Confronto Clickhouse con altri database

Confronto Clickhouse con altri database: Guida Tecnica all’OLAP nel 2026

Negli ultimi anni il modo di gestire, interrogare e analizzare i dati è cambiato radicalmente. Se un tempo il database relazionale classico era la risposta a qualsiasi domanda infrastrutturale, oggi la specializzazione tecnologica è diventata un requisito fondamentale per la sopravvivenza dei progetti IT. Tra i protagonisti assoluti di questa rivoluzione spicca ClickHouse, un database colonnare che ha ridefinito gli standard di velocità ed efficienza nell’analisi dei dati in tempo reale.

In questo articolo faremo un confronto Clickhouse con altri database approfondito, esplorando la sua architettura, i casi d’uso ideali, i limiti e le differenze sostanziali con i DBMS tradizionali e i moderni Cloud Data Warehouse.

Indice dei contenuti

1. Cos’è ClickHouse: nascita, scopi e l’evoluzione nel 2026
2. L’Architettura di ClickHouse: colonne, compressione e calcolo vettorizzato
3. Gestione dei dati, memoria e calcolo: i segreti di prestazioni straordinarie
4. Quando usare ClickHouse (e quando invece è meglio evitarlo)
5. Confronto generico: ClickHouse vs Database Relazionali (PostgreSQL/MySQL) e NoSQL
6. Confronto specifico: ClickHouse vs DBMS analitici (Snowflake, BigQuery, Druid, DuckDB)
7. Caso di studio pratico: ottimizzazione di un sistema di tracciamento e-commerce
8. Conclusioni: Skill necessarie, formazione continua e il ruolo dei corsi Innovaformazione

1. Cos’è ClickHouse: nascita, scopi e l’evoluzione nel 2026

Immagina di dover cercare un singolo ago in un pagliaio di miliardi di fili d’erba, e di doverlo fare in meno di un secondo. Questa è la sfida quotidiana a cui ClickHouse risponde fin dalla sua nascita.

Sviluppato originariamente dalla tech-company Yandex per alimentare lo strumento di web analytics Yandex.Metrica, ClickHouse è stato rilasciato come software open-source nel 2016. Il suo scopo iniziale era chiaro e mirato: consentire l’esecuzione di query analitiche (aggregazioni, filtraggi, statistiche) su tabelle contenenti centinaia di miliardi di righe con latenze inferiori al secondo (sub-second latency), senza dover pre-aggregare i dati.

Nel 2026, ClickHouse si è consolidato come lo standard de facto per la real-time analytics. Grazie anche alla diffusione di ClickHouse Cloud, la piattaforma ha superato i limiti storici della gestione infrastrutturale on-premise, offrendo un’architettura serverless con separazione completa tra calcolo e memorizzazione su object storage (come AWS S3 o Google Cloud Storage), garantendo scalabilità virtualmente infinita e costi operativi ridotti al minimo.

2. L’Architettura di ClickHouse: colonne, compressione e calcolo vettorizzato

Per comprendere la superiorità di ClickHouse nei carichi di lavoro analitici (OLAP – Online Analytical Processing), dobbiamo fare un parallelismo con i database transazionali (OLTP – Online Transaction Processing) come PostgreSQL.

I database tradizionali sono orientati alla riga (row-oriented). Se chiediamo a PostgreSQL l’età media degli utenti del nostro sito, il motore dovrà leggere da disco ogni singola riga della tabella utenti, estraendo tutte le informazioni (nome, cognome, indirizzo, password hash) solo per estrapolare e sommare l’età. È come se un bibliotecario dovesse sfogliare per intero ogni libro della biblioteca solo per contare il numero di pagine.

