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Esta é a Parte 2 de um guia sobre a migração do PostgreSQL para o ClickHouse. Com um exemplo prático, ela demonstra como realizar a migração de forma eficiente com uma abordagem de replicação em tempo real (CDC). Muitos dos conceitos abordados também se aplicam a transferências manuais de grandes volumes de dados do PostgreSQL para o ClickHouse.
A maioria das consultas SQL do seu ambiente PostgreSQL deve funcionar no ClickHouse sem modificações e provavelmente será executada mais rapidamente.

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Desduplicação com CDC

Ao usar replicação em tempo real com CDC, tenha em mente que atualizações e exclusões podem resultar em linhas duplicadas. Para lidar com isso, você pode usar técnicas com Views e views materializadas atualizáveis. Consulte este guia para saber como migrar sua aplicação do PostgreSQL para o ClickHouse com o mínimo de esforço ao usar replicação em tempo real com CDC.

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Otimize consultas no ClickHouse

Embora seja possível migrar com o mínimo de reescrita de consultas, recomenda-se aproveitar os recursos do ClickHouse para simplificar significativamente as consultas e melhorar ainda mais seu desempenho. Os exemplos aqui cobrem padrões de consulta comuns e mostram como otimizá-los com o ClickHouse. Eles usam o dataset Stack Overflow completo (até abril de 2024) em recursos equivalentes no PostgreSQL e no ClickHouse (8 núcleos, 32 GiB de RAM).
Para simplificar, as consultas abaixo omitem o uso de técnicas de desduplicação dos dados.
As contagens aqui diferem ligeiramente, pois os dados do Postgres contêm apenas linhas que satisfazem a integridade referencial das chaves estrangeiras. O ClickHouse não impõe essas restrições e, portanto, tem o dataset completo, por exemplo, incluindo usuários anônimos.
Users (com mais de 10 perguntas) que recebem mais visualizações: 
-- ClickHouse
SELECT OwnerDisplayName, sum(ViewCount) AS total_views
FROM stackoverflow.posts
WHERE (PostTypeId = 'Question') AND (OwnerDisplayName != '')
GROUP BY OwnerDisplayName
HAVING count() > 10
ORDER BY total_views DESC
LIMIT 5

┌─OwnerDisplayName─┬─total_views─┐
│ Joan Venge       │    25520387 │
│ Ray Vega         │    21576470 │
│ anon             │    19814224 │
│ Tim              │    19028260 │
│ John             │    17638812 │
└──────────────────┴─────────────┘

5 rows in set. Elapsed: 0.360 sec. Processed 24.37 million rows, 140.45 MB (67.73 million rows/s., 390.38 MB/s.)
Peak memory usage: 510.71 MiB.

--Postgres
SELECT OwnerDisplayName, SUM(ViewCount) AS total_views
FROM public.posts
WHERE (PostTypeId = 1) AND (OwnerDisplayName != '')
GROUP BY OwnerDisplayName
HAVING COUNT(*) > 10
ORDER BY total_views DESC
LIMIT 5;

        ownerdisplayname        | total_views
-------------------------+-------------
 Joan Venge             |       25520387
 Ray Vega               |       21576470
 Tim                    |       18283579
 J. Pablo Fernández |      12446818
 Matt                   |       12298764

Time: 107620.508 ms (01:47.621)
Quais tags recebem mais visualizações: 
--ClickHouse
SELECT arrayJoin(arrayFilter(t -> (t != ''), splitByChar('|', Tags))) AS tags,
        sum(ViewCount) AS views
FROM posts
GROUP BY tags
ORDER BY views DESC
LIMIT 5

┌─tags───────┬──────views─┐
│ javascript │ 8190916894 │
│ python     │ 8175132834 │
│ java       │ 7258379211 │
│ c#         │ 5476932513 │
│ android    │ 4258320338 │
└────────────┴────────────┘

5 rows in set. Elapsed: 0.908 sec. Processed 59.82 million rows, 1.45 GB (65.87 million rows/s., 1.59 GB/s.)

--Postgres
WITH tags_exploded AS (
        SELECT
        unnest(string_to_array(Tags, '|')) AS tag,
        ViewCount
        FROM public.posts
),
filtered_tags AS (
        SELECT
        tag,
        ViewCount
        FROM tags_exploded
        WHERE tag <> ''
)
SELECT tag AS tags,
        SUM(ViewCount) AS views
FROM filtered_tags
GROUP BY tag
ORDER BY views DESC
LIMIT 5;

        tags    |   views
------------+------------
 javascript | 7974880378
 python         | 7972340763
 java           | 7064073461
 c#             | 5308656277
 android        | 4186216900
(5 rows)

Time: 112508.083 ms (01:52.508)
Funções de agregação Sempre que possível, use as funções de agregação do ClickHouse. Abaixo, mostramos como usar a função argMax para calcular a pergunta mais vista de cada ano. 
--ClickHouse
SELECT  toYear(CreationDate) AS Year,
        argMax(Title, ViewCount) AS MostViewedQuestionTitle,
        max(ViewCount) AS MaxViewCount
FROM stackoverflow.posts
WHERE PostTypeId = 'Question'
GROUP BY Year
ORDER BY Year ASC
FORMAT Vertical

Row 1:
──────
Year:                   2008
MostViewedQuestionTitle: How to find the index for a given item in a list?
MaxViewCount:           6316987

Row 2:
──────
Year:                   2009
MostViewedQuestionTitle: How do I undo the most recent local commits in Git?
MaxViewCount:           13962748

...

