ClickHouse Cloud と BigQuery の比較

リソースの構成

ClickHouse Cloud におけるリソースの構成は、BigQuery のリソース階層に似ています。以下では、ClickHouse Cloud のリソース階層を示す次の図に基づいて、主な違いを説明します。

組織

BigQuery と同様に、組織は ClickHouse Cloud のリソース階層のルートノードです。ClickHouse Cloud アカウントで最初に設定したユーザーは、そのユーザーが所有する組織に自動的に割り当てられます。そのユーザーは、ほかのユーザーをその組織に招待できます。

BigQuery Projects と ClickHouse Cloud Services

組織内では、ClickHouse Cloud に保存されるデータはサービスに関連付けられているため、BigQuery のプロジェクトにほぼ相当するサービスを作成できます。ClickHouse Cloud では、いくつかのサービスタイプを利用できます。各 ClickHouse Cloud サービスは特定のリージョンにデプロイされ、次の要素で構成されます。

コンピュートノードのグループ (現在、Development tier のサービスは 2 ノード、Production tier のサービスは 3 ノード) 。これらのノードについては、ClickHouse Cloud は垂直・水平両方のスケーリングをサポートしており、手動または自動で実行できます。
サービスのすべてのデータを保存する object storage のフォルダー。
endpoint (または ClickHouse Cloud UI Console から作成される複数の endpoint) - サービスへの接続に使用するサービス URL (例: https://dv2fzne24g.us-east-1.aws.clickhouse.cloud:8443)

BigQuery のデータセットと ClickHouse Cloud のデータベース

ClickHouse では、テーブルは論理的にデータベースごとにまとめられます。BigQuery のデータセットと同様に、ClickHouse のデータベースはテーブルデータを整理し、アクセスを制御するための論理的なコンテナーです。

BigQuery フォルダ

ClickHouse Cloud には現在、BigQuery のフォルダに対応する概念はありません。

BigQuery Slot 予約とクォータ

BigQuery の Slot 予約と同様に、ClickHouse Cloud では垂直および水平オートスケーリングを設定できます。垂直オートスケーリングでは、サービスのコンピュートノードに対して、メモリと CPU コアの最小サイズと最大サイズを設定できます。サービスはその範囲内で必要に応じてスケールします。これらの設定は、サービスの初回作成フローでも利用できます。サービス内の各コンピュートノードは同じサイズです。水平スケーリングを使用すると、サービス内のコンピュートノード数を変更できます。

さらに、BigQuery のクォータと同様に、ClickHouse Cloud では同時実行制御、メモリ使用量の制限、I/O スケジューリングを利用でき、クエリをワークロードクラスごとに分離できます。特定のワークロードクラスに対して共有リソース (CPU コア、DRAM、ディスクおよびネットワーク I/O) の制限を設定することで、それらのクエリが他の重要な業務クエリに影響を与えないようにできます。同時実行制御は、同時実行クエリ数が多い状況で thread の過剰割り当てを防ぎます。

ClickHouse はメモリ割り当てのバイト数をサーバー、ユーザー、クエリの各レベルで追跡しており、柔軟なメモリ使用量の制限を可能にします。メモリオーバーコミットにより、他のクエリのメモリ制限を確保しつつ、クエリは保証されたメモリを超えて追加の空きメモリを使用できます。さらに、aggregation、ソート、join 句のメモリ使用量も制限できるため、メモリ制限を超えた場合は外部アルゴリズムにフォールバックできます。

最後に、I/O スケジューリングでは、最大帯域幅、処理中のリクエスト数、およびポリシーに基づいて、ワークロードクラスごとにローカルおよびリモートのディスクアクセスを制限できます。

権限

ClickHouse Cloud では、Cloud Console とデータベースの 2 か所でユーザーアクセスを制御します。Cloud Console へのアクセスは、clickhouse.cloud のユーザーインターフェイスで管理されます。データベースへのアクセスは、データベースユーザーアカウントとロールで管理されます。さらに、Cloud Console ユーザーには、SQL Console を介してデータベースを操作できるようにするロールを、データベース内で付与できます。

データ型

ClickHouse では、数値型についてよりきめ細かな精度を選択できます。たとえば、BigQuery が提供する数値型は INT64、NUMERIC、BIGNUMERIC、FLOAT64 です。これに対して ClickHouse では、小数、浮動小数点数、整数それぞれに対して複数の精度の型が用意されています。これらのデータ型を使うことで、ストレージ容量やメモリのオーバーヘッドを最適化でき、クエリの高速化とリソース消費の削減につながります。以下に、各 BigQuery 型に対応する ClickHouse の同等の型を示します。

