O ClickHouse para análise em tempo real é a escolha ideal quando a sua empresa precisa processar bilhões de linhas com respostas imediatas. Atualmente, a análise instantânea deixou de ser um diferencial para se tornar uma expectativa básica de mercado. Gestores buscam painéis que reflitam eventos ocorridos há poucos segundos, e não processamentos em lote realizados na noite anterior.

Na BIX Tecnologia, entendemos que o maior desafio é manter a velocidade conforme o volume de dados e a concorrência de consultas crescem. O ClickHouse resolve essa questão por ser um banco de dados olap orientado a colunas, construído para alta taxa de ingestão e agregações velozes. Ele entrega performance em conjuntos de dados que tornariam os bancos relacionais tradicionais extremamente lentos.

O que é o ClickHouse?

O ClickHouse é um banco de dados analítico desenhado para lidar com fluxos intensos de eventos, como logs, cliques e métricas de telemetria. Por armazenar dados por coluna, ele lê apenas as informações necessárias para cada consulta, o que é perfeito para contagens em larga escala e agrupamentos temporais.

Essa tecnologia é a base de muitos sistemas de business intelligence e ferramentas de análise de produto. Nós utilizamos essa solução quando o cenário exige interatividade em dados frescos, permitindo que a empresa tome decisões baseadas no que está acontecendo agora.

Vantagens para análise de dados imediatos

A performance superior do ClickHouse ocorre devido ao seu formato colunar aliado a técnicas de compressão avançadas. Isso reduz a necessidade de entrada e saída de dados (i/o), acelerando as varreduras para consultas analíticas. Na prática, um dashboard que atualiza a cada 5 segundos permanece responsivo mesmo com tabelas de bilhões de linhas.

Performance em agregações e fluxos de eventos

Se a sua carga de trabalho é dominada por cálculos de somas, médias ou percentis, o motor do ClickHouse é otimizado exatamente para isso. Ele lida com naturalidade em fluxos de dados de clickstream, logs de auditoria e telemetria de iot. O sistema prioriza a inserção constante de novos eventos em vez de atualizações de registros antigos.

Muitas equipes adotam a ferramenta para ingerir dados continuamente de fontes como o Kafka. O objetivo é servir dashboards imediatamente enquanto processos de fundo mantêm a performance estável. Se o negócio espera que os dados apareçam em até 30 segundos com carregamento de tela quase instantâneo, o ClickHouse é um forte candidato.

Cenários onde o ClickHouse é a escolha certa

A BIX avalia a aplicação dessa tecnologia quando existe a necessidade de painéis rápidos sobre volumes massivos de informação. Se os seus usuários esperam que os gráficos carreguem em menos de dois segundos sob pressão, o ClickHouse foi construído para essa demanda. Ele faz sentido se:

• Você precisa de métricas voltadas para o cliente final em larga escala;
• O foco está em análises de funil, retenção e comportamento de uso;
• A carga de trabalho consiste majoritariamente em inserções e leituras;
• O custo de processamento em nuvem precisa ser previsível e controlado.

Quando avaliar outras alternativas de dados

Nós acreditamos em abordagens agnósticas, onde a ferramenta deve servir ao contexto. O ClickHouse não é um substituto para o seu banco de dados transacional principal. Se o seu projeto exige atualizações frequentes em nível de linha ou consistência estrita em transações complexas, o PostgreSQL ou MySQL continuam sendo as fundações corretas.

Além disso, se o volume de dados da sua empresa é pequeno e as consultas são diretas, soluções mais simples podem ser mais baratas. O ClickHouse também exige que você desnormalize os dados para obter o máximo de performance. Se a sua análise depende de muitos joins em tabelas normalizadas, o desempenho pode não atingir o potencial esperado.

Comparação com alternativas do mercado

Ao comparar com o PostgreSQL, o ClickHouse se distancia quando as análises começam a apresentar lentidão ou quando a escala de eventos cresce muito. Já em relação a armazéns de dados como BigQuery ou Snowflake, o ClickHouse costuma vencer em cenários de dashboards interativos que rodam o dia todo com baixa latência. Muitas empresas utilizam uma estratégia híbrida: o data warehouse para governança e relatórios históricos de longo prazo, e o ClickHouse para servir a camada de dados em tempo real. Comparado ao Elasticsearch, o ClickHouse é superior em análises estruturadas e agregações pesadas, enquanto o Elasticsearch brilha em buscas textuais e exploração de logs.

Considerações de design e modelagem

O ClickHouse exige uma modelagem pensada em análise, priorizando tabelas largas e padrões de consulta previsíveis. Um exemplo de esquema para eventos brutos segue abaixo:

CREATE TABLE events_raw
(
    ts DateTime64(3),
    event_date Date MATERIALIZED toDate(ts),
    tenant_id UInt32,
    user_id UInt64,
    session_id String,
    event_name LowCardinality(String),
    country LowCardinality(String),
    device_type LowCardinality(String),
    app_version LowCardinality(String),
    endpoint LowCardinality(String),
    status_code UInt16,
    latency_ms UInt32,
    props_json String
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (tenant_id, event_date, event_name, user_id, ts);

Nessa estrutura, o particionamento por tempo facilita a gestão da retenção. A ordenação começa pelo identificador do cliente para garantir que as consultas de cada usuário sejam processadas rapidamente. Otimizar a chave de ordenação para os filtros principais do seu dashboard é fundamental para o sucesso do projeto.

Estratégia de agregação e rollups

Para manter a velocidade conforme os dados crescem, nós recomendamos o uso de tabelas de agregação (rollups). Elas armazenam dados resumidos por minuto ou hora, reduzindo o esforço computacional nos painéis principais. Veja um exemplo de tabela de agregação:

CREATE TABLE events_minute_rollup
(
    minute DateTime,
    tenant_id UInt32,
    event_name LowCardinality(String),
    endpoint LowCardinality(String),
    requests UInt64,
    errors UInt64,
    p95_latency Float32
)
ENGINE = SummingMergeTree
PARTITION BY toYYYYMM(minute)
ORDER BY (tenant_id, minute, event_name, endpoint);

Essa abordagem garante que o sistema continue rápido mesmo com picos de acesso. Se sua empresa está avaliando BigQuery e Snowflake, migrando cargas entre plataformas ou buscando melhorar governança e custos, nossos especialistas podem ajudar a estruturar a melhor arquitetura para o seu contexto. Fale com a nossa equipe e avance na maturidade dos seus dados. ⬇️

TL; DR Perguntas frequentes sobre ClickHouse para análise em tempo real

**O ClickHouse substitui um Data Warehouse? ** Nem sempre. Em muitos casos, ele atua como uma camada de serviço em tempo real que complementa o warehouse focado em governança e histórico.

**A ferramenta suporta dados de streaming? ** Sim. A integração com Kafka e ingestão em micro-lotes é um dos cenários onde a ferramenta mais se destaca em termos de performance.

**É necessário desnormalizar os dados? ** Sim, para obter o máximo desempenho. Embora suporte joins, o ideal é trabalhar com tabelas largas que evitem o custo de junção em tempo de consulta.

Como o ClickHouse lida com atualizações? Ele permite atualizações, mas não é otimizado para isso como um banco transacional. Recomendamos modelar correções como novos eventos ou usar versões de registros.

**Qual o impacto do ClickHouse nos custos? ** Ele costuma oferecer maior previsibilidade de custos para dashboards com tráfego constante, já que não depende de cobranças baseadas apenas em volume escaneado por consulta.