Database

Clickhouse Analytics Database Guide

📅 2026-02-09 | โดย อ.บอม กิตติทัศน์ เจริญพนาสิทธิ์ — SiamCafe.net Since 1997

Clickhouse Analytics Database Guide คืออะไร / ทำไมถึงสำคัญ

น้องๆ เคยเจอปัญหาข้อมูลเยอะแยะมากมาย แต่ดึงมาวิเคราะห์ทีนี่รอชาติหน้าเลยมั้ย? Clickhouse เนี่ยแหละคือพระเอกขี่ม้าขาวมาช่วยเราจัดการปัญหาพวกนี้ สมัยผมทำร้านเน็ต SiamCafe.net เนี่ย ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลเกม ข้อมูลการใช้งานเพียบ! ถ้าไม่มีเครื่องมือดีๆ นี่ตายสถานเดียว

Clickhouse คือ Database Management System (DBMS) ประเภท Column-Oriented Database Management System (Columnar Database) พูดง่ายๆ คือ มันเก็บข้อมูลเป็น "คอลัมน์" แทนที่จะเป็น "แถว" เหมือน Database ทั่วไปที่เราคุ้นเคย (เช่น MySQL, PostgreSQL) แล้วมันดียังไง? เดี๋ยวมาดูกัน

สำคัญยังไงน่ะเหรอ? ถ้าเราต้องการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล (Big Data) Clickhouse จะเร็วกว่า Database แบบเดิมๆ มาก เพราะมันอ่านเฉพาะคอลัมน์ที่เราสนใจเท่านั้น ไม่ต้องไปอ่านข้อมูลทั้งแถวให้เสียเวลา เหมาะกับการทำ Analytics สุดๆ

พื้นฐานที่ต้องรู้

Columnar Database คืออะไร?

อย่างที่บอกไป Columnar Database เก็บข้อมูลเป็นคอลัมน์ ลองนึกภาพ Excel แถวคือ Record คอลัมน์คือ Field ธรรมดาๆ นี่แหละ แต่ข้างในมันสลับกันเก็บข้อมูล สมมติเรามีตารางข้อมูลลูกค้า:

+----------+-------+---------+
| Name     | Age   | City    |
+----------+-------+---------+
| Alice    | 30    | Bangkok |
| Bob      | 25    | Chiang Mai|
| Charlie  | 35    | Phuket  |
+----------+-------+---------+

Row-Oriented Database (เช่น MySQL) จะเก็บข้อมูลแบบนี้: (Alice, 30, Bangkok), (Bob, 25, Chiang Mai), (Charlie, 35, Phuket)

Columnar Database (เช่น Clickhouse) จะเก็บข้อมูลแบบนี้: (Alice, Bob, Charlie), (30, 25, 35), (Bangkok, Chiang Mai, Phuket)

ถ้าเราต้องการหาค่าเฉลี่ยอายุของลูกค้า Columnar Database จะอ่านแค่คอลัมน์ "Age" เท่านั้น ทำให้เร็วกว่า Row-Oriented Database ที่ต้องอ่านทุกแถว

OLAP vs OLTP

ก่อนจะไปต่อ ต้องรู้จัก OLAP (Online Analytical Processing) กับ OLTP (Online Transaction Processing) ก่อนนะ

• OLTP: เน้นการทำธุรกรรม (Transaction) ที่รวดเร็ว เช่น การสั่งซื้อสินค้า การโอนเงิน เหมาะกับ Database แบบ Row-Oriented
• OLAP: เน้นการวิเคราะห์ข้อมูล (Analytics) ที่ซับซ้อน เช่น การหารายได้เฉลี่ยต่อลูกค้า การวิเคราะห์แนวโน้มการขาย เหมาะกับ Database แบบ Column-Oriented อย่าง Clickhouse

Clickhouse ถูกออกแบบมาเพื่อ OLAP โดยเฉพาะ เพราะฉะนั้นอย่าเอาไปใช้ทำ Transaction นะ เดี๋ยวงานเข้า!