Database Orientato alla Riga (OLTP - Es. PostgreSQL):
[Riga 1: ID, Nome, Età, Email] -> [Riga 2: ID, Nome, Età, Email] -> [Riga 3: ID, Nome, Età, Email]

Database Orientato alla Colonna (OLAP - Es. ClickHouse):
[Colonna ID: 1, 2, 3]
[Colonna Nome: Alice, Bob, Charlie]
[Colonna Età: 25, 30, 35]
[Colonna Email: a@ex.com, b@ex.com, c@ex.com]

ClickHouse è un database orientato alla colonna (column-oriented). Memorizza i dati di ogni colonna in file separati sul disco. Se eseguiamo la stessa query sull’età media, ClickHouse leggerà esclusivamente il file contenente la colonna “età”. Questo approccio riduce drasticamente l’I/O (Input/Output) del disco, che è da sempre il collo di bottiglia principale nei sistemi di database.

Le tre peculiarità architetturali chiave:

• Compressione dei dati estrema: Poiché i dati dello stesso tipo (es. numeri interi o stringhe simili) sono memorizzati consecutivamente, gli algoritmi di compressione (come LZ4 o ZSTD) funzionano in modo incredibilmente efficiente, riducendo lo spazio su disco fino a 5-10 volte rispetto a un DB tradizionale.
• Calcolo Vettorializzato (Vectorized Query Execution): ClickHouse non elabora i dati riga per riga, ma sfrutta le istruzioni SIMD (Single Instruction, Multiple Data) delle moderne CPU per elaborare interi blocchi di vettori di dati in un singolo ciclo di clock.
• MergeTree Storage Engine: È il cuore pulsante di ClickHouse. Simile al concetto di LSM-tree (Log-Structured Merge-tree), consente inserimenti rapidissimi accorpando in background i piccoli blocchi di dati scritti sul disco in parti più grandi e ordinate.

3. Gestione dei dati, memoria e calcolo: i segreti di prestazioni straordinarie

Le prestazioni di ClickHouse non derivano solo dalla memorizzazione colonnare, ma da una gestione maniacale delle risorse hardware.

• La Gestione della Memoria: ClickHouse alloca la memoria in blocchi vettoriali. Durante l’esecuzione delle query, i dati rimangono in cache in formati pronti per essere elaborati direttamente dalla CPU, riducendo l’overhead di deserializzazione.
• Parallelizzazione Multithread: ClickHouse è progettato per sfruttare ogni singolo core disponibile sulla macchina. Una singola query analitica può essere parallelizzata su tutti i core CPU del server per massimizzare il throughput.
• Calcolo Distribuito: In configurazioni cluster, ClickHouse distribuisce le query tra i vari nodi in modo intelligente, inviando il calcolo laddove risiedono fisicamente i dati (data locality) e assemblando i risultati parziali sul nodo coordinatore, minimizzando il traffico di rete.

4. Quando usare ClickHouse (e quando invece è meglio evitarlo)

Nonostante la sua incredibile potenza, ClickHouse non è un “proiettile d’argento” adatto a qualsiasi scenario.

Casi d’uso ideali (Sì):

• Real-Time Analytics Dashboards: Strumenti di business intelligence che richiedono grafici aggiornati istantaneamente su miliardi di eventi.
• Log Management & Observability: Monitoraggio di infrastrutture IT, tracciamento di log applicativi, metriche di rete e telemetria IoT (in parziale sostituzione di stack complessi come Elasticsearch/Kibana).
• Ad-tech & Event Tracking: Analisi delle interazioni degli utenti (clic, impression, conversioni) nel settore pubblicitario e del digital marketing.

Scenari da evitare assolutamente (No):

• Sistemi Transazionali (OLTP): Se stai sviluppando il backend di un e-commerce dove hai bisogno di transazioni ACID complesse, aggiornamenti continui di singole righe (es. saldo del carrello) e relazioni rigide, rimani su PostgreSQL o MySQL.
• Aggiornamenti e cancellazioni frequenti (frequenti UPDATE e DELETE): ClickHouse gestisce i dati come immutabili (append-only). Sebbene supporti le mutazioni, queste sono operazioni asincrone e costose, pensate per la conformità GDPR o correzioni una-tantum, non per l’operatività quotidiana.
• Query point-lookups massive: Cercare una singola riga specifica su miliardi tramite una chiave non indicizzata è un’operazione inefficiente per un DB colonnare.

