Aiven for ClickHouse®のマテリアライズド・ビューは、クエリを最適化し、スピードと鮮度を向上させます。

<font color="Grey">*[Materialized views in Aiven for ClickHouse® optimize queries for speed and freshness](https://aiven.io/blog/materialized-views-in-aiven-for-clickhouse)の翻訳です。*</font>

2024年1月25日

# Aiven for ClickHouse®のマテリアライズド・ビューがクエリを最適化し、スピードと鮮度を向上

複雑なクエリも、結果が古くなることなく迅速に実行できます。Aiven for ClickHouse®は、データがどこにあっても分析に最適です。

今日の企業は、ソリューションの成長と進化に合わせてリソースを賢く投資できるよう、データ主導の意思決定に努めています。課題は、必要な情報を収集することではなく、この豊富なデータを効果的に活用し、製品や顧客に関する洞察を発見することにあります。この問題は、最適化という課題によってさらに複雑化し、洞察はあまりにも高いコストと遅いペースでもたらされるため、意味のあるインパクトを与えることができない。


[マテリアライズド・ビュー](https://docs.aiven.io/docs/products/clickhouse/howto/materialized-views)(略してMV)は、まさにこの問題を解決するのに役立ちます。しかし、その可能性にもかかわらず、マテリアライズド・ビューは誤解され、十分に活用されていません。この記事では、Aiven for ClickHouse®のマテリアライズド・ビューの機能を探ることで、アナリティクスを最適化し、コストを削減し、顧客行動に関する即時かつ深い洞察を実現する方法を説明します。


## マテリアライズド・ビューとは？


マテリアライズド・ビューは、クエリの出力を保存するための事前計算された結果セットです。従来のビューとは異なり、マテリアライズド・ビューはクエリの結果を保存します。この事前計算の性質により、マテリアライズド・ビューは、使用するたびに実際の計算とデータ検索を必要とし、よりリソースを消費する通常のビューやテーブルとは異なります。マテリアライズド・ビューでは、実行のたびに結果を再計算する必要がないため、最も複雑なクエリでも低コストで迅速に再実行できます。


このパフォーマンスのトレードオフは、ソース・テーブルのデータが変更されると、マテリアライズド・ビューを定期的に更新する必要があることです。これは、マテリアライズド・ビューのスケジュール、トリガ・ベース、またはインクリメンタル・リフレッシュによって行われます。マテリアライズド・ビューを戦略的に使用することで、データベース管理者と開発者は、クエリのパフォーマンスとデータの鮮度のバランスを取ることができます。


## ClickHouse® MVはカラム型データ管理のパワーを活用します。


ClickHouse®では、マテリアライズド・ビューは、上記のクエリ結果の事前計算と保存という同じ基本コンセプトに基づいて動作します。列指向のストレージは、従来の行指向のデータベースと比較して、より高いデータ圧縮と高速なクエリ・パフォーマンスを保証し、MergeTree ファミリーのエンジンは、マテリアライズド・ビューの必要なリフレッシュを可能な限り効率的に行い、最小限のリソースを消費します。ClickHouseのマテリアライズド・ビューは、PostgreSQLやSnowflakeのような他のDBMSよりもさらに高速です。


さらに、ClickHouseのマテリアライズド・ビューは、挿入されたデータを自動的に複数のテーブルに挿入できるため、自動化されたデータ変換を可能にします：ClickHouseの強力な集計と結合機能をマテリアライズド・ビューとして保存することで、リソース集約的な計算を必要とするクエリを高速化できます。


例えば、オンラインプレゼンスと顧客エンゲージメントに関する洞察を企業に提供するソーシャルメディア分析プラットフォームだとします。様々な顧客の何十万もの投稿、コメント、コンテンツを追跡しています。インタラクションを収集するにつれ、データベースは数千万行に増え、高速なクエリ速度を維持するのはますます難しくなります。過去1週間の「いいね！」の総数や、過去30日間のユーザーごとの平均コメントを計算するクエリは、ますます遅くなります。ClickHouseで挿入時間に基づいてマテリアライズドビューを設定することで、挿入された最新のデータのみをクエリし、データベース全体ではなく、異なるソーシャルメディアプラットフォームにわたって集約された最新のいいね！やコメントのみをレポートすることができます。これにより、大規模なデータセットや複雑なクエリであっても、データ検索プロセスを高速化し、リソースを軽減することができます。


