メインコンテンツへスキップ
メインコンテンツへスキップ

コスト最適化: コミュニティからの戦略

このガイドは、コミュニティミートアップから得られた知見をまとめたコレクションの一部です。このページでは、特定の利用経験やセットアップにおいて有効だった、ClickHouse 利用時のコスト最適化に関するコミュニティの知見を紹介します。より実践的な解決策やインサイトについては、具体的な課題別に閲覧できます。

ClickHouse Cloud が運用コストの管理にどのように役立つかについて学びましょう。

圧縮戦略: 本番環境における LZ4 と ZSTD の比較​

Microsoft Clarity が数百テラバイト級のデータを扱う必要に迫られたとき、圧縮方式の選択がコストに劇的な影響を与えることが分かりました。この規模では、ストレージの節約はビット単位で重要となり、直面したのは、パフォーマンスとストレージコストの典型的なトレードオフでした。Microsoft Clarity では全アカウント合計で、非圧縮データ 2 ペタバイト/月という膨大なボリュームを扱い、8 ノードで 1 時間あたり約 60,000 件のクエリを処理し、数百万の Web サイトからの数十億ページビューに対応しています。この規模になると、圧縮戦略はコストに直結する重要な要因となります。

当初は ClickHouse のデフォルトである LZ4 圧縮を使用していましたが、ZSTD を用いることで大きなコスト削減が可能であることが分かりました。LZ4 の方が高速である一方、ZSTD はややパフォーマンスが低下する代わりに、より高い圧縮率を提供します。両方式を検証した結果、ストレージ節約を優先するという戦略的な判断が下されました。結果は顕著で、大規模テーブルにおいて 50% のストレージ削減を達成しつつ、インジェストおよびクエリに対するパフォーマンスへの影響は許容範囲に収まりました。

主な結果:

  • ZSTD 圧縮により大規模テーブルで 50% のストレージ削減
  • 月間 2 ペタバイトのデータ処理能力
  • インジェストおよびクエリに対するパフォーマンス影響は許容範囲内
  • 数百 TB 規模での大幅なコスト削減

列単位の保持戦略​

最も強力なコスト最適化手法のひとつは、実際に使用されている列を分析することから得られます。Microsoft Clarity は、ClickHouse に組み込まれたテレメトリ機能を活用して、高度な列単位の保持戦略を実装しています。ClickHouse は、列ごとのストレージ使用量に関する詳細なメトリクスだけでなく、どの列にどの程度アクセスされているか、クエリ時間、全体的な使用状況統計といった包括的なクエリパターンも提供します。

このデータ駆動型アプローチにより、保持ポリシーと列ライフサイクル管理に関する戦略的な意思決定が可能になります。このテレメトリデータを分析することで、Microsoft Clarity ではストレージのホットスポット、すなわち大きな容量を消費しているにもかかわらずほとんどクエリされていない列を特定できます。こうした低利用の列に対しては、保持期間を 30か月から 1か月まで短縮するといった積極的な保持ポリシーを適用したり、まったくクエリされていない場合には列自体を削除したりできます。この選択的な保持戦略により、ユーザー体験に影響を与えることなくストレージコストを削減できます。

この戦略のポイント:

  • ClickHouse のテレメトリを用いて列の利用パターンを分析する
  • ストレージ消費が大きくクエリ頻度が低い列を特定する
  • 選択的な保持ポリシーを実装する
  • データ駆動の意思決定のためにクエリパターンを監視する

関連ドキュメント

パーティションベースのデータ管理​

Microsoft Clarity では、パーティション戦略がパフォーマンスと運用のシンプルさの両方に影響することが分かっています。彼らのアプローチは「日付でパーティションを切り、時間で ORDER BY する」ことです。この戦略は、クリーンアップ効率の向上にとどまらず、パーティション単位での容易なデータクリーンアップを可能にし、顧客向けサービスにおける課金計算を単純化し、行単位削除に関する GDPR 準拠要件のサポートにも役立ちます。

主な利点:

  • きわめて簡単なデータクリーンアップ（パーティションの DROP vs 行単位の削除）
  • 課金計算の単純化
  • パーティションプルーニングによるクエリパフォーマンスの向上
  • 運用管理の容易化

関連ドキュメント

文字列から整数への変換戦略​

アナリティクスプラットフォームでは、数百万行にわたって繰り返し出現するカテゴリ型データの保存が課題となることがよくあります。Microsoft のエンジニアリングチームは、自社の検索分析データでこの問題に直面し、対象データセットでストレージ使用量を 60% 削減する効果的なソリューションを開発しました。

Microsoft の Web 分析システムでは、検索結果に応じて、天気カード、スポーツ情報、ニュース記事、事実ベースの回答といったさまざまな種類の回答が返されます。各クエリ結果には、weather_answer、sports_answer、factual_answer のような説明的な文字列ラベルでタグ付けがされていました。数十億件の検索クエリが処理されると、これらの文字列値が ClickHouse に繰り返し保存されることになり、膨大なストレージ容量を消費するうえ、クエリ時にはコストの高い文字列比較が必要になっていました。

Microsoft は、別の MySQL データベースを用いた文字列から整数へのマッピングシステムを実装しました。ClickHouse には実際の文字列を保存する代わりに、整数 ID のみを保存します。ユーザーが UI からクエリを実行し、weather_answer のデータを要求すると、クエリオプティマイザはまず MySQL のマッピングテーブルを参照して対応する整数 ID を取得し、その整数を使うようにクエリを書き換えてから ClickHouse に送信します。

このアーキテクチャにより、ユーザー体験はそのまま維持されます。ダッシュボード上では引き続き weather_answer のような意味のあるラベルが表示される一方で、バックエンドのストレージとクエリは、はるかに効率的な整数で動作します。マッピングシステムがすべての変換処理を透過的に行うため、ユーザーインターフェイスやユーザーのワークフローに変更は不要です。

主なメリット:

  • 対象データセットでストレージ使用量を 60% 削減
  • 整数比較によるクエリパフォーマンスの向上
  • 結合や集約に必要なメモリ使用量の削減
  • 大規模な結果セットに対するネットワーク転送コストの削減
注記

これは Microsoft Clarity のデータシナリオに特化した例です。すべてのデータが ClickHouse にある、またはデータを ClickHouse に移動することに制約がない場合は、代わりに dictionaries の利用を検討してください。

動画リソース​

これらのコミュニティから得られたコスト最適化に関する知見は、数百テラバイトからペタバイト規模のデータを処理する企業における戦略を示しており、ClickHouse の運用コストを削減するための実践的なアプローチを紹介しています。