Database analitico per carichi OLAP

# ClickHouse: database colonnare per l'analisi

ClickHouse è un database colonnare open source progettato per carichi analitici OLAP e report su grandi volumi di dati. Le prestazioni dipendono dal carico e dalla configurazione.

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## Aspetti da valutare per un'installazione di ClickHouse

Analisi colonnare, storage persistente e un pacchetto mensile fisso per zona.

### Elaborazione colonnare per l'analisi dei dati

ClickHouse usa l'archiviazione colonnare e l'esecuzione parallela delle query. I tempi di risposta dipendono dal volume e dalla forma dei dati, dalla query e dalle risorse disponibili.

### Compressione dei dati configurabile

Gli algoritmi di compressione possono ridurre lo spazio occupato dai dati; il risultato varia in base al contenuto e alla configurazione.

### Query SQL e funzioni analitiche

ClickHouse offre un dialetto SQL con funzioni per aggregazioni e analisi. Verifica la compatibilità con le query e le funzioni di cui ha bisogno il tuo progetto.

### Per carichi analitici e Business Intelligence

ClickHouse è progettato per analizzare grandi volumi di dati e può essere usato per dashboard, log, statistiche e report. Le prestazioni dipendono dal carico e dalla configurazione.

## Domande frequenti su ClickHouse

Risposte alle domande più comuni di data engineer e analisti di Business Intelligence sul database colonnare ClickHouse.

Che cos'è ClickHouse e in cosa differisce dai database relazionali tradizionali?

Per quali carichi di lavoro si usa ClickHouse?

Qual è la differenza tra database OLTP e OLAP?

Come si collega ClickHouse agli strumenti per dashboard?

Quali aspetti valutare per ospitare ClickHouse su cloud?

## Guida a ClickHouse: database colonnare per l'analisi dei dati

Con la crescita dei dati generati da utenti, applicazioni e transazioni, le query analitiche possono incidere sui database relazionali usati dalle applicazioni. ClickHouse adotta un'architettura colonnare adatta a molte operazioni di aggregazione su grandi volumi di dati; i tempi dipendono dalla struttura delle query, dai dati e dalle risorse. Prima di pianificare l'installazione, verifica i requisiti e la disponibilità dell'ambiente: al momento il provisioning dei servizi cloud non è disponibile.

### Che cos'è ClickHouse e cosa distingue la sua architettura colonnare?

Nei database orientati alle righe, i campi di ogni record vengono memorizzati insieme, una struttura adatta a molti carichi transazionali. Se una query analitica usa solo alcune colonne, un database colonnare come ClickHouse può leggere quelle colonne senza esaminare ogni campo del record. Il vantaggio effettivo dipende dai dati e dalla query.

Per progetti di Business Intelligence, puoi integrare questo motore analitico con strumenti come  [Metabase](/it/marketplace/apps/metabase)  per collegarti al database e creare grafici e dashboard. Per consultare altre soluzioni per database relazionali, NoSQL e in memoria, visita la sezione  [Database cloud](/it/products/databases) Database cloud

### Installare ClickHouse: configurazione autonoma e opzioni cloud

Un'installazione autonoma di ClickHouse richiede di configurare i file XML, scegliere se usare ClickHouse Keeper per il coordinamento del cluster, impostare i limiti di memoria e definire i percorsi di archiviazione. Prima di usare l'istanza, verifica anche backup, aggiornamenti e monitoraggio in base al carico previsto.

Le impostazioni di storage, rete e prestazioni dipendono dall'ambiente in cui installi ClickHouse. Al momento il provisioning dei servizi cloud non è disponibile; per un'installazione autonoma consulta la documentazione ufficiale e verifica i requisiti dell'infrastruttura.

### Confronto tra ClickHouse, database relazionali e installazione autonoma

La tabella riassume alcune differenze generali. I risultati concreti dipendono dal carico di lavoro e dalla configurazione.

