Výber medzi ClickHouse a BigQuery je jedným z najdôležitejších rozhodnutí pre vašu analytickú infraštruktúru. Obe sú výkonné analytické databázy, ale slúžia rôznym potrebám a prichádzajú s odlišnými kompromismi vo výkone, nákladoch a operačnej zložitosti.

Tento sprievodca poskytuje hĺbkové porovnanie, ktoré vám pomôže urobiť správne rozhodnutie pre váš event analytics workload.

Prehľad architektúry

Pochopenie fundamentálnych architektonických rozdielov je nevyhnutné pre informované rozhodnutie.

ClickHouse architektúra

ClickHouse je open-source, stĺpcová OLAP databáza navrhnutá pre real-time analytiku:

  • Self-hosted alebo managed: Nasaďte na vlastnej infraštruktúre alebo použite ClickHouse Cloud
  • Spojené storage a compute: Dáta a spracovanie sídlia na rovnakých nodoch, čo redukuje network overhead pre rýchlejšie query časy
  • Real-time ingescia: Natívna podpora pre streaming inserty s okamžitou dotazovateľnosťou
  • MergeTree engine: Unikátny storage engine optimalizovaný pre analytické dotazy s background merging dátových častí
  • Vektorizované vykonávanie: Spracováva dáta v stĺpcových blokoch, maximalizuje efektivitu CPU cache a SIMD inštrukcie
  • SQL dialekt: Rozšírené SQL s analytickými funkciami a syntaxou

BigQuery architektúra

BigQuery je plne managed, serverless data warehouse od Google Cloud:

  • Plne serverless: Žiadna správa infraštruktúry nie je potrebná
  • Oddelenie storage a compute: Nezávislé škálovanie každej vrstvy cez vysokorýchlostnú sieť Google
  • Dremel execution engine: Distribuované spracovanie dotazov cez tisíce workerov pomocou slotov (virtuálne CPU)
  • Capacitor formát: Proprietárny stĺpcový storage s automatickou optimalizáciou a kompresiou
  • Standard SQL: ANSI-kompatibilné SQL s rozšíreniami
  • Slot-based alokácia zdrojov: Compute zdroje merané v slotoch; BigQuery určuje alokáciu automaticky v on-demand móde

Porovnanie výkonu

Výkonové charakteristiky sa medzi dvoma systémami významne líšia.

Latencia dotazov

Silné stránky ClickHouse:

  • Sub-sekundové dotazy na správne indexovaných tabuľkách, aj na multi-miliardových datasetoch
  • Konzistentná nízka latencia pre opakujúce sa dotazy
  • Vynikajúci pre real-time dashboardy a monitoring
  • Žiadne cold start alebo slot allocation oneskorenia
  • Lokálne čítania z disku eliminujú network I/O overhead počas vykonávania dotazov

Charakteristiky BigQuery:

  • Typická latencia dotazov: 1-30 sekúnd pre väčšinu dotazov
  • Minimálna latencia okolo 1-2 sekúnd kvôli plánovaniu jobov a alokácii zdrojov
  • BI Engine cache môže znížiť latenciu pre opakované dotazy (in-memory akcelerácia)
  • Lepšie vhodný pre ad-hoc analýzu a batch workloady než real-time dashboardy
  • Výkon závisí od dostupnosti slotov v zdieľanom poole (on-demand) alebo rezervovanej kapacity

Priepustnosť a škála

ClickHouse:

  • Zvláda milióny insertov za sekundu na jeden node
  • Lineárne škálovanie s veľkosťou clustra pre čítanie aj zápis
  • Vynikajúci pre vysokofrekventné event streamy
  • Výkon závisí od veľkosti a tuningu clustra
  • Podporuje 1,000+ konkurentných dotazov na node so správnou konfiguráciou

BigQuery:

