Чему вы научитесь
- Работать с JSON-полями и доставать из них нужные значения
- Использовать массивы, arrayJoin, groupArray и groupUniqArray в аналитических задачах
- Понимать, как в ClickHouse работают обновления, удаления и mutations
- Использовать ReplacingMergeTree для хранения версий строк и дедупликации
- Понимать, когда нужен FINAL и почему его нельзя бездумно добавлять в каждый запрос
- Собирать clean- и mart-слои для аналитики
- Создавать простые аналитические витрины в ClickHouse
- Понимать базовую идею Materialized Views и использовать их для подготовки агрегатов
- Разбираться, когда использовать JOIN, Dictionary или широкую витрину
- Проверять тяжёлые запросы через system.query_log
- Использовать базовый чек-лист оптимизации ClickHouse-запросов
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Перед стартом желательно:
Знать базовый SQL: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN
Понимать, что такое таблица, колонка, тип данных и агрегация
Понимать базовую идею ClickHouse как аналитической колоночной базы
Желательно пройти первую часть курса «ClickHouse: быстрый старт для аналитика» или уже иметь небольшой опыт работы с ClickHouse
Глубокие знания администрирования ClickHouse не требуются
Преподаватели курса
87
Как проходит обучение
Курс состоит из коротких теоретических уроков с примерами SQL-кода.
Каждая тема разбирается в прикладном формате:
что это за механизм;
зачем он нужен аналитику;
как это выглядит в SQL;
где можно ошибиться;
когда это стоит использовать в реальной работе.
В курсе будут примеры запросов, мини-задания и финальная практическая работа по сборке аналитической витрины.
Основной фокус — не на длинной теории, а на конкретных паттернах работы с ClickHouse.
Что вы получите
- Понимание более продвинутых возможностей ClickHouse без перегруза администрированием
- Готовые SQL-примеры, которые можно адаптировать под свои задачи
- Практическое понимание raw, clean и mart-слоёв
- Понимание, как собирать витрины под отчёты и дашборды
- Базу для дальнейшего изучения ClickHouse, Materialized Views, Dictionaries и оптимизации
- Финальный учебный проект: аналитическая витрина продаж в ClickHouse
- Понимание типичных ошибок при работе с JOIN, FINAL, JSON, arrayJoin и тяжёлыми запросами