Data Partitioning และ Sharding

ข้อมูลเยอะมากๆ แค่ Columnar Database อย่างเดียวอาจจะไม่พอ เราต้องใช้เทคนิค Data Partitioning และ Sharding เข้ามาช่วย

• Data Partitioning: แบ่งข้อมูลในตารางออกเป็นส่วนๆ ตามเงื่อนไขที่เรากำหนด เช่น แบ่งตามวันที่ แบ่งตามภูมิภาค
• Sharding: แบ่งข้อมูลในตารางออกเป็นส่วนๆ แล้วกระจายไปเก็บไว้ในหลายๆ Server เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผล

การทำ Partitioning และ Sharding จะช่วยให้ Clickhouse ทำงานได้เร็วขึ้นมากๆ โดยเฉพาะกับข้อมูลขนาดใหญ่

วิธีใช้งาน / เริ่มต้นยังไง

เอาล่ะ มาถึงขั้นตอนการใช้งานจริงกันบ้าง Clickhouse ไม่ได้ยากอย่างที่คิดนะ สมัยผมทำ SiamCafe.net ก็ลองผิดลองถูกมาเยอะ แต่รับรองว่าน้องๆ ทำตามได้แน่นอน

ก่อนอื่นต้องติดตั้ง Clickhouse ก่อน ซึ่งมีให้เลือกหลายวิธี ทั้งแบบติดตั้งเองบน Server หรือใช้ Cloud Service (เช่น AWS, Google Cloud, Azure) ผมแนะนำให้ลองติดตั้งบน Local Machine ก่อนก็ได้ จะได้ลองเล่นง่ายๆ

หลังจากติดตั้งเสร็จแล้ว เราก็ต้องสร้าง Database และ Table เพื่อเก็บข้อมูล

ขั้นตอนปฏิบัติจริง

ติดตั้ง Clickhouse

วิธีการติดตั้ง Clickhouse จะแตกต่างกันไปตามระบบปฏิบัติการ (Operating System) แต่โดยทั่วไปแล้วจะมีขั้นตอนคล้ายๆ กัน

1. ดาวน์โหลด Package ติดตั้งจาก เว็บไซต์ Clickhouse
2. ติดตั้ง Package ตามคำแนะนำ
3. Start Service Clickhouse

หลังจากติดตั้งเสร็จแล้ว เราสามารถ Connect ไปยัง Clickhouse Server ได้โดยใช้ Command-Line Client หรือ GUI Client (เช่น DBeaver)

สร้าง Database และ Table

เมื่อ Connect ไปยัง Clickhouse Server แล้ว เราก็สามารถสร้าง Database และ Table ได้โดยใช้ SQL Command

-- สร้าง Database
CREATE DATABASE my_database;

-- ใช้ Database
USE my_database;

-- สร้าง Table
CREATE TABLE my_table (
    id UInt64,
    name String,
    age UInt8,
    city String
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

คำสั่ง CREATE TABLE จะสร้าง Table ชื่อ my_table ที่มี Column id, name, age, และ city

ENGINE = MergeTree() คือ Engine ที่ใช้ในการเก็บข้อมูล ซึ่งเป็น Engine ที่นิยมใช้กันใน Clickhouse เพราะมีประสิทธิภาพสูง

ORDER BY id คือการกำหนด Order ของข้อมูลใน Table ซึ่งจะช่วยให้การ Query ข้อมูลเร็วขึ้น

Insert และ Query ข้อมูล

หลังจากสร้าง Table เสร็จแล้ว เราก็สามารถ Insert และ Query ข้อมูลได้โดยใช้ SQL Command

-- Insert ข้อมูล
INSERT INTO my_table (id, name, age, city) VALUES
(1, 'Alice', 30, 'Bangkok'),
(2, 'Bob', 25, 'Chiang Mai'),
(3, 'Charlie', 35, 'Phuket');

-- Query ข้อมูล
SELECT * FROM my_table WHERE age > 25;

คำสั่ง INSERT INTO จะ Insert ข้อมูลลงใน Table my_table

คำสั่ง SELECT จะ Query ข้อมูลจาก Table my_table โดยมีเงื่อนไข age > 25

ลองเล่นดูนะน้องๆ สนุกแน่นอน! ถ้าติดขัดตรงไหน ลองเข้าไปดูใน SiamCafe Blog อาจจะมีคำตอบที่น้องๆ กำลังหาอยู่ก็ได้

