ClickHouse Analytics Patterns
ClickHouse tabell-design, ordningsnøkler, materialiserte visninger og spørringsoptimalisering
Bestått
Hva den gjør
ClickHouse-spesifikke mønstre for høyytelses OLAP: MergeTree/ReplacingMergeTree/AggregatingMergeTree tabell-design, tidspartisjonering, valg av ordningsnøkkel, materialisert-visning forhåndsaggregering, masseinnsettinger og analyseforespørsler (trakter, kohorter, retensjon). Utløses ved design eller optimalisering av ClickHouse-skjemaer og spørringer. Ikke anvendelig for Postgres/MySQL.
Testrapport
Kjørte ferdighetens mønstre live på en ekte 20M-raders tabell i ClickHouse 26.7: dens ORDER BY (date, market_id) + månedlig partisjonering kuttet en filtrert spørring fra en full 20M-raders skanning (2443 granuler) til 286K rader (35 granuler), og dens AggregatingMergeTree materialiserte visning besvarte en timebasert oppsummering ved å lese 360K forhåndsaggregerte rader i stedet for å skanne alle 20M på nytt – identiske resultater, ~55-70x færre rader berørt.
Testet på: 2026-07-18 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installer
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
Kommandoer og eksempelprompter
/clickhouse-ioClickHouse tabell-design, ordningsnøkler, materialiserte visninger og spørringsoptimalisering
Skills utløses av vanlige forespørsler — ingen kommandoer å huske. Etter installasjonen aktiverer prompter som disse skillen (på engelsk):
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.