ClickHouse | Database OLAP untuk Analisis Big Data dengan Kecepatan Tinggi

ClickHouse merupakan sistem manajemen database berbasis kolom (column oriented database) yang dirancang untuk melakukan query analitik dalam jumlah besar dengan kecepatan tinggi. ClickHouse memiliki platform open source, yang dimana memberikan Solusi optimal untuk perusahaan yang membutuhkan proses data dalam skala besar secara real time. 

ClickHouse mengadopsi teknologi OLAP (Online Analytical Processing),  yang mampu mengolah dan menganalisis data multidimensional lebih cepat dan efisien dibandingkan dengan database tradisional. Sistem yang dimiliki oleh ClickHouse ini mampu memproses data jutaan hingga milyaran per detik, yang mampu menjadikannya sebagai pilihan utama untuk perusahaan yang memerlukan analisis data skala besar dan lebih efisien. 

OLAP : Teknologi dibalik ClickHouse

Online Analytical Processing (OLAP) merupakan teknologi yang digunakan untuk melakukan analisis data histori dalam skala besar. Berbeda dengan Online Transaction Processing (OLTP) yang berfokus pada transaksi real time, OLAP digunakan untuk melakukan pengolahan, analisis dan menyajikan data dalam bentuk yang lebih ringkas dan bermanfaat bagi pengambil Keputusan (Decision maker). 

ClickHouse menggunakan pendekatan column-oriented database yang melakukan penyimpanan dan memproses data berdasarkan kolom (bukan baris). Arsitektur yang dimiliki oleh ClickHouse ini memungkinan agregasi yang dilakukan lebih cepat dan menjadikannya lebih efisien dibanding dengan database tradisional yang berbasis baris, 

Kemampuan ClickHouse dalam Memproses Big Data

ClickHouse mampu menyimpan dan mengolah dataset dalam jumlah milyaran hingga triliunan baris data, yang akan terus bertambah dari berbagai sumber. Sebagai contoh, yaitu data transaksi perbankan, data lalu lintas jaringan, data sensor IoT dan lainnya yang memiliki tingkat penambahan data cukup tinggi dalam waktu singkat. 

Dalam hal ini, clickhouse mampu menangani data dengan jumlah yang besar dengan fitur yang dimiliki, seperti pemrosesan paralel untuk mempercepat eksekusi query, teknologi kompresi untuk menghemat penyimpanan (storage), penyimpanan data berbasis kolom untuk pengambilan data yang lebih cepat dan distribusi data melalui arsitektur cluster yang berguna untuk meningkatkan performa dan juga skalabilitas. Selain itu, ClickHouse memiliki indexing yang memungkinan pencarian data lebih cepat tanpa melakukan efisiensi penyimpanan. 

Agar ClickHouse dapat diadopsi secara optimal dalam infrastruktur perusahaan, berikut merupakan beberapa Langkah strategis, seperti menentukan skema data yang efisien, menerapkan indexing dan partitioning untuk mengoptimalisasi pencarian data, serta memanfaatkan MergeTree Engine yang memungkinkan penyimpanan bertingkat untuk memaksimalkan performa query.

Source  : Clickhouse

Kemampuan Bulk Import Pada ClickHouse

ClickHouse memiliki fitur bulk import, yang memungkinkan pengguna untuk memasukkan data dalam jumlah besar secara efisien. Dibawah ini merupakan beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan bulk import pada ClickHouse, yaitu : 

1. Import data dalam format CSV atau JSON menggunakan perintah “INSERT INTO … FORMAT CSV”
2. Menggunakan ClickHouse Client untuk melakukan import data langsung dari file besar 
3. Menggunakan Kafka atau RabbitMQ yang dapat membaca data dari sistem antrian pesanan secara langsung, dan 
4. Menggunakan API dan Integrasi ETL, yang dapat dihubungkan dengan menggunakan Apache Nifi atau Airflow untuk melakukan proses data secara otomatis

Format Data yang Didukung oleh ClickHouse 

ClickHouse mendukung berbagai format data untuk input dan output, sehingga hal ini memudahkan untuk melakukan integrasi dengan sistem lain. Adapun format yang dapat digunakan pada ClickHouse, antara lain CSV (Comma-Separated Values), JSON (JavaScript Object Notation), Parquet, Avro, ORC, Protobuf, dan Tab-Separated Values (TSV).

Dengan adanya fleksibilitas data ini, Perusahaan dapat dengan mudah melakukan impor dan ekspor data sesuai dengan format yang dibutuhkan. Hal ini juga memastikan kompatibilitas dengan berbagai alat analisis data dan platform big data lainnya. Selain itu, ClickHouse juga mendukung adanya konektivitas dengan berbagai Bahasa pemrograman seperti Phyton, Java dan Go, yang mana hal ini mempermudah pengembang  (developer) untuk mengintegrasikan ClickHouse dengan aplikasi yang dikembangkan. 

Kapan ClickHouse menjadi Pilihan yang Tepat? 

ClickHouse dapat menjadi Solusi ideal bagi Perusahaan yang membutuhkan analisis data dalam jumlah yang besar dengan waktu pemrosesan data yang cukup singkat. Beberapa hal yang membuat ClickHouse sangat cocok untuk digunakan yaitu  Big Data Processing untuk menangani data yang terus bertambah dari berbagai sumber yang dimiliki, real-time analytics yang digunakan dalam berbagai industri seperti e-commerce,perbankan atau jaringan untuk melakukan analisis secara langsung, organisasi yang membutuhkan laporan bisnis secara cepat dan instan, serta data warehousing untuk membangun sistem Gudang data (data warehouse) yang lebih cepat dan efisien. Selain itu ClickHouse juga sangat cocok digunakan dalam machine learning pipeline, yang mana data dalam jumlah besar harus diproses sebelum digunakan untuk melakukan pelatihan model prediktif. 

Kesimpulan

ClickHouse merupakan solusi database OLAP yang dirancang untuk melakukan analisis data dalam skala besar dengan performa yang tinggi. Dengan teknologi yang dimiliki, ClickHouse dapat memberikan fleksibilitas dan efisiensi dalam pengolahan Big Data. Adanya fitur bulk import dan integrasi dengan ETL, mampu menjadikan ClickHouse menjadi pilihan utama bagi perusahaan yang membutuhkan Solusi data warehouse modern.

Dengan menggunakan ClickHouse sebagai data warehouse, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi analisis data dan mendapatkan wawasan bisnis yang lebih cepat dan juga akurat. Dalam era digital yang sudah menggunakan data driven decision making, ClickHouse dapat menjadi alat yang tidak hanya membantu perusahaan dalam mengelola berbagai data, namun juga mendukung inovasi dan pengambilan strategis berbasis data bagi pengambil Keputusan (decision making)