The Most Expensive ClickHouse Query Is the Restore

What's New in pg_clickhouse v0.3.2: Postgres 19, TLS, Regex, and Memory

Phiên bản pg_clickhouse v0.3.2 bổ sung hỗ trợ PostgreSQL 19 Beta1, các tùy chọn kết nối TLS mới (secure, min_tls_version), cải tiến xử lý regex giữa Postgres và ClickHouse, cùng tối ưu bộ nhớ cho truy vấn HTTP không đệm và tái quét join lồng. Ngoài ra còn có tùy chọn nén native protocol, cải thiện pushdown cho regexp_match() và sửa lỗi ANY() trên mảng rỗng.

Lập trình viên cần đọc bài này để cập nhật về cải tiến mới trong pg_clickhouse v0.3.2, đặc biệt là hỗ trợ PostgreSQL 19 beta1 và các tính năng TLS nâng cao, giúp tối ưu hóa kết nối và bảo mật cho ứng dụng của họ.

Medium

Medium đã tự triển khai SigNoz để phát hiện lỗi "killer" 3 giây trong hệ thống e-commerce phân tán, nơi vấn đề không nằm ở lượng dữ liệu thu thập mà ở khả năng phân tích hiệu quả. Tính năng Trace Funnels trong SigNoz (open-source observability) được đánh giá là hữu ích nhất để truy vết lỗi phức tạp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách phát hiện và khắc phục các lỗi ẩn giấu trong hệ thống phân tán—như vụ "killer silent" 3 giây trong e-commerce—và tìm hiểu cách trace funnel trong quan sát mở nguồn có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất và trải nghiệm người dùng.

How Insider One uses ClickHouse Cloud to power real-time customer engagement at scale

Insider One migrated its Unified Customer Database (UCD) from self-managed ClickHouse on AWS to ClickHouse Cloud, achieving 50-60% average query latency reduction and up to 70-75% improvement for its largest customers. The move eliminated operational overhead from cluster tuning, freeing engineering time for product development. The UCD powers real-time segmentation, personalization, and analytics across Insider One's customer engagement platform, serving brands like Adidas and L'Oréal. ClickHouse Cloud also improved long-tail latency predictability (P50-P99 percentiles), which directly impacts user experience when building segments or launching campaigns.

Real-Time Analytics: Boost your business with instant data

Bài viết giới thiệu về real-time analytics (phân tích thời gian thực) qua 5 yếu tố cốt lõi (độ tươi mới của dữ liệu, độ trễ truy vấn thấp, độ phức tạp truy vấn cao, khả năng truy vấn đồng thời, lưu trữ dữ liệu lâu dài), phân biệt với batch và streaming analytics, cùng các trường hợp sử dụng phổ biến như cá nhân hóa, phát hiện gian lận, dashboard người dùng, quản lý hàng tồn kho. Bài viết cũng đề cập thách thức (công cụ, quy mô, chi phí, cộng tác nhóm) và kiến trúc 3 lớp (data streaming, real-time databases, API layers). Ngoài ra, Tinybird được giới thiệu như một nền tảng quản lý real-time analytics dựa trên ClickHouse, hỗ trợ ingest từ Kafka/S3/HTTP Events API, pipeline biến đổi SQL và xuất API có độ trễ thấp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng và tối ưu hệ thống phân tích dữ liệu thực thời từ cơ sở hạ tầng đến giải pháp API, giúp họ thiết kế giải pháp hiệu quả hơn cho ứng dụng của mình.

Escaping the SIEM Cost Trap: A Data-First Architecture for Security Analytics

SOFTSWISS shares how they replaced a traditional SIEM with a data-first security analytics architecture built on ClickHouse, open-source collection (Vector), Kafka, tiered storage (SSD/HDD/S3), and detection-as-code using Sigma and SQL. The platform handles over 700,000 events per second, retains 100TB+ of security data, and delivers $300K/year in cost savings versus vendor-heavy approaches. Key design principles include enriching data on ingestion via materialized views, managing all schemas and detection logic as code, and enabling analysts to pivot from token search to analytical correlation within a single dataset. The post also honestly addresses trade-offs: SQL literacy requirements, database operational complexity, governance challenges at scale, and the need to design analyst UX on top of the raw data layer.

Replacing the HDB: ClickHouse for historical ticker data

A hands-on walkthrough of using ClickHouse to store and query historical cryptocurrency tick data from Binance's public archive. Covers loading 16.2 billion rows of trades and quotes for five futures pairs, achieving a 19x compression ratio (191 GiB raw CSV down to ~10 GiB) using columnar storage and codecs like DoubleDelta and LowCardinality. Demonstrates practical financial queries in standard SQL: VWAP calculation, OHLC candle generation, and ASOF JOINs to match trades with contemporaneous quotes for slippage analysis. Shows how ClickHouse's primary index on (symbol, ts) allows queries to skip 99.999% of data even on a 16-billion-row dataset, keeping latency consistent. Storage cost on ClickHouse Cloud for 10 months of data works out to under $2/month.

How Bullet uses ClickHouse Cloud to give DeFi's fastest exchange real-time analytics

Bullet đã giảm độ trễ truy vấn xuống 10.000 lần và loại bỏ toàn bộ lớp phục vụ bằng cách chuyển từ Databricks sang ClickHouse Cloud, cung cấp khả năng phân tích thời gian thực cho sàn giao dịch DeFi nhanh nhất với chi phí tương đương.

Lập trình viên phát triển hệ thống phân tích thời gian thực nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa cơ sở dữ liệu với ClickHouse Cloud giúp giảm thời gian phản hồi đến mức gần tức thời mà vẫn tiết kiệm chi phí, giúp cải thiện trải nghiệm người dùng trong các ứng dụng DeFi.