ClickHouse Database: Velocidad y escalabilidad para la analítica en tiempo real

ClickHouse es una base de datos open source, columnar y orientada a analítica (OLAP). Fue creada en 2016 por Yandex y hoy la usan gigantes como Apple, Uber o Cloudflare para manejar volúmenes masivos de datos.

La diferencia principal frente a bases de datos tradicionales (como MySQL o PostgreSQL) es que ClickHouse guarda los datos en columnas y no en filas, por lo que esto permite leer solo los campos necesarios en cada consulta, reduciendo drásticamente el acceso a disco y acelerando las agregaciones.

Esta estrategia para guardar los datos hace que la base de datos sea:

• Ultra rápida: procesa miles de millones de filas por segundo.
• Escalable: desde un servidor hasta clusters distribuidos.
• SQL-friendly: puedes trabajar con sintaxis muy similar a SQL estándar.

Row vs Column Store

Imagina que tienes una tabla de compras:

En un sistema row-oriented (ej. MySQL), si quieres calcular el gasto total por ciudad, la base de datos debe leer toda la fila de cada compra (incluyendo Cliente, Fecha, etc.).

Con ClickHouse (column-oriented), solo lee la columna “Importe” y la columna “Ciudad”, ignorando el resto, por lo que esto significa menos datos a memoria, por lo que genera más velocidad.

Ejemplo práctico en ClickHouse

Creación de una tabla para registrar eventos de usuarios:

Aquí definimos:

• ENGINE = MergeTree(), el motor de almacenamiento más usado en ClickHouse.
• PARTITION BY toYYYYMM(event_time), particionamos por mes para acelerar queries por rango de fechas.
• ORDER BY (user_id, event_time), los datos quedan ordenados para búsquedas rápidas.

Insertamos datos en lote:

Consultamos los datos:

Este tipo de consultas puede ejecutarse sobre millones o billones de filas en segundos, gracias a la arquitectura columnar + compresión + ejecución vectorizada.

Casos de uso de ClickHouse

ClickHouse se utiliza en múltiples escenarios donde la velocidad y la analítica en tiempo real son determinantes. Uno de los más comunes es la construcción de dashboards en vivo, que muestran métricas de negocio, marketing o seguridad sin retrasos. Gracias a su arquitectura columnar, las consultas que en bases de datos tradicionales tardarían minutos se resuelven en milisegundos, lo que permite a empresas seguir campañas publicitarias en marcha, monitorizar la actividad de sus sistemas o controlar las ventas online en tiempo real.

Otro caso clave es el procesamiento de logs. La infraestructura tecnológica moderna genera millones de registros por segundo: servidores web, aplicaciones, sistemas de seguridad. Con ClickHouse, esos datos pueden ingerirse de forma continua y analizarse casi al instante, facilitando la detección de fallos, auditorías de procesos o la identificación de intentos de ciberataque. Esto reduce la complejidad y los costes frente a soluciones más pesadas como Hadoop o Spark.

ClickHouse también destaca en el tratamiento de series temporales, muy comunes en entornos IoT, finanzas o aplicaciones digitales. Los datos vinculados al tiempo, como las cotizaciones bursátiles, las métricas de sensores o el rendimiento de un servicio, pueden almacenarse y consultarse de forma optimizada gracias al particionado por fechas. Esto permite obtener análisis históricos y tendencias de meses o años en cuestión de segundos, incluso sobre volúmenes de datos masivos.

En el ámbito de la analítica de usuarios, la base de datos es capaz de procesar interacciones a gran escala: desde el clickstream que registra la navegación de millones de clientes en un e-commerce, hasta los experimentos A/B en un SaaS o los sistemas de recomendación que personalizan la experiencia de cada persona. Su rapidez en la agregación de datos convierte estas prácticas en algo inmediato, favoreciendo la toma de decisiones rápidas y precisas.

Un ejemplo ilustrativo es el de Uber, que utiliza ClickHouse para procesar billones de registros diarios generados por sus aplicaciones en todo el mundo. El sistema le permite diagnosticar problemas en su infraestructura y responder a incidentes en segundos, algo imposible de lograr con bases de datos tradicionales. Esta capacidad de escalar y mantener el rendimiento en entornos tan exigentes es una de las razones por las que ClickHouse se ha consolidado como referencia en la analítica moderna.

Cuándo NO usar ClickHouse

ClickHouse no es una base de datos universal. Evita usarlo si:

• Necesitas transacciones ACID (ej. e-commerce, banca).
• Tu aplicación depende de muchos joins complejos.
• Requieres esquemas muy dinámicos (con cambios de columnas constantes).

Alternativas:

• PostgreSQL/MySQL, para OLTP transaccional.
• StarRocks, mejor en joins y modelos normalizados.
• DuckDB, analítica ligera en local.

Conclusión

ClickHouse brilla en un escenario muy claro, analítica masiva con velocidad en tiempo real. Si tu reto es analizar logs, eventos o datos de usuarios a gran escala, es difícil encontrar un motor que iguale su rendimiento.

No es la solución para todo, pero si tu pregunta es “¿cómo consulto terabytes de datos en segundos?”, ClickHouse probablemente tenga la respuesta.