<table class="w-full text-start text-sm"><thead class="border-b border-border/80 bg-muted/60 text-xs font-bold text-foreground"><tr><th class="p-4">Aspetto</th><th class="p-4 text-deplomo-600 dark:text-deplomo-400 font-extrabold">ClickHouse, secondo la configurazione</th><th class="p-4">Database relazionali orientati alle transazioni (OLTP)</th><th class="p-4">Installazione autonoma su un server</th></tr></thead><tbody class="divide-y divide-border/60 text-muted-foreground"><tr class="hover:bg-muted/30"><td class="p-4 font-semibold text-foreground">Query di aggregazione</td><td class="p-4 font-medium text-foreground">Progettato per analisi colonnari; prestazioni dipendenti da query e risorse</td><td class="p-4">Ottimizzati per operazioni transazionali; le query analitiche dipendono dal sistema</td><td class="p-4">Richiede tuning di software e infrastruttura</td></tr><tr class="hover:bg-muted/30"><td class="p-4 font-semibold text-foreground">Compressione dei dati</td><td class="p-4 font-medium text-foreground">La compressione dipende da dati, codec e impostazioni</td><td class="p-4">Tecniche di archiviazione e compressione variano secondo il database</td><td class="p-4">La compressione va configurata e verificata</td></tr><tr class="hover:bg-muted/30"><td class="p-4 font-semibold text-foreground">Installazione e configurazione</td><td class="p-4 font-medium text-foreground">Dipendono dall'ambiente e dal processo di rilascio</td><td class="p-4">Configurazione generalmente semplice per carichi OLTP; non è uno strumento analitico dedicato</td><td class="p-4">Può richiedere configurazione di file, risorse e coordinamento del cluster</td></tr><tr class="hover:bg-muted/30"><td class="p-4 font-semibold text-foreground">Prezzi e dimensionamento delle risorse</td><td class="p-4 font-medium text-foreground">Prezzo mensile fisso del pacchetto in euro</td><td class="p-4">I requisiti hardware e il costo dipendono dal volume e dal carico di lavoro</td><td class="p-4">Richiede la pianificazione e la gestione autonome delle risorse</td></tr></tbody></table>

ClickHouse può essere utile per analisi su grandi volumi di dati. L'impatto su tempi di risposta e spazio di archiviazione dipende dal modello dei dati, dalle query, dalla compressione e dalle risorse: verifica i risultati con il tuo carico di lavoro.

### Configurazione di ClickHouse e collegamento agli strumenti client

Per pianificare la connessione a un'istanza ClickHouse, considera questi passaggi. Il provisioning dei servizi cloud non è al momento disponibile.

- **Scegli l'ambiente di installazione:** Consulta la documentazione di ClickHouse e prepara l'ambiente che gestirai, verificando i requisiti e le opzioni di installazione.

- **Valuta memoria e spazio di archiviazione:** Stima CPU, RAM e spazio persistente in base al volume dei dati, alla concorrenza e alle query previste.

- **Configura le credenziali e gli endpoint:** Durante la configurazione, crea credenziali e imposta gli endpoint HTTP e Native necessari. Limita l'accesso in rete alle sorgenti autorizzate.

- **Collega il client ed esegui le query:** Usa un client compatibile, come DBeaver, oppure le librerie per Python e Go. Puoi definire tabelle MergeTree secondo le esigenze del progetto.

### Valutare ClickHouse per il tuo progetto

Se devi analizzare log, eventi o dati aziendali, valuta ClickHouse in base alle query, al volume dei dati e alle competenze disponibili per la gestione. Le prestazioni, la persistenza e la sicurezza dipendono dall'infrastruttura e dalle impostazioni adottate.

Consulta la documentazione di ClickHouse e verifica la disponibilità dell'ambiente prima di pianificare l'installazione.

## Informazioni sull'installazione di ClickHouse

L'installazione, le risorse disponibili e la continuità del servizio dipendono dall'ambiente e dalla configurazione. Il provisioning dei servizi cloud non è attualmente disponibile.

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