> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-fbfa8bee.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> Миграция с Amazon Redshift на ClickHouse

# Сравнение ClickHouse Cloud и Amazon Redshift

> В этом документе приводится введение в миграцию данных из Amazon
> Redshift в ClickHouse.

<div id="introduction">
  ## Введение
</div>

Amazon Redshift — это облачное хранилище данных, предоставляющее
возможности для формирования отчетов и аналитики структурированных и
полуструктурированных данных. Оно было разработано для обработки
аналитических рабочих нагрузок на больших наборах данных с использованием
принципов столбцовой базы данных, аналогичных ClickHouse. Как часть
предложения AWS, оно часто оказывается решением по умолчанию, к которому пользователи AWS обращаются для
своих задач аналитики данных.

Хотя Redshift привлекателен для существующих пользователей AWS благодаря тесной интеграции с
экосистемой Amazon, пользователи Redshift, которые используют его для поддержки приложений
Real-time аналитики, часто приходят к выводу, что для этой задачи им требуется более
оптимизированное решение. В результате они все чаще обращаются к ClickHouse, чтобы получить
более высокую производительность запросов и лучшее сжатие данных — либо в качестве замены,
либо как «скоростной слой», развернутый рядом с существующими рабочими нагрузками Redshift.

<div id="clickhouse-vs-redshift">
  ## ClickHouse vs Redshift
</div>

Для пользователей, тесно связанных с экосистемой AWS, Redshift —
естественный выбор, когда требуется хранилище данных. Redshift отличается от
ClickHouse в одном важном аспекте: его движок оптимизирован под
нагрузки хранилищ данных, где нужны сложная отчетность и аналитические запросы.
Во всех вариантах развертывания следующие два ограничения затрудняют
использование Redshift для аналитических нагрузок в реальном времени:

* Redshift [компилирует код для каждого плана выполнения запроса](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c-query-performance.html),
  что создает значительные накладные расходы при первом выполнении запроса. Эти издержки
  могут быть оправданы, если шаблоны запросов предсказуемы, а скомпилированные планы выполнения
  можно хранить в кэше запросов. Однако это создает сложности для интерактивных
  приложений с меняющимися запросами. Даже когда Redshift может использовать этот
  кэш компиляции кода, ClickHouse быстрее в большинстве случаев. См. ["ClickBench"](https://benchmark.clickhouse.com/#system=+%E2%98%81w|%EF%B8%8Fr|C%20c|Rf\&type=-\&machine=-ca2|gl|6ax|6ale|3al\&cluster_size=-\&opensource=-\&tuned=+n\&metric=hot\&queries=-).
* Redshift [ограничивает параллелизм до 50 для всех очередей](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_workload_mngmt_classification.html),
  что, хотя и достаточно для BI, делает его неподходящим для приложений
  с высокой степенью параллелизма.

Хотя ClickHouse тоже можно использовать для сложных аналитических запросов,
он оптимизирован для аналитических нагрузок в реальном времени — как для самих приложений,
так и в роли слоя ускорения хранилища данных. В результате пользователи Redshift обычно
заменяют Redshift на ClickHouse или дополняют его ClickHouse по следующим причинам:

| Advantage                                      | Description                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
| ---------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Более низкие задержки запросов**             | ClickHouse обеспечивает более низкие задержки запросов, в том числе при разнообразных шаблонах запросов, высоком параллелизме и потоковой вставке данных. Даже если запрос не попадает в кэш, что неизбежно в интерактивной аналитике для конечных пользователей, ClickHouse все равно обрабатывает его быстро.                                                                                                                                                                   |
| **Более высокие лимиты параллельных запросов** | ClickHouse допускает значительно большее число параллельных запросов, что критически важно для приложений реального времени. В ClickHouse — как в самоуправляемых, так и в облачных развертываниях — можно масштабировать выделенные вычислительные ресурсы, чтобы обеспечить параллелизм, необходимый вашему приложению для каждого сервиса. Уровень допустимого параллелизма запросов в ClickHouse настраивается, а в ClickHouse Cloud по умолчанию используется значение 1000. |
| **Более эффективное сжатие данных**            | ClickHouse обеспечивает более эффективное сжатие данных, что позволяет сократить общий объем хранилища (а значит, и стоимость) либо хранить больше данных при той же стоимости и получать больше инсайтов в реальном времени. См. ниже раздел "ClickHouse vs Redshift Storage Efficiency".                                                                                                                                                                                        |