Row 16:
───────
Year:                   2023
MostViewedQuestionTitle: How do I solve "error: externally-managed-environment" every time I use pip 3?
MaxViewCount:           506822

Row 17:
───────
Year:                   2024
MostViewedQuestionTitle: Warning "Third-party cookie will be blocked. Learn more in the Issues tab"
MaxViewCount:           66975

17 rows in set. Elapsed: 0.677 sec. Processed 24.37 million rows, 1.86 GB (36.01 million rows/s., 2.75 GB/s.)
Peak memory usage: 554.31 MiB.
Isso é significativamente mais simples (e mais rápido) do que a consulta equivalente no Postgres: 
--Postgres
WITH yearly_views AS (
        SELECT
        EXTRACT(YEAR FROM CreationDate) AS Year,
        Title,
        ViewCount,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY EXTRACT(YEAR FROM CreationDate) ORDER BY ViewCount DESC) AS rn
        FROM public.posts
        WHERE PostTypeId = 1
)
SELECT
        Year,
        Title AS MostViewedQuestionTitle,
        ViewCount AS MaxViewCount
FROM yearly_views
WHERE rn = 1
ORDER BY Year;
 year |                                                 mostviewedquestiontitle                                                 | maxviewcount
------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------
 2008 | How to find the index for a given item in a list?                                                                       |       6316987
 2009 | How do I undo the most recent local commits in Git?                                                                     |       13962748

...

 2023 | How do I solve "error: externally-managed-environment" every time I use pip 3?                                          |       506822
 2024 | Warning "Third-party cookie will be blocked. Learn more in the Issues tab"                                              |       66975
(17 rows)

Time: 125822.015 ms (02:05.822)
Condicionais e Arrays Funções condicionais e de arrays tornam as consultas muito mais simples. A consulta a seguir calcula as tags (com mais de 10000 ocorrências) com o maior aumento percentual de 2022 para 2023. Observe como a consulta do ClickHouse abaixo é concisa graças às condicionais, às funções de arrays e à possibilidade de reutilizar aliases nas cláusulas HAVING e SELECT. 
--ClickHouse
SELECT  arrayJoin(arrayFilter(t -> (t != ''), splitByChar('|', Tags))) AS tag,
        countIf(toYear(CreationDate) = 2023) AS count_2023,
        countIf(toYear(CreationDate) = 2022) AS count_2022,
        ((count_2023 - count_2022) / count_2022) * 100 AS percent_change
FROM stackoverflow.posts
WHERE toYear(CreationDate) IN (2022, 2023)
GROUP BY tag
HAVING (count_2022 > 10000) AND (count_2023 > 10000)
ORDER BY percent_change DESC
LIMIT 5

┌─tag─────────┬─count_2023─┬─count_2022─┬──────percent_change─┐
│ next.js     │      13788 │      10520 │   31.06463878326996 │
│ spring-boot │      16573 │      17721 │  -6.478189718413183 │
│ .net        │      11458 │      12968 │ -11.644046884639112 │
│ azure       │      11996 │      14049 │ -14.613139725247349 │
│ docker      │      13885 │      16877 │  -17.72826924216389 │
└─────────────┴────────────┴────────────┴─────────────────────┘

5 rows in set. Elapsed: 0.247 sec. Processed 5.08 million rows, 155.73 MB (20.58 million rows/s., 630.61 MB/s.)
Peak memory usage: 403.04 MiB.

--Postgres
SELECT
        tag,
        SUM(CASE WHEN year = 2023 THEN count ELSE 0 END) AS count_2023,
        SUM(CASE WHEN year = 2022 THEN count ELSE 0 END) AS count_2022,
        ((SUM(CASE WHEN year = 2023 THEN count ELSE 0 END) - SUM(CASE WHEN year = 2022 THEN count ELSE 0 END))
        / SUM(CASE WHEN year = 2022 THEN count ELSE 0 END)::float) * 100 AS percent_change
FROM (
        SELECT
        unnest(string_to_array(Tags, '|')) AS tag,
        EXTRACT(YEAR FROM CreationDate) AS year,
        COUNT(*) AS count
        FROM public.posts
        WHERE EXTRACT(YEAR FROM CreationDate) IN (2022, 2023)
        AND Tags <> ''
        GROUP BY tag, year
) AS yearly_counts
GROUP BY tag
HAVING SUM(CASE WHEN year = 2022 THEN count ELSE 0 END) > 10000
   AND SUM(CASE WHEN year = 2023 THEN count ELSE 0 END) > 10000
ORDER BY percent_change DESC
LIMIT 5;

        tag     | count_2023 | count_2022 |   percent_change
-------------+------------+------------+---------------------
 next.js        |       13712 |         10370 |   32.22757955641273
 spring-boot |          16482 |         17474 |  -5.677005837243905
 .net           |       11376 |         12750 | -10.776470588235295
 azure          |       11938 |         13966 | -14.520979521695546
 docker         |       13832 |         16701 | -17.178612059158134
(5 rows)

Time: 116750.131 ms (01:56.750)
Clique aqui para a Parte 3
Última modificação em 10 de junho de 2026