Часть 1 Big Data 1. Основы ClickHouse: что это и зачем Колоночная OLAP-СУБД: определение, ключевые характеристики, сравнение с OLTP и альтернативами, ограничения и применение
Часть 2 Big Data 2. Архитектура и внутреннее устройство Колоночное хранение, векторизованное выполнение, кодеки сжатия, иерархия, фоновые слияния, интерфейсы сервера и параллелизм
Часть 3 Big Data 3. Движки таблиц ClickHouse MergeTree и его варианты для дедупликации и предагрегации, реплицированные движки, лог-движки, интеграционные и Distributed
Часть 4 Big Data 4. Типы данных и проектирование схемы Числовые и строковые типы, LowCardinality и словарное кодирование, Nullable и его цена, временные типы, составные Array, Map и Nested
Часть 5 Big Data 5. DDL: создание таблиц, ключи и TTL Секции CREATE TABLE, выбор ORDER BY и разреженный PRIMARY KEY, правила партиционирования, пропуск партиций, настройки TTL
Часть 6 Big Data 6. Вставка данных в ClickHouse Батчевая и асинхронная вставки, дедупликация и кворумная запись, форматы, загрузка из S3, буферные таблицы, антипаттерны
Часть 7 Big Data 7. Обновление и удаление данных Мутации через ALTER TABLE, лёгкое удаление, ReplacingMergeTree и CollapsingMergeTree, чтение актуальных версий
Часть 8 Big Data 8. Индексы и оптимизация запросов Разреженный первичный индекс и порядок столбцов, индексы пропуска, проекции, EXPLAIN, PREWHERE и приоритеты оптимизации
Часть 9 Big Data 9. SQL-диалект ClickHouse Оконные функции и QUALIFY, подзапросы через WITH, типы JOIN, работа с массивами, комбинаторы, FINAL и SAMPLE
Часть 10 Big Data 10. Материализованные представления Инкрементальные представления, выбор движка целевой таблицы, состояния агрегатов, обновляемые представления, цепочки, backfill
Часть 11 Big Data 11. Словари для обогащения данных Хранение словарей, функция dictGet, автообновление по времени жизни, обогащение при вставке и сравнение с соединениями
Часть 12 Big Data 12. Распределённая архитектура: шарды и реплики Шардирование и репликация, Distributed-таблица, ReplicatedMergeTree, двухуровневая агрегация и кворумная вставка
Часть 13 Big Data 13. Интеграции с внешними системами Приём потока из Kafka, объектные хранилища, запросы в MySQL и PostgreSQL, приём ClickPipes, захват изменений CDC
Часть 14 Big Data 14. Мониторинг и администрирование Системные таблицы, настройки памяти и потоков, профили, резервное копирование, дашборды в Grafana и разбор аварий
Часть 15 Big Data 15. Практические паттерны дата-инженера Трёхслойная архитектура хранилища, денормализация при вставке, пайплайн реального времени, пакетная загрузка
