Seminar ClickHouse – Kompaktseminar Architektur, Datenmodellierung und Betrieb

Das Kompaktformat richtet sich an Teams, die in kurzer Zeit ein gemeinsames technisches Arbeitsniveau für Entwicklung und Betrieb benötigen. Es verbindet die entscheidenden Grundlagen mit einem kleinen, durchgängigen Laborprojekt.

Die Inhalte sind bewusst verdichtet: Architektur, Modellierung, SQL und Betrieb werden vollständig eingeordnet, während Spezialthemen wie große Cluster, komplexe Streaming-Pipelines und tiefgehende Performanceanalyse den jeweiligen Vertiefungsseminaren vorbehalten bleiben.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung und Abgrenzung
• Tag 1: Architektur, Installation und Datenaufnahme
• Tag 2: Datenmodellierung, SQL und Materialisierung
• Tag 3: Administration, Sicherheit und Betriebsgrundlagen
• Praxisaufgaben und Prüfpunkte
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Zielsetzung und Abgrenzung

• Kernarchitektur und Datenfluss einer ClickHouse-Lösung nachvollziehbar darstellen.
• Eine geeignete MergeTree-Tabelle aus Abfrage- und Lebenszyklusanforderungen ableiten.
• Daten laden, mit analytischem SQL auswerten und einfache Materialisierungen aufbauen.
• Benutzer, Einstellungen, Monitoring und grundlegende Sicherungsverfahren anwenden.
• Ein kleines System mit definierten Qualitäts- und Betriebsprüfungen abnehmen.

Didaktische Bemessung: Drei Tage bilden die obere Grenze eines Kompaktformats und sind für den Gesamtüberblick notwendig. Zwei Tage würden entweder Datenmodellierung und SQL oder die betrieblichen Übungen unzulässig verkürzen.

Seminarinhalte

Tag 1: Architektur, Installation und Datenaufnahme

1. Schritt 1: Anwendungsfall, Datenquellen, Nutzergruppen und Leistungsziele erfassen.
2. Schritt 2: Spaltenorientierung, Datenparts, MergeTree, Hintergrundprozesse und Systemtabellen einordnen.
3. Schritt 3: Laborumgebung prüfen und Clientzugriff sowie Basisparameter validieren.
4. Schritt 4: Datenbank, Tabelle und Datentypen für einen Ereignisdatensatz anlegen.
5. Schritt 5: Daten in kontrollierten Batches laden und Fehler sowie Zeilenzahlen prüfen.
6. Schritt 6: Rohdatenqualität mit Pflichtfeld-, Bereichs- und Zeitprüfungen bewerten.
7. Schritt 7: Einfache Filter- und Aggregationsabfragen als funktionale Basis ausführen.
8. Schritt 8: Architektur- und Datenflussdiagramm für das Laborprojekt dokumentieren.

Tag 2: Datenmodellierung, SQL und Materialisierung

1. Schritt 1: Abfragemuster erfassen und ORDER BY sowie Partitionierung begründet auswählen.
2. Schritt 2: Datentypen, LowCardinality, Nullable und Zeittypen anhand der Daten prüfen.
3. Schritt 3: Aggregationen, Bedingungen, Datumsfunktionen und Gruppierungen für Kennzahlen einsetzen.
4. Schritt 4: Joins und Dictionaries als alternative Anreicherungsmuster einordnen.
5. Schritt 5: Eine Materialized View mit expliziter Zieltabelle für eine Echtzeitkennzahl erstellen.
6. Schritt 6: Scanmenge und Laufzeit vor und nach einer Modellanpassung vergleichen.
7. Schritt 7: Verspätete Daten und einfaches Backfill mit Kontrollsummen behandeln.
8. Schritt 8: Modell, SQL und Kennzahl gegen definierte fachliche Prüfergebnisse abnehmen.

Tag 3: Administration, Sicherheit und Betriebsgrundlagen

1. Schritt 1: Konfigurationsquellen und wirksame Einstellungen über Systemtabellen nachvollziehen.
2. Schritt 2: Benutzer, Rolle, Profil und Quota für Analyse und Datenaufnahme einrichten.
3. Schritt 3: Abfragen, Merges, Parts, Speicher und Fehler in einem täglichen Betriebscheck prüfen.
4. Schritt 4: Eine langsame oder speicherintensive Abfrage mit Query Log und EXPLAIN untersuchen.
5. Schritt 5: Grundlegende Alarmgrenzen für Fehler, Speicher, Parts und Abfragelaufzeit festlegen.
6. Schritt 6: Ein Backup erstellen und einen ausgewählten Datenbestand in einer Prüfzone wiederherstellen.
7. Schritt 7: Änderungs-, Rückfall- und Eskalationswege in einer kompakten Betriebscheckliste dokumentieren.
8. Schritt 8: Das Laborprojekt mit Funktionstest, Datenvergleich und Betriebsübergabe abschließen.

Praxisaufgaben und Prüfpunkte

Praxisaufgaben

• Aufbau eines kleinen ClickHouse-Datenflusses mit Roh- und Fachmodell
• MergeTree-Entwurf und analytische SQL-Auswertung
• Materialized View für eine Echtzeitkennzahl
• Administrations-, Monitoring- und Restore-Grundübung

Prüfpunkte

• Datenmodell und Schlüssel passen zu den dokumentierten Abfragen.
• Datenaufnahme und Materialisierung liefern fachlich geprüfte Ergebnisse.
• Benutzer und Ressourcenlimits sind nach Rollen getrennt.
• Betriebscheck und Restore können anhand der Unterlagen reproduziert werden.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Technische Projektteams, Data Engineering, Analytics, Datenbankadministration, DevOps, Architektur und interessierte Quereinsteiger

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in SQL und Datenbanken; Linux-Grundlagen sind für die Laboranteile hilfreich

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, klar nummerierte Arbeitsschritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Für jede Aufgabe werden Ausgangszustand, erwartetes Ergebnis, technische Prüfabfrage und Rückfallweg dokumentiert. Dadurch lassen sich die erarbeiteten Verfahren als wiederholbare Entwicklungs- oder Betriebsstandards übernehmen.