  • Streaming inserty: až 1 milión riadkov za sekundu na tabuľku (so Storage Write API)
  • Batch loady: prakticky neobmedzená priepustnosť (a zadarmo pri použití zdieľaného poolu)
  • Auto-škáluje compute zdroje podľa dotazu až do 2,000 slotov na projekt (on-demand)
  • Žiadny horný limit na objem dát
  • Konkurencia limitovaná dostupnosťou slotov; predvolených 100 konkurentných dotazov na projekt

Benchmark úvahy

-- Typické query patterny a očakávaný výkon

-- Point lookup (ClickHouse: <10ms, BigQuery: 1-3s)
SELECT * FROM events WHERE event_id = 'abc123';

-- Time-series agregácia (ClickHouse: 50-500ms, BigQuery: 2-10s)
SELECT date, count(*) FROM events
WHERE event_time >= '2025-01-01'
GROUP BY date;

-- Komplexná analytika (ClickHouse: 1-5s, BigQuery: 5-30s)
SELECT user_id, funnel_steps...
FROM events
WHERE ... komplexné joiny a window funkcie;

Poznámka: Skutočný výkon sa výrazne líši na základe objemu dát, návrhu schémy, indexovania a konfigurácie clustra/slotov. Vždy benchmarkujte s vašimi vlastnými workloadmi.

Analýza nákladov

Štruktúry nákladov sú fundamentálne odlišné a vyžadujú starostlivú analýzu pre váš špecifický workload.

BigQuery cenový model

On-demand pricing:

  • Spracovanie dotazov: $6.25 za TiB skenovaných dát (prvý 1 TiB mesačne zadarmo)
  • Storage (logický): $0.02/GiB/mesiac (aktívny), $0.01/GiB/mesiac (dlhodobý po 90 dňoch)
  • Storage (fyzický): $0.04/GiB/mesiac (aktívny), $0.02/GiB/mesiac (dlhodobý)
  • Streaming inserty (legacy API): $0.01 za 200 MiB
  • Storage Write API: $0.025 za GiB (prvé 2 TiB mesačne zadarmo)
  • Batch loading: Zadarmo pri použití zdieľaného slot poolu

Capacity pricing (BigQuery Editions):

  • Standard Edition: $0.04/slot-hodina (iba pay-as-you-go)
  • Enterprise Edition: $0.06/slot-hodina (PAYG), $0.048/slot-hodina (1-ročný), $0.036/slot-hodina (3-ročný)
  • Enterprise Plus: $0.10/slot-hodina (PAYG), $0.08/slot-hodina (1-ročný), $0.06/slot-hodina (3-ročný)
  • Minimum 50 slotov, účtované za sekundu s 1-minútovým minimom
  • Autoscaling dostupný pre dynamické prispôsobenie kapacity

Stratégie optimalizácie nákladov:

  • Partitionujte a clusterujte tabuľky pre zníženie skenovaných dát
  • Použite materialized views pre opakované dotazy
  • Zvážte Editions pricing pre predvídateľné náročné workloady
  • Batch loady sú zadarmo; preferujte ich pred streamingom keď latencia dovoľuje
  • Použite fyzický storage billing pre vysoko komprimovateľné dáta

ClickHouse cenový model

Self-hosted náklady:

  • Infraštruktúra: VMs, storage, networking
  • Operácie: Čas inžinierov na údržbu (typicky 0.25-1 FTE)
  • Typický produkčný cluster: $2,000-10,000/mesiac na cloud VMs
  • Žiadne poplatky za dotaz alebo za byte

ClickHouse Cloud (od 2025):

  • Storage: $25.30 za TiB/mesiac (~$0.025/GiB)
  • Compute: $0.22-0.39 za compute unit-hodinu (líši sa podľa tieru a regiónu)
  • Tri tiery: Basic, Scale a Enterprise s rastúcimi funkciami
  • Auto-scaling a auto-pause na nulu (platíte len keď je aktívny)
  • ClickPipes ingescia: $0.04/GB ingestovaných + $0.20/hod za compute unit

Príklad porovnania nákladov

-- Scenár: 1TB raw eventov/mesiac, 50TB skenovaných/mesiac v dotazoch, mierny streaming