5. Confronto generico: ClickHouse vs Database Relazionali (PostgreSQL/MySQL) e NoSQL

Entriamo nel vivo del nostro confronto Clickhouse con altri database. Per capire dove si colloca ClickHouse nell’ecosistema IT, analizziamolo prima rispetto alle tecnologie più comuni.

Caratteristica	ClickHouse	PostgreSQL / MySQL	MongoDB / Cassandra (NoSQL)
Modello di Storage	Colonnare (OLAP)	Riga (OLTP)	Documentale / Wide-Column
Velocità di Scrittura	Altissima (in batch)	Media	Altissima
Query di Aggregazione	Istantanee (millisecondi)	Lente su grandi moli di dati	Lente / Richiedono MapReduce
Aggiornamento Dati	Difficile / Asincrono	Istantaneo (ACID)	Istantaneo
Uso delle Risorse CPU	Sfrutta tutti i core al 100%	Concorrente su query diverse	Concorrente / Distribuito

Mentre i database relazionali eccellono nella coerenza e nella gestione dei processi operativi quotidiani (inserisco un ordine, aggiorno un profilo utente), i database NoSQL scalano bene in scrittura ma faticano a rispondere a query analitiche complesse in tempi rapidi. ClickHouse rinuncia alla flessibilità transazionale per focalizzarsi unicamente sulla velocità di lettura analitica.

6. Confronto specifico: ClickHouse vs DBMS analitici (Snowflake, BigQuery, Druid, DuckDB)

Nel mercato dell’analisi dei dati, la competizione è serrata. Vediamo come si posiziona ClickHouse rispetto ai suoi veri concorrenti nel settore OLAP.

ClickHouse vs Cloud Data Warehouses (Snowflake e Google BigQuery)

Snowflake e BigQuery sono piattaforme eccezionali, completamente gestite nel cloud, ideali per la Business Intelligence aziendale centralizzata (Enterprise Data Warehousing) e reportistica asincrona.

• Perché scegliere ClickHouse: ClickHouse è infinitamente più veloce ed economico per la real-time analytics a bassa latenza su applicazioni rivolte all’utente finale (user-facing analytics). BigQuery e Snowflake applicano tariffe basate sul volume di dati scansionati o sul tempo di calcolo delle query, il che può rendere i costi insostenibili se migliaia di utenti simultanei interrogano continuamente i cruscotti di un’applicazione web. ClickHouse, gestendo in modo eccellente la concorrenza hardware, offre costi prevedibili e performance sub-secondarie.

ClickHouse vs Apache Druid & Apache Pinot

Druid e Pinot sono nati per la real-time analytics e condividono con ClickHouse molte caratteristiche prestazionali.

• Perché scegliere ClickHouse: Apache Druid e Pinot richiedono un’infrastruttura estremamente complessa (Zookeeper, nodi di ingestione, nodi storici, nodi di coordinamento, deep storage esterno). ClickHouse è un singolo binario C++ incredibilmente leggero ed efficiente. La facilità di gestione operativa e i minori requisiti hardware rendono ClickHouse il vincitore indiscusso sul piano del Total Cost of Ownership (TCO).

ClickHouse vs DuckDB

DuckDB è la stella nascente dell’analisi dati “in-process” (spesso definito come il “SQLite dei dati analitici”).

• Perché scegliere ClickHouse: DuckDB è perfetto per l’analisi locale, per essere integrato all’interno di script Python o per interrogare file Parquet in modo estemporaneo. Tuttavia, non è progettato come database server distribuito multi-utente. ClickHouse è la scelta obbligata quando i dati devono essere condivisi, centralizzati e interrogati contemporaneamente da centinaia o migliaia di client in produzione.

