ClickHouseの紹介資料

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1. ClickHouse ご紹介 2025年9月
2. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 2 創業者 • AWS N Virginia) • AWS Ohio • AWS Ireland) • AWS Frankfurt) • AWS & GCP Singapore) • AWS Mumbai • GCP Netherlands) • • GCP Iowa Aaron Katz CEO Alexey Milovidov CTO Yury Izrailevsky Co-founder, President of Product & Engineering 39% AMER employees 45% EMEA employees 16% APAC employees 17カ国に分散したチーム
3. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 3 ClickHouse journey June 2023 ClickHouse Cloud available on GCP Dec 2022 ClickHouse Cloud Generally Available on AWS Nov 2022 100+ paying customers onboarded May 2022 Private Preview access of our ClickHouse Cloud offering Sep 2021 We closed our first round of Series A financing of $50M. On Sept 20, we launched publicly Aug 2021 On Aug 11, ClickHouse, Inc. was incorporated in the US 2009 The first ClickHouse prototype appeared 100+ releases June 2016 On Jun 15, ClickHouse was released under the Apache 2.0 licence June 2024 ClickHouse Cloud Generally Available on Azure Feb 2025 BYOC GA on AWS Oct 2021 We closed our follow up Series B financing of $250M May 2025 We closed our Series C financing of $350M, lead by khosla ventures
4. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 4 ClickHouse 現在最も人気のある OSSベース・列指向・分散型 OLAPデータベース 2009 Prototype 2012 Production 2016 Open Source 2021 ClickHouse Inc. 2022 ClickHouse Cloud #1 Analytics DB on DBEngines Over 40,000 GitHub Stars Over 200,000 Community Members
5. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 5 ClickHouse, Inc. 顧客数 2000 2022年ClickHouse Cloud提供開 始以降の顧客数 資金調達 $650M from Tier 1 venture capital firms: Benchmark, Index, Lightspeed 設立 2021 経営陣は元 Elastic, GCP, Netflix, Salesforce 本社はカリフォルニア州 ベイエリアと オランダ アムステルダム 250 従業員 AWS GCP Azure 主要なクラウドプロバイダーとの強力 なパートナーシップ
6. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 6 ClickHouse is trusted by
7. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 7 ClickHouse in Japan
8. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 8 データプラットフォームにおける将来的な課題 Data Volume Query Volume クエリ量はデータ量よりも増加しています Relational Databases Data Warehouses & Lakes ClickHouse クエリ時代の到来：真の課題は「クエリの爆発」 • データ量の増加は想定内。多くのプラットフォームは対応済み • しかし、5〜10倍のスピードで増えているのは「クエリの量と複雑さ」 • これは従来型DWHにとってコストとパフォーマンスの大きな壁 従来型 DWHが直面する限界 • BigQuery：クエリごとに課金、スピードに難あり • Snowflake：高い同時実行負荷でコストが急増 • オブジェクトストレージの利用は進むが、効率的なクエリスケーリングが困難 本質的な課題 • 単なるデータ量の増加ではない • 「いかに多く・高速にクエリをさばけるか」が競争力の鍵
9. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 9 データ圧縮におけるマーケットリーダー ビデオやその他のメディアストリーミング 品質に関する CDN ログ分析 30x compression eBay 内部監視のためのトレース分析 内部の可観測性のためのログ、メト リック、トレース 高速なクエリとコスト削減を実現 “データ圧縮により、他のソリューションでは不可能だったこ とがコストを抑えて実現できました ˮ Principal engineer at a leading US electric car manufacturer 96% compression rate Comcast 10x compression Doordash
10. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 10 ClickHouse の構築パターン Data App UI API App UI API DB DWH Files ClickHouse をプライマリ データ ストアとして 使用 適している用途 • 新しいプロジェクト • 観測データ • etc 分析レイヤーとしての ClickHouse オリジナルデータとの同期 • リレーショナル データベース • データ ウェアハウスとデータ レイク • etc.