BigQuery On-Demand:
  Storage: 1TB * $0.02 = $20/mesiac
  Dotazy: 50TB * $6.25 = $312.50/mesiac
  Streaming (Write API, po free tier): ~$50/mesiac
  Celkom: ~$380/mesiac

BigQuery Enterprise Edition (100 slotov baseline):
  Sloty: 100 * $0.06 * 720 hodín = $4,320/mesiac
  Storage: $20/mesiac
  Celkom: ~$4,340/mesiac (ale predvídateľné, neobmedzené dotazy)

ClickHouse Cloud Scale tier (odhad):
  Compute: ~$300-600/mesiac (s auto-pause)
  Storage: 1TB * $25.30 = $25.30/mesiac
  Celkom: ~$325-625/mesiac

Self-hosted ClickHouse (3-node na AWS):
  EC2 (m6i.2xlarge): 3 * $280 = $840/mesiac
  EBS Storage: ~$100/mesiac
  Čas inžinierov: Variabilný (0.25-0.5 FTE)
  Celkom: ~$940/mesiac + ops overhead

Poznámka: Skutočné náklady sa výrazne líšia podľa workload patternov, regiónu a využitia. Použite oficiálne cenové kalkulačky pre presné odhady.

Operačná zložitosť

Operačná záťaž sa dramaticky líši medzi managed a self-hosted možnosťami.

BigQuery operácie

Výhody:

  • Nulová správa infraštruktúry
  • Automatické škálovanie a optimalizácia výkonu
  • Vstavaná vysoká dostupnosť a disaster recovery
  • Žiadne plánovanie kapacity nie je potrebné pre on-demand pricing
  • Integrovaná bezpečnosť a compliance (SOC 2, HIPAA, FedRAMP, atď.)
  • Automatické softvérové aktualizácie a údržba

Úvahy:

  • Limitovaná kontrola nad vykonávaním dotazov a alokáciou zdrojov
  • Vendor lock-in do Google Cloud ekosystému
  • Debugging výkonových problémov môže byť náročný (limitovaná viditeľnosť do slotov)
  • Nepredvídateľnosť nákladov s on-demand pricingom pri škále

ClickHouse operácie (Self-hosted)

Požiadavky:

  • Nasadenie a konfigurácia clustra
  • Nastavenie monitoringu a alertingu
  • Plánovanie zálohovania a disaster recovery
  • Upgrady verzií a bezpečnostné patche
  • Výkonový tuning a plánovanie kapacity
  • Správa replikácie a shardingu
  • Expertíza v návrhu schémy (primárne kľúče, partitioning, projekcie)

Typické požiadavky na tím:

  • Malé nasadenie: 0.25-0.5 FTE na operácie
  • Veľké nasadenie: 1-2 FTE dedikované na ClickHouse
  • Vyžaduje expertízu v databázovom inžinierstve

ClickHouse Cloud operácie

Významne znižuje operačnú záťaž:

  • Managed infraštruktúra a automatické aktualizácie
  • Automatické zálohy a replikácia
  • Vstavaný monitoring a observabilita
  • Stále vyžaduje expertízu v návrhu schémy a optimalizácii dotazov
  • Viac kontroly než BigQuery, menej než self-hosted
  • Scale a Enterprise tiery ponúkajú dodatočné funkcie (private networking, CMEK, HIPAA compliance)

Porovnanie funkcií

Ingescia dát

Funkcia ClickHouse BigQuery
Real-time streaming Natívny, okamžitá dotazovateľnosť Storage Write API, mierne oneskorenie (~sekundy)
Batch loading Viacero formátov (Parquet, CSV, JSON, atď.) Viacero formátov, loading zadarmo cez zdieľaný pool
CDC podpora Cez Kafka, ClickPipes, Debezium integráciu Datastream, BigQuery Data Transfer Service
Ingesčná priepustnosť Milióny riadkov/sekundu na node Až 1M riadkov/sekundu na tabuľku (streaming)

Schopnosti dotazov

Výhody ClickHouse:

  • Aproximačné agregačné funkcie (uniq, uniqExact, quantile, quantileTDigest)
  • Spracovanie array a nested dátových typov s výkonnými funkciami
  • Výkonné time-series funkcie a manipulácia s dátumom/časom
  • PREWHERE pre optimalizované filtrovanie pred hlavnou WHERE klauzulou
  • Sampling pre rýchle aproximačné výsledky na veľkých datasetoch
  • Projekcie pre pre-agregovanú akceleráciu dotazov
  • Viacero kompresných kodekov (LZ4, ZSTD, Delta, DoubleDelta)

Výhody BigQuery:

  • Natívne ML s BigQuery ML (trénovanie modelov s SQL)
  • Geopriestorová analytika (BigQuery GIS)
  • BI Engine pre akceleráciu dashboardov (in-memory cache)
  • Bezproblémová integrácia s Google ekosystémom (Looker, Data Studio, Vertex AI)
  • Plánované dotazy a data transfer service
  • ANSI SQL compliance s menej dialektovými rozdielmi
  • Federované dotazy do externých zdrojov (BigLake, Cloud SQL)

Ekosystémová integrácia

ClickHouse:

  • Funguje s akýmkoľvek BI nástrojom cez JDBC/ODBC/natívne drivery
  • Natívne integrácie: Grafana, Metabase, Superset, Tableau
  • 70+ podporovaných formátov súborov a external table engines
  • Kafka, S3, GCS a file-based konektory
  • Cloud-agnostické nasadenie (AWS, GCP, Azure, on-premises)
  • External table engines pre Postgres, MySQL, MongoDB, S3

BigQuery:

  • Hlboká Google Cloud integrácia (GCS, Dataflow, Pub/Sub, Looker)
  • Connected Sheets pre prístup cez spreadsheet
  • BigQuery Omni pre multi-cloud dotazy (AWS, Azure)
  • Data Catalog pre governance a discovery
  • Vertex AI integrácia pre ML workflowy
  • BigLake pre unified data lake dotazy

Kedy zvoliť ClickHouse

ClickHouse je lepšia voľba keď:

  1. Real-time požiadavky: Potrebujete sub-sekundovú latenciu dotazov pre dashboardy alebo monitoring
  2. Vysokoobjemové event streamy: Ingestujete milióny eventov za sekundu s okamžitou dotazovateľnosťou
  3. Citlivosť na náklady pri škále: Objem dotazov robí BigQuery on-demand prohibitívne drahý
  4. Multi-cloud stratégia: Chcete sa vyhnúť vendor lock-in do jedného cloudu
  5. Vlastné požiadavky: Potrebujete jemnozrnnú kontrolu nad storage, kompresiou a výkonovým tuningom
  6. Vysoká konkurencia: Napájanie zákazníckych aplikácií s tisíckami konkurentných dotazov
  7. Existujúca expertíza: Váš tím má skúsenosti s databázovým inžinierstvom

Ideálne ClickHouse use cases

  • Real-time produktové analytické dashboardy
  • Monitoring výkonu aplikácií (APM)
  • Log analýza a observabilita (ClickStack)
  • Ad-tech a real-time bidding
  • Analýza IoT senzorových dát
  • Zákaznícky orientované dátové aplikácie
  • Gaming analytika a leaderboardy

Kedy zvoliť BigQuery

BigQuery je lepšia voľba keď:

  1. Minimálne operácie: Chcete nulovú správu infraštruktúry
  2. Variabilné workloady: Objem dotazov je nepredvídateľný alebo nárazový
  3. Google Cloud ekosystém: Už ste investovali do GCP služieb
  4. Ad-hoc analýza: Primárne použitie je exploratívna analytika, nie real-time dashboardy
  5. ML integrácia: Chcete natívne schopnosti strojového učenia s BigQuery ML
  6. Malá až stredná škála: Náklady na dotazy sú zvládnuteľné s on-demand pricingom
  7. Compliance požiadavky: Potrebujete vstavané certifikácie (HIPAA, FedRAMP, PCI)