7. Caso di studio pratico: ottimizzazione di un sistema di tracciamento e-commerce

Per toccare con mano le potenzialità di ClickHouse, consideriamo il caso di una grande piattaforma di e-commerce che registra ogni singola azione degli utenti (visualizzazioni di pagina, aggiunte al carrello, clic, scroll). Parliamo di circa 50 milioni di eventi al giorno.

Inizialmente, il team IT salvava questi eventi su un database PostgreSQL. Con la crescita del traffico, la dashboard di web analytics interna ha iniziato a mostrare pesanti rallentamenti: una query per visualizzare il tasso di conversione settimanale suddiviso per categoria merceologica richiedeva oltre 45 secondi per completarsi, mandando in sofferenza la CPU del database transazionale e rallentando di riflesso l’intero sito web.

La Soluzione con ClickHouse:

Il team ha deciso di implementare un’architettura ibrida: PostgreSQL è rimasto il database di produzione per gli ordini e i pagamenti, mentre tutti i log di tracciamento sono stati inviati in tempo reale (tramite un’integrazione Apache Kafka) a ClickHouse.

                  ┌────────► PostgreSQL (Ordini e Transazioni ACID)
                  │
[Eventi Utente] ──┼─► Kafka ─► ClickHouse (Clickstream & Real-time Analytics) ──► Dashboard UI

La tabella creata in ClickHouse utilizza l’engine ReplacingMergeTree per gestire eventuali duplicati:

CREATE TABLE user_events (
    event_time DateTime,
    user_id UInt64,
    event_type LowCardinality(String),
    category_id UInt32,
    price Decimal(10, 2),
    device_type LowCardinality(String)
) ENGINE = ReplacingMergeTree()
ORDER BY (event_type, event_time, user_id);

I Risultati:

• Tempo di esecuzione della query: Ridotto da 45 secondi a soli 12 millisecondi.
• Spazio su disco: Grazie alla compressione colonnare, i dati che occupavano circa 120 GB su PostgreSQL sono stati compressi in appena 14 GB su ClickHouse.
• Scalabilità: La dashboard è ora utilizzabile in tempo reale non solo dai manager interni, ma anche dai singoli merchant dell’e-commerce, senza alcun degrado delle prestazioni.

8. Conclusioni: Skill necessarie, formazione continua e il ruolo dei corsi Innovaformazione

L’implementazione di una tecnologia avanzata come ClickHouse richiede un set di competenze ben preciso. Non basta conoscere l’SQL standard; per dominare ClickHouse è fondamentale comprendere concetti come la scelta ottimale delle chiavi di ordinamento (ORDER BY), la gestione dei motori di tabella della famiglia MergeTree, l’ottimizzazione dei codec di compressione e la logica di partizionamento.

Il settore dell’Information Technology si evolve a ritmi vertiginosi. Architetture che solo tre anni fa sembravano all’avanguardia oggi rischiano di essere obsolete ed economicamente inefficienti. In questo panorama, l’unico modo per un’azienda di rimanere competitiva, evitare costosi errori di architettura e ottimizzare le risorse infrastrutturali è investire nella formazione continua del proprio team di ingegneri, sviluppatori e data analyst.

Se desideri integrare ClickHouse nella tua azienda o formare il tuo team di sviluppo per fare il salto di qualità nella gestione dei Big Data, Innovaformazione è il tuo partner strategico ideale.

Innovaformazione eroga, su richiesta delle aziende, corsi specialistici di altissimo livello:

• Corso ClickHouse (per amministratori di database, sistemisti e data engineer)
• Corso Data Analyst (per imparare a estrarre valore di business da moli di dati complesse)
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I corsi sono strutturati in modalità online in classe virtuale, con docenti professionisti del settore e un calendario flessibile da concordare in base alle esigenze aziendali. Inoltre, per le aziende aderenti a Fondimpresa, Innovaformazione può supportare l’organizzazione e la gestione del piano formativo per ottenere il finanziamento totale del corso.

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• 📧 Email: info@innovaformazione.net
• 📞 Telefono: 3471012275 (Dario Carrassi)
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