ClickHouse — колоночная аналитическая СУБД с открытым кодом, позволяющая выполнять аналитические запросы в режиме реального времени на структурированных больших данных. Изначально разрабатывалась компанией Яндекс[4][5][6], но впоследствии разработка полностью перешла в отдельную компанию ClickHouse Inc[7].
ClickHouse использует собственный диалект SQL, близкий к стандартному, но содержащий различные расширения: массивы и вложенные структуры данных, функции высшего порядка, вероятностные структуры, функции для работы с URI, возможность для работы с внешними key-value хранилищами («словарями»), специализированные агрегатные функции, функциональности для семплирования, приблизительных вычислений, возможность создания хранимых представлений с агрегацией, наполнения таблицы из потока сообщений Apache Kafka и т. д.
Однако при этом имеются и ограничения — отсутствие транзакций, отсутствие точечных UPDATE/DELETE (пакетный UPDATE/DELETE был введён в июне 2018 года), ограниченная поддержка синтаксиса JOIN, строгие типы с необходимостью явного приведения, для некоторых операций промежуточные данные должны помещаться в оперативную память, отсутствие полноценного оптимизатора запросов, точечного чтения, присутствие ограничений в реализации некоторых функций, связанных со спецификой использования ClickHouse в Яндексе, и т. д.
Система оптимизирована для хранения данных на жёстких дисках (используются преимущества линейного чтения, сжатия данных). Для обеспечения отказоустойчивости и масштабируемости ClickHouse может быть развёрнут на кластере (для координации процесса репликации используется Apache ZooKeeper)[8]. Для работы с базой данных существует консольный клиент, веб-клиент, HTTP интерфейс, ODBC и JDBC-драйверы[9], а также готовые библиотеки для интеграции со многими популярными языками программирования и библиотеками[10].
Во многих тестах ClickHouse показывает очень высокую производительность, выигрывая по этому показателю у таких конкурентов, как Greenplum, Vertica[11], Amazon Redshift[12], Druid[13], InfiniDB/MariaDB ColumnStore[14], Apache Spark[15][16], Presto, Elasticsearch[17].
ClickHouse был разработан для решения задач веб-аналитики для Яндекс Метрики — третьей по популярности системы веб-аналитики в мире[18].