Ideálne BigQuery use cases

  • Data warehousing a business intelligence
  • Ad-hoc exploratívna analýza
  • Strojové učenie na štruktúrovaných dátach
  • Marketingová analytika a atribúcia
  • Finančné reportovanie a compliance
  • Data lake analytika s BigLake
  • Multi-cloud analytika s BigQuery Omni

Hybridné prístupy

Mnohé organizácie používajú oba systémy pre rôzne účely:

Bežné hybridné patterny

  • ClickHouse pre real-time, BigQuery pre historické: Streamujte do ClickHouse pre dashboardy, batch do BigQuery pre hlbokú analýzu
  • ClickHouse pre hot data, BigQuery pre cold: Držte nedávne dáta v ClickHouse, archivujte staršie dáta do BigQuery
  • ClickHouse pre eventy, BigQuery pre warehouse: Použite ClickHouse pre event analytiku, BigQuery pre spojenie s ostatnými business dátami
  • ClickHouse pre zákaznícke, BigQuery pre interné: Napájajte používateľské aplikácie s ClickHouse, spúšťajte interné BI na BigQuery

Synchronizácia dát

-- Export z ClickHouse do GCS pre BigQuery
INSERT INTO FUNCTION s3(
  'gs://bucket/events/*.parquet',
  'Parquet'
)
SELECT * FROM events
WHERE event_date = today() - 1;

-- BigQuery external table z GCS
CREATE EXTERNAL TABLE events_archive
OPTIONS (
  format = 'PARQUET',
  uris = ['gs://bucket/events/*.parquet']
);

-- Alebo použite BigQuery Data Transfer Service pre plánované loady

Úvahy o migrácii

Z BigQuery do ClickHouse

  • Exportujte dáta cez GCS vo formáte Parquet
  • Prenavrhnite schému pre MergeTree optimalizáciu (primárne kľúče, partitioning, projekcie)
  • Prepíšte dotazy pre ClickHouse SQL dialekt (menšie rozdiely)
  • Plánujte navýšenie operačnej zodpovednosti
  • Zvážte ClickHouse Cloud pre zníženú operačnú záťaž
  • Testujte výkon dotazov s reprezentatívnymi workloadmi

Z ClickHouse do BigQuery

  • Exportujte cez S3/GCS kompatibilný storage vo formáte Parquet
  • Adaptujte sa na BigQuery partitioning model (time-based alebo integer range)
  • Aktualizujte aplikácie pre vyššiu latenciu dotazov (sekundy vs. milisekundy)
  • Migrujte plánované joby na BigQuery scheduled queries
  • Preskúmajte cost implikácie on-demand vs. Editions pricingu

Zhrnutie

Voľba medzi ClickHouse a BigQuery závisí od vašich špecifických požiadaviek:

Kritérium ClickHouse BigQuery
Latencia dotazov Sub-sekundová (milisekundy) Sekundy (1-30s typicky)
Operačná záťaž Stredná až Vysoká (self-hosted) / Nízka (Cloud) Veľmi nízka (plne managed)
Cenový model Predvídateľný (infrastructure-based) Variabilný (on-demand) alebo predvídateľný (Editions)
Najlepšie pre Real-time analytika, vysoká konkurencia Ad-hoc analýza, batch workloady
Vendor lock-in Nízky (open-source, multi-cloud) Vysoký (GCP ekosystém)
  • Zvoľte ClickHouse pre real-time analytiku, vysokoobjemové event streamy, zákaznícky orientované aplikácie a keď potrebujete sub-sekundový výkon dotazov
  • Zvoľte BigQuery pre serverless jednoduchosť, ad-hoc analýzu, ML workloady a hlbokú Google Cloud integráciu
  • Zvážte obe keď máte odlišné real-time a batch analytické potreby

Vyhodnocujte na základe vašich požiadaviek na latenciu dotazov, objemu dát, nákladových obmedzení a operačnej kapacity. Správna voľba bude slúžiť vašim analytickým potrebám na roky dopredu.