BigQuery	ClickHouse
ARRAY	Array(t)
NUMERIC	Decimal(P, S), Decimal32(S), Decimal64(S), Decimal128(S)
BIG NUMERIC	Decimal256(S)
BOOL	Bool
BYTES	FixedString
DATE	Date32 (より狭い範囲)
DATETIME	DateTime, DateTime64 (範囲は狭いが、精度は高い)
FLOAT64	Float64
GEOGRAPHY	Geo Data Types
INT64	UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, UInt128, UInt256, Int8, Int16, Int32, Int64, Int128, Int256
INTERVAL	該当なし - 式としてサポートまたは関数経由でサポート
JSON	JSON
STRING	String (バイト)
STRUCT	Tuple, Nested
TIME	DateTime64
TIMESTAMP	DateTime64

ClickHouse の型に複数の選択肢がある場合は、実際のデータ範囲を考慮し、必要最小限の型を選択してください。また、さらに圧縮率を高めるために、適切なコーデックの利用も検討してください。

クエリ高速化の手法

主キーと外部キー、およびプライマリインデックス

BigQuery では、テーブルに主キー制約と外部キー制約を設定できます。通常、主キーと外部キーは、リレーショナルデータベースでデータの整合性を確保するために使われます。主キーの値は通常、各行で一意であり、NULL にはなりません。各行の外部キーの値は、主キーテーブルの主キーカラムに存在するか、NULL である必要があります。BigQuery では、これらの制約は実際には強制されませんが、クエリオプティマイザがこの情報を利用してクエリをより効率的に最適化することがあります。

ClickHouse でも、テーブルに主キーを設定できます。BigQuery と同様に、ClickHouse でもテーブルの主キーカラムの値の一意性は強制されません。BigQuery とは異なり、テーブルデータは主キーカラムに基づいてディスク上に順序付けられて保存されます。クエリオプティマイザはこのソート順を利用して、再ソートを回避し、JOIN のメモリ使用量を最小限に抑え、limit 句の短絡評価を可能にします。また BigQuery とは異なり、ClickHouse は主キーカラムの値に基づく (スパースな) プライマリインデックスを自動的に作成します。このプライマリインデックスは、主キーカラムに対するフィルタを含むすべてのクエリを高速化するために使用されます。現在、ClickHouse は外部キー制約をサポートしていません。

セカンダリ索引 (ClickHouse でのみ利用可能)

ClickHouse では、テーブルの主キーのキーカラムの値から作成されるプライマリインデックスに加えて、主キーに含まれないカラムに対してセカンダリ索引を作成できます。ClickHouse には複数の種類のセカンダリ索引があり、それぞれ異なる種類のクエリに適しています。

Bloom Filter Index:
- 等価条件 (例: =, IN) を含むクエリの高速化に使用されます。
- 確率的データ構造を使って、値がデータブロック内に存在する可能性があるかどうかを判定します。
Token Bloom Filter Index:
- Bloom Filter Index に似ていますが、トークン化された文字列に対して使用され、全文検索クエリに適しています。
Min-Max Index:
- 各データパーツについて、カラムの最小値と最大値を保持します。
- 指定した範囲に含まれないデータパーツの読み取りをスキップするのに役立ちます。

検索索引

BigQuery の検索索引と同様に、ClickHouse テーブルでは、文字列値を持つカラムに対して全文索引を作成できます。

ベクトル索引

BigQuery は最近、ベクトル索引を Pre-GA 機能として導入しました。同様に、ClickHouse でも、ベクトル検索のユースケースを高速化するための索引が実験的にサポートされています。

パーティション化

BigQuery と同様に、ClickHouse ではテーブルをパーティションと呼ばれる、より小さく管理しやすい単位に分割することで、大規模なテーブルのパフォーマンスと管理性を向上させます。ClickHouse のパーティション化については、こちらで詳しく説明しています。

クラスタリング

BigQuery では、クラスタリングにより、指定した少数のカラムの値に基づいてテーブルデータが自動的にソートされ、最適なサイズのブロックにまとめて配置されます。クラスタリングはクエリのパフォーマンスを向上させ、BigQuery がクエリ実行コストをより正確に見積もれるようにします。クラスタ化されたカラムでは、不要なデータのスキャンも回避できます。

