual-Machines. Das macht den Betrieb im Vergleich zu Big-Data-Stacks der alten Schule (HDFS) extrem schlank und ressourcenschonend.
Lohnt sich der Wechsel bei kleinen Datenmengen?
Bei sehr kleinen Datenmengen (< 10 GB) ist der Overhead fast egal. Aber sobald Sie Terabytes an Logs, Metriken oder Events speichern, wird Redshift spürbar teuer. ClickHouse ermöglicht es oft, Daten, die man in Redshift aus Kostengründen löschen müsste („Retention Policy"), in ClickHouse kostengünstig jahrelang vorzuhalten.
Fazit
Wer im Zeitalter von Big Data wettbewerbsfähig bleiben will, braucht Antworten in Echtzeit, nicht am nächsten Morgen. AWS Redshift war der Pionier der Cloud-Data-Warehouses, ist aber heute oft eine Kostenfalle für schnell wachsende Datenmengen. ClickHouse democratisiert High-Performance-Analytics. Es ermöglicht Unternehmen, Petabytes an Daten auf Standard-Infrastruktur zu analysieren, ohne dabei bankrott zu gehen. Mit dem ayedo Managed Stack erhalten Sie diese rohe Power fix und fertig konfiguriert inklusive S3-Tiering und Backup-Strategie und behalten die volle Datenhoheit.