## ClickHouse® MVは大規模な運用に不可欠です。


ClickHouseのマテリアライズド・ビューは、効率的であるだけでなく、データが大きくなってもクエリのパフォーマンスが低下しないようにするために不可欠です。何百万人ものユーザーに何千もの商品を提供するeコマース組織を思い浮かべてください。販売分析を常に把握するための課題は、貴社の活動を最も正確に把握するために、最新の販売を考慮に入れているかどうかを確認することです。また、製品、購入者の地域、時間など、販売に関するすべての変数を考慮することも重要です。これらのカラムはそれぞれテーブルのカラム数を増やし、クエリのパフォーマンスに影響を与え、意思決定が遅れがちになります。


リアルタイムで正しい行動をとるためには、カラム数を気にすることなくすべての販売データを集計できるClickHouseの堅牢性が必要です。さらに、マテリアライズド・ビューは、総売上高、平均注文金額、売れ筋商品などのすべての集計を事前に計算し、選択したビジネス・インテリジェンス・ダッシュボードにこれらの指標を表示することで、これをさらに一歩進めます。データが最新であるか、完全に正確であるかを再度心配する必要はなく、データベースに新たな負担をかけることなく、何度でもクエリを繰り返すことができます。マーケティングチームは売れ筋の商品を特定することができ、カスタマー・サクセス・チームは地域ごとの需要の変化を見ることができます。


## Aiven for Apache Kafka®でデータを新鮮に保つ


前述のように、マテリアライズド・ビューを使用する際の最大のトレードオフは、データが古くならないように定期的に更新する必要があることです。上記のeコマースの例を見てみましょう。MVを使用してダッシュボードを作成し、洞察を提供することは、それらが正確で最新である限り有益です。そこで問題になるのは、どの程度の頻度でデータを更新すべきか、ということです。これこそが、データ管理に対するAivenの総合的なアプローチが真に輝くところなのです。


Aiven for ClickHouse®は、ClickHouseインスタンスを立ち上げ、データを入力し、MVを作成するまでの作業を数分で行うことができるため、迅速な立ち上げと運用が可能です。また、Aiven for Apache Kafka®ではストリーミング機能を提供し、Aivenコンソールで数回クリックするだけでサービス間のシームレスな統合が可能なため、KafkaとClickHouseを統合することで、リアルタイムのデータ分析に限りなく近づけることができます。


Eコマースの例に戻りますが、Aiven for Apache Kafkaを使用することで、商品や出荷に関するすべてのステータスアップデートを取得することができます。ClickHouseにはKafkaテーブルエンジンがあり、Kafkaトピックから直接読み込み、イベントごとにMVをトリガーしてデータを永続化し、関連するクエリを更新することができます。これにより、常に新鮮なデータを得ることができ、最新の開発状況に基づいていることを確信して意思決定を行うことができます。


## Aiven for Clickhouse®でMVを始める


さて、ここまでの内容を実際に使ってみましょう。Aiven Docsには[ClickHouseへのサンプルデータのロード](https://docs.aiven.io/docs/products/clickhouse/howto/load-dataset)や[Aiven for Apache KafkaとAiven for ClickHouseの接続](https://docs.aiven.io/docs/products/clickhouse/howto/integrate-kafka)のチュートリアルがあります。基本的な使い方に慣れたら、Aivenプラットフォーム内でApache Kafka®、Apache Flink®、ClickHouse®を使ってリアルタイム分析パイプラインを作成する[end-to-end example](https://aiven.io/blog/build-a-real-time-analytics-pipeline)をぜひご覧ください。