ClickHouse では、データはテーブルの主キーのカラムに基づいて自動的にディスク上でクラスタ化され、プライマリインデックスというデータ構造を利用するクエリによって、すばやく特定またはプルーニングできるブロックとして論理的に整理されます。

materialized view

BigQuery と ClickHouse はどちらも materialized view をサポートしています。materialized view は、パフォーマンスと効率を高めるために、基となるテーブルに対する変換クエリの結果をあらかじめ計算して保持するものです。

materialized view へのクエリ

BigQuery の materialized view は、直接クエリすることも、オプティマイザが基となるテーブルに対するクエリを処理する際に利用することもできます。基となるテーブルへの変更によって materialized view が無効になる可能性がある場合、データは基となるテーブルから直接読み取られます。基となるテーブルへの変更で materialized view が無効にならない場合は、残りのデータは materialized view から読み取られ、変更分のみが基となるテーブルから読み取られます。

ClickHouse では、materialized view は直接クエリすることしかできません。一方、BigQuery では materialized view は基となるテーブルの変更後 5 分以内に自動更新されますが、更新頻度は 30 分ごとを超えません。これに対して、ClickHouse の materialized view は常に基となるテーブルと同期しています。

materialized view の更新

BigQuery は、ビューの変換クエリを基となるテーブルに対して実行することで、materialized view を定期的に完全更新します。更新の合間には、BigQuery は materialized view のデータと新しい基となるテーブルのデータを組み合わせることで、materialized view を活用しつつ、一貫したクエリ結果を提供します。

ClickHouse では、materialized view は増分更新されます。この増分更新の仕組みにより、高いスケーラビリティと低い計算コストを実現できます。増分更新される materialized view は、基となるテーブルに数十億から数兆もの行が含まれるようなシナリオ向けに特に設計されています。増え続ける基となるテーブルに対して繰り返しクエリを実行し、materialized view を更新する代わりに、ClickHouse は新たに挿入された基となるテーブルの行の値だけから部分的な結果を計算します。この部分結果は、以前に計算された部分結果とバックグラウンドで段階的にマージされます。その結果、基となるテーブル全体から materialized view を繰り返し更新する場合と比べて、計算コストを大幅に抑えられます。

トランザクション

ClickHouse とは異なり、BigQuery は単一のクエリ内、またはセッション使用時には複数のクエリにまたがる複数ステートメントトランザクションをサポートしています。複数ステートメントトランザクションでは、1 つ以上のテーブルに対する行の挿入や削除などのデータ変更操作を実行し、それらの変更をアトミックにコミットまたはロールバックできます。複数ステートメントトランザクションは、ClickHouse の 2024 年のロードマップに含まれています。

集約関数

BigQuery と比較すると、ClickHouse には組み込みの集約関数がはるかに多く用意されています。

BigQuery には、18 個の集約関数と、4 個の近似集約関数があります。
ClickHouse には、150 種類を超える、あらかじめ用意された集約関数に加え、それらの動作を拡張できる強力な集約コンビネーターがあります。たとえば、150 種類を超える、あらかじめ用意された集約関数は、単に -Array 接尾辞を付けて呼び出すだけで、テーブルの行ではなく配列に適用できます。-Map 接尾辞を使えば、任意の集約関数を Map に適用できます。さらに、-ForEach 接尾辞を使えば、任意の集約関数をネストされた配列に適用できます。

データソースとファイルフォーマット

BigQueryと比較すると、ClickHouseはサポートするファイルフォーマットとデータソースの種類が大幅に多くなっています。

ClickHouseは、90種類以上のファイルフォーマットのデータを、ほぼあらゆるデータソースからネイティブに読み込めます
BigQueryがサポートしているのは、5種類のファイルフォーマットと19のデータソースです

SQL 言語の機能

ClickHouse は、分析処理をより行いやすくするための多くの拡張機能と改良を備えた標準 SQL を提供します。たとえば、ClickHouse SQL はラムダ関数をサポートしており、高階関数も利用できるため、変換を適用する際に配列を unnest/explode する必要がありません。これは、BigQuery などの他のシステムと比べて大きな利点です。

Arrays

BigQuery に組み込みの Array 関数が 8 個しかないのに対し、ClickHouse には、幅広い問題を簡潔かつエレガントにモデル化して解決するための組み込み Array 関数が 80 個以上用意されています。

ClickHouse における典型的な設計パターンの 1 つは、groupArray 集約関数を使って、テーブル内の特定の行の値を (一時的に) 配列に変換することです。その後、その配列を Array 関数で効率よく処理し、結果を arrayJoin 関数で個々のテーブル行に戻せます。

