روشی که داده‌ها را جابه‌جا و پردازش می‌کنیم به‌سرعت در حال تغییر است. ETL → ELT → Streaming → Zero-ETL ⚙️ :ETL - تبدیل پیش از بارگذاری 📦 : ELT - اول بارگذاری، بعد تبدیل ⚡️ : Streaming - پردازش داده‌ها در زمان واقعی 🚀 Zero-ETL - : به حداقل رساندن جابه‌جایی سنتی داده‌ها هدف؟ پیچیدگی کمتر Data Pipeline. اتوماسیون بیشتر. بینش سریع‌تر. @BIMining

نکته مهم همین‌جاست: 100M Records ≠ 100M Records Read به همین دلیل: • Partitioning • ORDER BY • Data Layout در ClickHouse فقط تصمیم‌های مربوط به Storage نیستند؛ مستقیماً روی Performance Query اثر می‌گذارند. پس وقتی یک Query کند است، قبل از اینکه سراغ CPU و RAM برویم، بهتر است یک سؤال ساده بپرسیم: «چرا این همه داده دارد خوانده می‌شود؟» در بسیاری از سیستم‌های تحلیلی، سریع‌تر شدن Query از پردازش بیشتر شروع نمی‌شود؛ از خواندن کمتر داده شروع می‌شود. Less Data Read → Less I/O → Less CPU Work → Faster Query @BIMining

چطور ClickHouse روی 100 میلیون رکورد Query اجرا می‌کند، بدون اینکه 100 میلیون رکورد را بخواند؟ وقتی صحبت از Performance در سیستم‌های تحلیلی می‌شود، معمولاً ذهنمان می‌رود سمت: • CPU • RAM • سرعت Disk اما در ClickHouse یک سؤال مهم‌تر وجود دارد: چقدر از داده واقعاً لازم است خوانده شود؟ فرض کنید Query فقط به اطلاعات 24 ساعت اخیر و چند Column مشخص نیاز دارد. و ClickHouse قرار نیست کل داده را بخواند و بعد دنبال رکوردهای موردنظر بگردد. در این فرآیند: • ابتدا Partitionهای نامرتبط حذف می‌شوند. • سپس Partهای غیرضروری کنار گذاشته می‌شوند. • با Data Skipping و Metadata، بخش‌هایی که احتمالاً هیچ Matchای ندارند Skip می‌شوند. • به دلیل Columnar Storage، فقط Columnهای موردنیاز خوانده می‌شوند. • و Compression حجم I/O را کاهش می‌دهد. • در نهایت Vectorized Execution داده‌ها را به‌صورت Batch پردازش می‌کند. مسیر اجرای Query می‌تواند چیزی شبیه این باشد: 100M Records → Pruning → Data Skipping → Required Columns → Execution → Result @BIMining