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 1
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. 11 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 ↗