ClickHouse SQL は高階ラムダ関数をサポートしているため、高度な Array 操作の多くは、BigQuery で必要になることが多いような、配列を一時的にテーブルへ戻す処理を行わなくても、高階の組み込み Array 関数を呼び出すだけで実現できます。たとえば、配列のフィルタリングや zip がこれに当たります。ClickHouse では、これらの操作はそれぞれ高階関数 arrayFilter と arrayZip を呼び出すだけで実行できます。

以下では、BigQuery の Array 操作と ClickHouse の対応関係を示します。

BigQuery	ClickHouse
ARRAY_CONCAT	arrayConcat
ARRAY_LENGTH	length
ARRAY_REVERSE	arrayReverse
ARRAY_TO_STRING	arrayStringConcat
GENERATE_ARRAY	range

サブクエリの各行に対して 1 要素ずつ持つ配列を作成する

BigQuery

ARRAY function

SELECT ARRAY
  (SELECT 1 UNION  ALL
   SELECT 2 UNION ALL
   SELECT 3) AS new_array;

/*-----------*
 | new_array |
 +-----------+
 | [1, 2, 3] |
 *-----------*/

ClickHouse

groupArray 集約関数

SELECT groupArray(*) AS new_array
FROM
(
    SELECT 1
    UNION ALL
    SELECT 2
    UNION ALL
    SELECT 3
)

   ┌─new_array─┐
1. │ [1,2,3]   │
   └───────────┘

配列を複数の行に展開する

BigQuery

UNNEST 演算子

SELECT *
FROM UNNEST(['foo', 'bar', 'baz', 'qux', 'corge', 'garply', 'waldo', 'fred'])
  AS element
WITH OFFSET AS offset
ORDER BY offset;

/*----------+--------*
 | element  | offset |
 +----------+--------+
 | foo      | 0      |
 | bar      | 1      |
 | baz      | 2      |
 | qux      | 3      |
 | corge    | 4      |
 | garply   | 5      |
 | waldo    | 6      |
 | fred     | 7      |
 *----------+--------*/

ClickHouse

ARRAY JOIN 句

WITH ['foo', 'bar', 'baz', 'qux', 'corge', 'garply', 'waldo', 'fred'] AS values
SELECT element, num-1 AS offset
FROM (SELECT values AS element) AS subquery
ARRAY JOIN element, arrayEnumerate(element) AS num;

/*----------+--------*
 | element  | offset |
 +----------+--------+
 | foo      | 0      |
 | bar      | 1      |
 | baz      | 2      |
 | qux      | 3      |
 | corge    | 4      |
 | garply   | 5      |
 | waldo    | 6      |
 | fred     | 7      |
 *----------+--------*/

日付のArrayを返す

BigQuery

GENERATE_DATE_ARRAY 関数

SELECT GENERATE_DATE_ARRAY('2016-10-05', '2016-10-08') AS example;

/*--------------------------------------------------*
 | example                                          |
 +--------------------------------------------------+
 | [2016-10-05, 2016-10-06, 2016-10-07, 2016-10-08] |
 *--------------------------------------------------*/

range + arrayMap 関数

ClickHouse

SELECT arrayMap(x -> (toDate('2016-10-05') + x), range(toUInt32((toDate('2016-10-08') - toDate('2016-10-05')) + 1))) AS example

┌─example───────────────────────────────────────────────┐
1. │ ['2016-10-05','2016-10-06','2016-10-07','2016-10-08'] │
   └───────────────────────────────────────────────────────┘

タイムスタンプのArrayを返す

BigQuery

GENERATE_TIMESTAMP_ARRAY 関数

SELECT GENERATE_TIMESTAMP_ARRAY('2016-10-05 00:00:00', '2016-10-07 00:00:00',
                                INTERVAL 1 DAY) AS timestamp_array;

/*--------------------------------------------------------------------------*
 | timestamp_array                                                          |
 +--------------------------------------------------------------------------+
 | [2016-10-05 00:00:00+00, 2016-10-06 00:00:00+00, 2016-10-07 00:00:00+00] |
 *--------------------------------------------------------------------------*/

ClickHouse

range + arrayMap 関数

SELECT arrayMap(x -> (toDateTime('2016-10-05 00:00:00') + toIntervalDay(x)), range(dateDiff('day', toDateTime('2016-10-05 00:00:00'), toDateTime('2016-10-07 00:00:00')) + 1)) AS timestamp_array

Query id: b324c11f-655b-479f-9337-f4d34fd02190

   ┌─timestamp_array─────────────────────────────────────────────────────┐
1. │ ['2016-10-05 00:00:00','2016-10-06 00:00:00','2016-10-07 00:00:00'] │
   └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Arrayのフィルタリング