11. Cloud セルフマネージド セルフマネージドにおけるアーキテクチャのサンプル ClickHouse Cloud architecture ✓ オープンソース ✓ 柔軟なアーキテクチャ ✓ 効率的で堅牢 ✓ サポート契約が利用可能 ✓ 使いやすい ✓ 機能が豊富 ✓ 高速 ✓ スケーラブル ✓ 信頼性が高い ✓ PAYG マネージド型サービス クラウドファースト機能とツールを提供 自動的にパフォーマンスと効率を最適化 シームレスなスケーリング 高い信頼性を保証 利用量と容量に応じた料金設定
12. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 12 データの階層 Data Warehouse Analytics OLTP Observability 顧客情報、支払い、アクティブな注文な どの重要なデータを処理 リアルタイムのインサイトを活用して、顧 客対応と社内分析を強化 過去、現在、未来のすべてのビジネス データを一元管理して分析 ログ、メトリック、トレースをキャプチャし て分析し、リアルタイムの監視とデバッ グを実施 適合性が低い トランザクションワークロードはオーバーヘッドを 追加し、レイテンシが増加 最適な手段 分析ワークロードでの高速な読み取りと書き込み 向けに設計 コスト効率的な選択 すべてのビジネス データをコスト効率よく保存お よび分析できるように最適化 拡張可能な基盤 観測データの大規模ストレージとリアルタイム分 析用に構築
13. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 13 ユースケース • アプリケーション、ダッシュボード、 API • 顧客向け • インタラクティブ • ClickHouse を直接クエリ リアルタイム分析 • 社内使用のためのビジネス データ • 任意の BI ソフトウェア Tableau、Power BI、 Superset、Metabase) を使用 • ClickHouse と Iceberg、Parquet、Delta Lake な どの間で移動 データレイク & ウェアハウス • ログ、メトリック、トレース • OpenTelemetry との組み込み統合 • UI はHyper DX自社) or Grafana(3rd party) • クエリ言語として SQL に統一 Observability Machine Learning & GenAI • フィーチャーストア • ベクトル検索 • LLM オブザーバビリティ • MCP サーバー
14. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 14 なぜClickHouse が選ばれるのか ? パフォーマンス ユーザーやコミュニティからのフィードバック 1 コスト 2 生産性 3 ClickHouse Cloud Managed Hybrid Self-managed
15. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 15 パフォーマンス 最も高速な分析データベース benchmark.clickhouse.com 37x faster loading data 20x faster querying data リアルタイムパフォーマンス 社内および社外での使用のためのインタラクティブなユースケースを構築 同時クエリ 非常に高いクエリ同時実行性（デフォルトではノードあたり 1000 件） 大容量データ 数十億行を同時に読み書き
16. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 16 コスト クエリの高速化 = コストの削減 効率性 クエリの完了が速いほど、必要なリソースが少なくなります サーバーレスコンピューティング 必要なときに必要なリソースのみ 予測が可能 クエリごとではなく、CPUとメモリに対して課金
17. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 17 開発者の生産性 SQLベースで様々な利便性や優位性 オープンソース ローカルで実行し、CI/CD の一部として使用できます。ベンダーロックイ ンはありません。 大規模で活発なコミュニティ 無料で利用できるリソースが多数 1500以上の組み込み関数 配列、JSON、地理情報、統計、ユーザー定義関数など Cloud Data Warehouse ClickHouse
18. ClickStack　HyperDXとシームレスに連携、 o11yの統合管理
19. 19 Observability Data exploration & preparation Offline & online feature store Model inference Vector store ClickHouse for AI/ML ヒューリスティックベースの ルールとベクトル類似性ベー スのアプローチを使用した不 正分析 Ramp chdbとclickhouse-local を使用したローカルデータ の準備 Jump Trading) ClickHouse をオフライン特徴 量ストアとして利用した ML モ デルトレーニング Cognitiv) MLOps: データ パイプラインとトレーニン グの進捗状況の可観測性 LangChain, Weights & Biases) データベースアクション（新し いレコードの挿入、レコードの クエリなど）によって推論がト リガーされる場合のUDFの使 用 OpenAI
20. ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 20 比較情報
21. システム構成をスリム化し、リソース効率を向上 最新のデータアーキテクチャ CDC Real-time data warehouse Business Intelligence Machine Learning, Data Science, & GenAI Real-time Analytics Alerts & Reporting Collection Data tooling Streaming layer Batching layer/ETL Raw files Data stores Servers and devices Apps Sources Data Lakes OLTP Observability Offline Data Warehouse ClickHouseが対応するワー クロード