Расскажите о своем опыте работы с ClickHouse. Для каких задач вы его использовали?

Да, у меня есть опыт работы с ClickHouse. Это высокопроизводительная колоночная СУБД, которая отлично подходит для OLAP-задач и аналитики в реальном времени.

Ключевые аспекты моего опыта:

• Интеграция с Go: Использовал современный драйвер clickhouse-go/v2 для подключения и выполнения запросов из Go-приложений. Он обеспечивает более высокую производительность и лучший API по сравнению с v1.
• Проектирование таблиц: Работал с движками семейства MergeTree (включая ReplacingMergeTree и SummingMergeTree). Проектировал схемы данных, выбирал ключи партиционирования и первичные ключи для оптимизации хранения и скорости выполнения запросов.
• Оптимизация запросов: Писал сложные аналитические запросы, используя агрегатные функции, GROUP BY, JOIN и оконные функции. Применял материализованные представления и проекции для ускорения часто выполняемых запросов.
• Управление данными: Настраивал TTL (Time To Live) для автоматического удаления устаревших данных, что критично для систем с большим объемом поступающей информации.
• Кластеризация: Имею представление о работе с репликацией и шардированием в кластере ClickHouse для обеспечения отказоустойчивости и горизонтального масштабирования. Знаком с ролью ZooKeeper в этом процессе.

Пример подключения с использованием clickhouse-go/v2:

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "github.com/ClickHouse/clickhouse-go/v2"
)

func main() {
    conn, err := clickhouse.Open(&clickhouse.Options{
        Addr: []string{"localhost:9000"},
        Auth: clickhouse.Auth{
            Database: "default",
            Username: "user",
            Password: "password",
        },
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer conn.Close()

    // Пример запроса
    var count uint64
    err = conn.QueryRow(context.Background(), "SELECT count() FROM events WHERE date >= today()").Scan(&count)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Printf("Events today: %dn", count)
}