BigQuery

UNNEST operatorを使用して、Arrayを一時的にテーブルに変換し直す必要があります

WITH Sequences AS
  (SELECT [0, 1, 1, 2, 3, 5] AS some_numbers
   UNION ALL SELECT [2, 4, 8, 16, 32] AS some_numbers
   UNION ALL SELECT [5, 10] AS some_numbers)
SELECT
  ARRAY(SELECT x * 2
        FROM UNNEST(some_numbers) AS x
        WHERE x < 5) AS doubled_less_than_five
FROM Sequences;

/*------------------------*
 | doubled_less_than_five |
 +------------------------+
 | [0, 2, 2, 4, 6]        |
 | [4, 8]                 |
 | []                     |
 *------------------------*/

ClickHouse

arrayFilter 関数

WITH Sequences AS
    (
        SELECT [0, 1, 1, 2, 3, 5] AS some_numbers
        UNION ALL
        SELECT [2, 4, 8, 16, 32] AS some_numbers
        UNION ALL
        SELECT [5, 10] AS some_numbers
    )
SELECT arrayMap(x -> (x * 2), arrayFilter(x -> (x < 5), some_numbers)) AS doubled_less_than_five
FROM Sequences;

   ┌─doubled_less_than_five─┐
1. │ [0,2,2,4,6]            │
   └────────────────────────┘
   ┌─doubled_less_than_five─┐
2. │ []                     │
   └────────────────────────┘
   ┌─doubled_less_than_five─┐
3. │ [4,8]                  │
   └────────────────────────┘

配列の zip

BigQuery

配列を一時的にテーブルに戻すには、UNNEST 演算子を使用する必要があります

WITH
  Combinations AS (
    SELECT
      ['a', 'b'] AS letters,
      [1, 2, 3] AS numbers
  )
SELECT
  ARRAY(
    SELECT AS STRUCT
      letters[SAFE_OFFSET(index)] AS letter,
      numbers[SAFE_OFFSET(index)] AS number
    FROM Combinations
    CROSS JOIN
      UNNEST(
        GENERATE_ARRAY(
          0,
          LEAST(ARRAY_LENGTH(letters), ARRAY_LENGTH(numbers)) - 1)) AS index
    ORDER BY index
  );

/*------------------------------*
 | pairs                        |
 +------------------------------+
 | [{ letter: "a", number: 1 }, |
 |  { letter: "b", number: 2 }] |
 *------------------------------*/

ClickHouse

arrayZip 関数

WITH Combinations AS
    (
        SELECT
            ['a', 'b'] AS letters,
            [1, 2, 3] AS numbers
    )
SELECT arrayZip(letters, arrayResize(numbers, length(letters))) AS pairs
FROM Combinations;

   ┌─pairs─────────────┐
1. │ [('a',1),('b',2)] │
   └───────────────────┘

配列の集約

BigQuery

配列を再びテーブルに変換するには、UNNEST 演算子を使用する必要があります

WITH Sequences AS
  (SELECT [0, 1, 1, 2, 3, 5] AS some_numbers
   UNION ALL SELECT [2, 4, 8, 16, 32] AS some_numbers
   UNION ALL SELECT [5, 10] AS some_numbers)
SELECT some_numbers,
  (SELECT SUM(x)
   FROM UNNEST(s.some_numbers) AS x) AS sums
FROM Sequences AS s;

/*--------------------+------*
 | some_numbers       | sums |
 +--------------------+------+
 | [0, 1, 1, 2, 3, 5] | 12   |
 | [2, 4, 8, 16, 32]  | 62   |
 | [5, 10]            | 15   |
 *--------------------+------*/

ClickHouse

arraySum、arrayAvg、… 関数、または arrayReduce 関数の引数として使用できる、90 種類以上ある既存の集約関数名のいずれか

WITH Sequences AS
    (
        SELECT [0, 1, 1, 2, 3, 5] AS some_numbers
        UNION ALL
        SELECT [2, 4, 8, 16, 32] AS some_numbers
        UNION ALL
        SELECT [5, 10] AS some_numbers
    )
SELECT
    some_numbers,
    arraySum(some_numbers) AS sums
FROM Sequences;

   ┌─some_numbers──┬─sums─┐
1. │ [0,1,1,2,3,5] │   12 │
   └───────────────┴──────┘
   ┌─some_numbers──┬─sums─┐
2. │ [2,4,8,16,32] │   62 │
   └───────────────┴──────┘
   ┌─some_numbers─┬─sums─┐
3. │ [5,10]       │   15 │
   └──────────────┴──────┘