Курс на Stepik
Обложка курса «Эффективная работа с ClickHouse в 2026» на Stepik
999 ₽

Эффективная работа с ClickHouse в 2026 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по ClickHouse 26.x для backend- и data-инженеров: моделирование таблиц MergeTree, загрузка данных, аналитические запросы, витрины и проекции, кластер, объектное хранилище, безопасность и эксплуатация. Всё — на сквозном проекте Pulse, аналитическом хранилище продуктовых событий, которое вы соберёте у себя в Docker.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Эффективная работа с ClickHouse в 2026»Учеников на курсе 0
Сертификаты, выданные на курсе «Эффективная работа с ClickHouse в 2026»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Эффективная работа с ClickHouse в 2026»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Эффективная работа с ClickHouse в 2026»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Эффективная работа с ClickHouse в 2026»Количество уроков 130
Тесты в курсе «Эффективная работа с ClickHouse в 2026»Количество квизов 98
Стоимость курса «Эффективная работа с ClickHouse в 2026»Стоимость курса 999 ₽
Обновления курса «Эффективная работа с ClickHouse в 2026»Обновления курса
Дата публикации курса «Эффективная работа с ClickHouse в 2026»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Эффективная работа с ClickHouse в 2026»Последнее обновление
Сложность normal

Содержание курса

Разделы в курсе «Эффективная работа с ClickHouse в 2026» 20 разделов Уроки в курсе «Эффективная работа с ClickHouse в 2026» 130 уроков Тесты в курсе «Эффективная работа с ClickHouse в 2026» 98 тестов Последнее обновление курса «Эффективная работа с ClickHouse в 2026» обн. 7 сентября 2026

Что такое ClickHouse и где он нужен

6 уроков
1. OLTP против OLAP
2. Колоночное хранение данных
3. ClickHouse как real-time analytics engine
4. Как ClickHouse думает о данных
5. Что изменилось в современных версиях ClickHouse
6. Финальный проект курса

Установка, окружение и первые запросы

6 уроков
1. Локальный запуск ClickHouse
2. ClickHouse SQL: первое знакомство
3. Базы данных и Atomic database engine
4. Таблицы и первые данные
5. ClickHouse UI, HTTP interface и clients
6. Практика: первый аналитический набор данных

Типы данных и моделирование колонок

8 уроков
1. Числовые типы
2. Строки и LowCardinality
3. Даты и время
4. Nullable
5. Array, Tuple, Map, Nested
6. JSON и semi-structured данные
7. Dynamic/Object-подход на обзорном уровне
8. Практика: проектируем типы для таблицы событий

MergeTree: главный движок ClickHouse

7 уроков
1. Что такое MergeTree
2. ORDER BY и сортировочный ключ
3. Primary key в ClickHouse
4. Granules и чтение данных
5. Parts, merges и insert-паттерн
6. Современная диагностика MergeTree-таблиц
7. Практика: одна таблица, разные ORDER BY

Partitioning, TTL и жизненный цикл данных

7 уроков
1. Зачем нужны partitions
2. Как выбирать PARTITION BY
3. Time-series данные
4. TTL
5. Удаление и изменение данных
6. ReplacingMergeTree и дедупликация
7. Практика: retention для событий

Импорт, ingestion и потоковая загрузка данных

8 уроков
1. Форматы загрузки
2. Batch inserts
3. Загрузка из файлов
4. Новый Parquet reader и современные форматы данных
5. Загрузка из backend-приложения
6. Kafka и streaming ingestion
7. Buffering и staging
8. Практика: ingestion pipeline

Запросы и функции ClickHouse

8 уроков
1. Базовые аналитические запросы
2. Функции для дат и времени
3. Строковые функции
4. Условные функции
5. Array functions
6. Approximate aggregation
7. Window functions
8. Практика: набор запросов для аналитики продукта

JOIN, dictionaries и денормализация

6 уроков
1. Почему JOIN в ClickHouse требует осторожности
2. Типы JOIN
3. Современные улучшения JOIN
4. Dictionaries
5. Денормализация
6. Практика: user attributes в аналитических запросах

Data skipping indexes, text index и поиск

6 уроков
1. Что такое data skipping index
2. MinMax, set, bloom filter indexes
3. Проверка эффективности индекса
4. Text index в новых версиях
5. Поиск по логам и событиям
6. Практика: ускоряем поиск по событиям

Materialized Views: incremental и refreshable

7 уроков
1. Что такое Materialized View в ClickHouse
2. Incremental materialized views
3. Target tables и AggregateFunction states
4. Refreshable materialized views
5. Backfill для materialized views
6. CREATE OR REPLACE MATERIALIZED VIEW
7. Практика: агрегаты для дашборда

Projections и оптимизация без ручного выбора таблицы

6 уроков
1. Что такое projection
2. Когда projections полезны
3. Ограничения projections
4. Как проверить, используется ли projection
5. Projection против Materialized View
6. Практика: ускоряем второй сценарий запроса

Query Analyzer, EXPLAIN и диагностика запросов

6 уроков
1. Как ClickHouse выполняет запрос
2. EXPLAIN
3. Query log
4. System tables для диагностики
5. Современные оптимизации query execution
6. Практика: разбираем медленный запрос

Distributed ClickHouse, shards и replicas

6 уроков
1. Когда нужен кластер
2. ReplicatedMergeTree
3. Distributed table
4. Sharding key
5. Replicated database и modern replication
6. Практика: локальный мини-кластер

Object storage, Data Lake и внешние данные

6 уроков
1. S3-compatible storage
2. Table functions
3. Parquet, Arrow и lakehouse-сценарии
4. Iceberg/Delta/Hudi на обзорном уровне
5. Hive-style partitioning writes
6. Практика: ClickHouse + MinIO + Parquet

Observability: логи, метрики и PromQL-подход

6 уроков
1. ClickHouse для logs analytics
2. ClickHouse для metrics analytics
3. PromQL-подход в новых версиях
4. System metrics ClickHouse
5. Query monitoring
6. Практика: мини-observability storage

Vector search и новые аналитические сценарии

5 уроков
1. Зачем ClickHouse vector search
2. Vector data type и distance functions
3. Индексация и ограничения
4. Embeddings + events analytics
5. Практика: простой semantic search

Безопасность, доступы и multi-tenancy

6 уроков
1. Users, roles и grants
2. Row policy и ограничения доступа
3. Quotas и resource control
4. Secrets и secure connections
5. Audit и query history
6. Практика: роли для app, analyst и admin

Production-эксплуатация и troubleshooting

6 уроков
1. Настройки, которые нужно понимать
2. Backups
3. Mutations и долгие операции
4. Too many parts
5. Memory exceeded и тяжёлые запросы
6. Практика: разбор типовых аварий

Архитектурные паттерны с ClickHouse

6 уроков
1. PostgreSQL + ClickHouse
2. Event analytics pipeline
3. Logs/metrics pipeline
4. Data warehouse light
5. Real-time dashboard
6. Что не надо делать с ClickHouse

Финальный проект: аналитическое хранилище событий

8 уроков
1. Постановка задачи
2. Проектирование схемы
3. Ingestion pipeline
4. Query workload
5. Materialized views и projections
6. Индексы, JOIN/dictionaries и оптимизация
7. Observability и production checklist
8. Разбор финального решения