Всем привет! Эта статья продолжает первую часть, где я рассказывал о том, как мы в Just AI переводили пользовательскую аналитику на новую СУБД ClickHouse. В ней я на примерах показывал, как менялась схема данных и sql запросы, какие возникали сложности и удалось ли добиться прироста производительности.

Одной из сложностей, с которыми мы столкнулись во время перехода, оказалось обновление данных. ClickHouse не поддерживает привычную реляционным базам операцию UPDATE, и, хотя существуют различные альтернативы, каждая из них имеет свои недостатки. 

В рамках данной статьи я хочу рассмотреть, какие есть способы обновления данных в ClickHouse и на каком из них остановились мы.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл, одной из задач, которой я занимаюсь в Just AI, является пользовательская аналитика. В этой статье я хочу рассказать о нашем опыте миграции этой аналитики на новую СУБД ClickHouse. О том, с какими нюансами пришлось столкнуться и как мы их решали. Посмотрим на примерах, как изменилась схема и запросы к БД и удалось ли получить прирост в производительности.

Наша компания занимается разработкой платформ для создания чат-ботов и голосовых ассистентов. Всё общение клиентов сохраняется, и в дальнейшем владелец бота может искать диалоги, клиентов или сообщения по множеству различных фильтров, строить графики, скачивать отчеты и т. д. 

Изначально все эти данные хранились в PostgreSQL, и, пока их было немного, все работало достаточно быстро. Шли года, приходило все больше крупных пользователей, и постепенно наступила ситуация, что для построения какого-нибудь простого графика за две недели перестало хватать таймаута в 10 минут. Тут-то мы и поняли, что настало время что-то менять…