Занимались ли созданием таблиц для аналитиков в ClickHouse? С какими движками сталкивались?

В ClickHouse для аналитиков часто создают таблицы с учетом специфики запросов и объема данных. Основные движки, с которыми сталкивался:

• MergeTree — самый популярный движок для хранения больших объемов данных с поддержкой индексов по первичному ключу, партиционированием и сжатием.
• ReplacingMergeTree — расширение MergeTree, позволяющее обновлять данные, заменяя старые записи новыми по ключу.
• SummingMergeTree — агрегирует данные по ключу, полезен для предварительной агрегации.
• AggregatingMergeTree — для хранения агрегированных состояний, используется с агрегатными функциями.
• CollapsingMergeTree — для хранения данных с возможностью логического удаления записей.

При создании таблиц важно продумать схему партиционирования (например, по дате), сортировку (primary key) для ускорения запросов и выбор подходящего движка в зависимости от требований к обновлению и агрегации данных.

Пример создания простой таблицы:

CREATE TABLE analytics.events (
    event_date Date,
    user_id UInt64,
    event_type String,
    event_value Float64
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (user_id, event_date);