Разберётесь, почему аналитическая база считает миллионы строк за доли секунды: MergeTree и ключ сортировки, партиции, экономные типы, агрегаты и квантили, материализованные представления. Финальная работа — витрина по логам с партициями и представлением. Плюс то, что отличает ClickHouse от привычной базы: куски и слияния, приблизительные функции, мутации вместо UPDATE, TTL и системные таблицы.
Каждый урок заканчивается запросом в живой ClickHouse: вы пишете SQL, движок его исполняет, а проверка сверяет результат с тем, что посчитала сама, на разных наборах данных.
Подойдёт разработчикам и аналитикам, которые знают обычный SQL и упёрлись в отчёты, считающиеся в PostgreSQL минутами.
Каждый урок заканчивается настоящим SQL-запросом к **живому ClickHouse** (clickhouse-server 24.8-alpine, песочница поднимается прямо в уроке): вы пишете запрос, сервер его исполняет, а проверка сверяет результат с собственным расчётом на нескольких разных наборах данных — не со строкой-эталоном.
Материал идёт от устройства к применению: сначала куски, слияния и ключ сортировки в system.parts, затем аналитические функции — агрегаты, условная агрегация, квантили, массивы, — затем что делать, когда запрос медленный (гранулы, PREWHERE, материализованные представления), и в конце — обмен данными с внешним миром и повседневная эксплуатация: TTL, мутации, системные таблицы.
Отдельных задач «на код» здесь нет — **весь практикум это лабораторные работы на реальном сервере**: вы видите настоящий system.parts, реальные куски на диске и реальное время выполнения запроса, а не смоделированный вывод программы.
Финальная работа — витрина по логам с партициями и материализованным представлением, где нужно свести весь пройденный материал в одну задачу, а не досдать очередное разрозненное упражнение.
Вы также можете задать любой вопрос по курсу у поддержки t.me/mentorix_support
Для разработчиков и аналитиков, которые уверенно пишут обычный SQL и упёрлись в отчёты, которые в PostgreSQL или MySQL считаются минутами на больших таблицах.
Для тех, кому нужно поддерживать ClickHouse на текущей работе и хочется понимать, что происходит внутри — куски, слияния, партиции, — а не переносить конфиги из документации не глядя.
Для тех, кто строит аналитические витрины и дашборды и хочет разобраться в материализованных представлениях и движках MergeTree, чтобы считать агрегаты один раз при вставке, а не при каждом обращении к дашборду.
Подойдёт и тем, кто хочет за один вечер получить рабочее представление о колоночных базах с нуля — без бэкграунда администратора БД, весь материал объясняется по ходу лабораторных.
Уверенный SQL: JOIN, GROUP BY, подзапросы — курс не учит SQL с нуля, а показывает, чем аналитическая база отличается от привычной.
Базовое представление о командной строке и о том, что такое сервер базы данных — лабораторные проведут за руку по остальному.
Опыт работы с PostgreSQL или MySQL пригодится для сравнения «как было», но не обязателен.
Модулей: 6, уроков: 24. Задачи с кодом проверяются автоматически.
Бесплатный курс