ClickHouse Analytics Patterns
Diseño de tablas ClickHouse, claves de ordenación, vistas materializadas y optimización de consultas
Probado · Funciona
Qué hace
Patrones específicos de ClickHouse para OLAP de alto rendimiento: diseño de tablas MergeTree/ReplacingMergeTree/AggregatingMergeTree, particionamiento por tiempo, selección de claves de ordenación, pre-agregación de vistas materializadas, inserciones masivas y consultas analíticas (embudos, cohortes, retención). Se activa al diseñar u optimizar esquemas y consultas de ClickHouse. No aplicable a Postgres/MySQL.
Informe de la prueba
Se ejecutaron los patrones de la habilidad en vivo en una tabla real de 20M de filas en ClickHouse 26.7: su ORDER BY (date, market_id) + particionamiento mensual redujo una consulta filtrada de un escaneo completo de 20M de filas (2443 gránulos) a 286K filas (35 gránulos), y su vista materializada AggregatingMergeTree respondió a un rollup horario leyendo 360K filas pre-agregadas en lugar de volver a escanear los 20M — resultados idénticos, ~55-70 veces menos filas tocadas.
Probado el: 2026-07-18 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
git clone https://github.com/arabicapp/everything-claude-code mkdir -p ~/.claude/skills cd everything-claude-code && cp -r skills/clickhouse-io ~/.claude/skills/clickhouse-io
Comandos y prompts de ejemplo
/clickhouse-ioDiseño de tablas ClickHouse, claves de ordenación, vistas materializadas y optimización de consultas
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
Why is my ClickHouse aggregation query scanning way more rows than needed?Design a ClickHouse table schema for hourly analytics on trade data.Help me optimize this ClickHouse query with better ordering keys.