🎬 วิดีโอแนะนำ

ดูวิดีโอเพิ่มเติมเกี่ยวกับClickhouse Analytics Database Guide:

เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น

Clickhouse ไม่ใช่ Database ตัวเดียวในโลก ยังมีทางเลือกอื่นๆ อีกมากมาย แต่ละตัวก็มีข้อดีข้อเสียแตกต่างกันไป เรามาดูกันว่า Clickhouse แตกต่างจากทางเลือกอื่นๆ ยังไง

สมัยผมทำร้านเน็ตเนี่ย เคยลองใช้มาหลายตัว สุดท้ายก็มาจบที่ Clickhouse เพราะตอบโจทย์เรื่องความเร็วในการวิเคราะห์ข้อมูลมากที่สุด

Database	ประเภท	ข้อดี	ข้อเสีย	เหมาะกับ
Clickhouse	Column-Oriented	เร็วมากในการวิเคราะห์ข้อมูล, รองรับข้อมูลขนาดใหญ่	ไม่เหมาะกับการทำ Transaction, Learning Curve สูง	Analytics, Data Warehousing
MySQL	Row-Oriented	ใช้งานง่าย, Community ใหญ่, มีเครื่องมือเยอะ	ช้าในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่	Web Application, Transactional System
PostgreSQL	Row-Oriented	รองรับ SQL Standard, มี Feature เยอะ, Open Source	ช้าในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่	Web Application, Data Warehousing (ขนาดเล็ก)
BigQuery	Column-Oriented (Cloud)	ไม่ต้องดูแล Infrastructure, Scale ได้ง่าย	ค่าใช้จ่ายสูง, Vendor Lock-in	Analytics (บน Cloud), Data Warehousing

จากตารางจะเห็นว่า Clickhouse เหมาะกับการทำ Analytics และ Data Warehousing มากกว่า Database ตัวอื่นๆ แต่ก็มีข้อเสียคือไม่เหมาะกับการทำ Transaction และ Learning Curve สูง

ถ้าใครสนใจเรื่อง Database หรือเรื่อง IT อื่นๆ ลองแวะไปอ่านบทความใน SiamCafe Blog ได้นะ ผมเขียนไว้เยอะแยะเลย!

Best Practices / เคล็ดลับจากประสบการณ์

เอาล่ะ มาถึงส่วนที่สำคัญที่สุด คือเคล็ดลับที่ผมสั่งสมมาจากการใช้งาน ClickHouse จริงๆ จังๆ สมัยทำ SiamCafe.net น่ะแหละ บอกเลยว่าของพวกนี้ หาอ่านตาม documentation ยาก ต้องเจ็บจริงถึงจะรู้!

ClickHouse มันแรงก็จริง แต่ถ้าใช้ไม่ถูกวิธี มันก็พังได้เหมือนกันนะน้อง

เทคนิคที่ 1: เลือก Storage Engine ให้เหมาะกับงาน

อันนี้สำคัญสุดๆ น้องเอ๊ย! ClickHouse มันมี Storage Engine ให้เลือกเยอะมาก ตั้งแต่ MergeTree ไปจนถึง Memory Engine แต่ละตัวมันมีข้อดีข้อเสียต่างกัน ถ้าเลือกผิดชีวิตเปลี่ยนเลยนะ

สมัยผมทำร้านเน็ต เคยเจอเคสที่ลูกค้าอยากเก็บ Log แบบละเอียดทุกวินาที แล้วดันไปใช้ MergeTree ธรรมดา ผลคือ… Server CPU 100% ตลอดเวลา เพราะมัน Merge Data ไม่ทัน สุดท้ายต้องเปลี่ยนไปใช้ ReplacingMergeTree ถึงจะรอด เพราะมันยอมทิ้งข้อมูลเก่าที่ไม่จำเป็นออกไปบ้าง

เทคนิคที่ 2: Optimize Queries ด้วย Indexing และ Partitioning

ClickHouse มันใช้ Columnar Storage ซึ่งทำให้การ Query ข้อมูลบางอย่างเร็วมากๆ แต่ถ้า Query แบบไม่ Optimize มันก็ช้าได้เหมือนกันนะ

สิ่งที่ต้องทำคือ สร้าง Index ให้ถูกจุด และ Partition Table ให้เหมาะสมกับลักษณะการ Query ของเรา สมมติว่าเรา Query ข้อมูลตามวันที่บ่อยๆ ก็ควร Partition Table ตามวันที่ไปเลย เวลา Query มันจะได้ Scan แค่ Partition ที่เกี่ยวข้องเท่านั้น เร็วกว่าเดิมเยอะ!

เทคนิคที่ 3: Batch Insert Data เสมอ

อย่า Insert Data ทีละ Row เด็ดขาด! ClickHouse มันออกแบบมาให้ Insert Data เป็น Batch ใหญ่ๆ ถ้า Insert ทีละ Row มันจะเสียเวลาในการจัดการ Internal Structures เยอะมาก

สมัยก่อนผมเคยเขียน Script ดึงข้อมูลจาก MySQL แล้ว Insert เข้า ClickHouse ทีละ Row ปรากฏว่า Process มันช้ามากๆ พอเปลี่ยนเป็น Insert แบบ Batch (1000 Rows ต่อ Batch) Process เร็วขึ้นเป็นสิบเท่าเลย

-- ตัวอย่างการ Insert แบบ Batch
INSERT INTO my_table VALUES
(1, 'data1'),
(2, 'data2'),
(3, 'data3');

เทคนิคที่ 4: Monitor Performance อย่างสม่ำเสมอ

อันนี้สำคัญมากๆ น้องต้องคอย Monitor Performance ของ ClickHouse อยู่เสมอ ดูว่า CPU, Memory, Disk I/O มันทำงานหนักเกินไปหรือเปล่า มี Query ไหนที่ใช้เวลานานผิดปกติหรือเปล่า

ClickHouse มันมี System Tables ที่ให้ข้อมูล Performance ต่างๆ มากมาย ลองเข้าไปศึกษาดู แล้วเขียน Dashboard สวยๆ มา Monitor จะช่วยให้เราแก้ปัญหาได้ทันท่วงที

FAQ คำถามที่พบบ่อย

ClickHouse เหมาะกับงานแบบไหน?

ClickHouse เหมาะกับงาน Analytics ที่ต้องการ Query ข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างรวดเร็ว เช่น Clickstream Analysis, Log Analysis, Business Intelligence แต่ไม่เหมาะกับงาน Transactional ที่ต้องการความถูกต้องของข้อมูลแบบ Real-time

ClickHouse ต่างจาก Relational Database ยังไง?

ClickHouse เป็น Columnar Database ในขณะที่ Relational Database เป็น Row-based Database ทำให้ ClickHouse Query ข้อมูลบางอย่างได้เร็วกว่ามาก แต่ Relational Database จะเก่งเรื่อง Transaction และ Integrity ของข้อมูลมากกว่า

ClickHouse สามารถ Join กับ Table ใน MySQL ได้ไหม?

ได้สิ! ClickHouse มี Engine ที่ชื่อ MySQL Engine ที่สามารถ Connect ไปยัง MySQL แล้ว Query ข้อมูลจาก Table ใน MySQL ได้โดยตรง แต่ก็ต้องระวังเรื่อง Performance ด้วย เพราะมันต้องดึงข้อมูลข้าม Database

ClickHouse มี Community Support ดีไหม?

ClickHouse มี Community ที่แข็งแกร่ง มี Forum, Slack Channel, และ Documentation ที่ดีมากๆ ถ้าเจอปัญหาอะไร ก็สามารถเข้าไปถามใน Community ได้เลย

สรุป

ClickHouse เป็น Database ที่ทรงพลัง เหมาะสำหรับงาน Analytics ที่ต้องการความเร็ว แต่ก็ต้องศึกษาและทำความเข้าใจมันอย่างละเอียดก่อนใช้งานจริง ไม่งั้นอาจจะเจอปัญหาที่ไม่คาดฝันได้

หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับน้องๆ นะครับ ถ้ามีคำถามอะไรเพิ่มเติม ก็ถามมาได้เลย SiamCafe Blog ยังมีบทความดีๆ อีกเยอะแยะ

อย่าลืมแวะไปดู iCafeForex ด้วยนะ เผื่อใครสนใจเรื่อง Forex