Tableaux de bord analytiques
Dashboards en temps quasi-réel alimentés par ClickHouse sur des volumes de données importants, avec des agrégations complexes sur de longues périodes.
ClickHouse : analytics et données volumineuses
Analysez des milliards de lignes en quelques secondes
Studio Grinto intègre ClickHouse pour les projets qui ont besoin d'analyser de gros volumes de données en temps quasi-réel. Tableaux de bord analytiques, logs, métriques, event tracking. Basé à Caen, intervient partout en France.
ILS NOUS ONT FAIT CONFIANCE
OLAP : la bonne outil pour le bon usage
Il existe deux grandes familles de bases de données relationnelles. Les bases OLTP, Online Transaction Processing, comme PostgreSQL ou MySQL, sont optimisées pour des opérations transactionnelles courantes : insérer une ligne, lire un enregistrement par son identifiant, mettre à jour un statut.
ClickHouse est une base de données OLAP, Online Analytical Processing, optimisée pour agréger, filtrer et analyser des millions ou des milliards de lignes. Requêtes analytiques sur des milliards de lignes qui s'exécutent en quelques secondes là où PostgreSQL prendrait plusieurs minutes.
Ce qu'on réalise avec ClickHouse
On intègre ClickHouse sur les projets qui ont des volumes de données ou des besoins analytiques que les bases transactionnelles classiques ne couvrent plus efficacement.
Collecte et analyse d'événements
Systèmes de tracking d'événements utilisateurs : clics, pages vues, sessions, parcours, entonnoirs de conversion et analyses de rétention.
Logs et métriques applicatives
Centralisation de logs applicatifs à fort volume, requêtes de diagnostic rapides, métriques de performance avec historique long.
Data pipelines et intégrations
Pipelines d'ingestion depuis des bases transactionnelles, intégration Kafka pour l'ingestion en temps réel, synchronisation PostgreSQL ou MySQL.
Analytics souverains
Alternatives à Google Analytics ou Mixpanel avec les données hébergées en France, sans partage avec des tiers.
Collecte et analyse d'événements
Tracking d'événements utilisateurs : clics, pages vues, sessions, parcours
Analytics produit avec suivi des fonctionnalités et comportements utilisateurs
Entonnoirs de conversion et analyses de rétention
Visualisations de tendances, de cohortes et d'entonnoirs
Interfaces d'analyse ad hoc pour des équipes métier
Alternatives souveraines à Google Analytics avec données hébergées chez vous
Logs, métriques et data pipelines
Centralisation et indexation de logs applicatifs à fort volume
Requêtes de diagnostic rapides sur des millions de lignes de logs
Métriques de performance et de disponibilité avec historique long
Détection d'anomalies et alertes sur des patterns inhabituels
Pipelines d'ingestion depuis des bases transactionnelles via réplication
Intégration avec Kafka pour l'ingestion en temps réel
Pourquoi ClickHouse est si rapide
Stockage colonaire
Chaque colonne est stockée séparément. Une requête qui ne porte que sur trois colonnes d'une table de cinquante ne lit physiquement que ces trois colonnes.
Compression très efficace
Les données d'une même colonne sont souvent similaires, permettant des taux de compression très élevés. Moins de données à lire, moins de temps d'exécution.
Traitement vectorisé
ClickHouse traite les données par blocs en exploitant les instructions SIMD des processeurs modernes et en parallélisant sur tous les cœurs disponibles.
Index conçus pour l'analytics
Index primaire sparse et index de saut qui éliminent rapidement les blocs de données non pertinents sans l'overhead des index B-tree.
ClickHouse ne remplace pas PostgreSQL
ClickHouse est excellent pour analyser des données, pas pour les gérer. Il n'est pas conçu pour les mises à jour fréquentes d'enregistrements individuels, les transactions ACID complexes, les jointures sur des données très peu volumineuses, ou le stockage de référence de données opérationnelles.
Dans une architecture typique, PostgreSQL reste la base transactionnelle qui stocke les données opérationnelles. ClickHouse reçoit une copie ou un flux des événements et des données agrégées pour les besoins analytiques. Les deux coexistent et se complètent.
ClickHouse et la souveraineté des données
Les outils d'analytics SaaS comme Google Analytics ou Mixpanel envoient des données comportementales de vos utilisateurs vers des serveurs américains, sous des conditions légales qui posent des problèmes croissants au regard du RGPD et des décisions de la CJUE.
ClickHouse open source, hébergé sur une infrastructure française, permet de construire une alternative souveraine complète. Les données de vos utilisateurs restent en France, sous votre contrôle, sans partage avec des tiers.
Nos accompagnements associés
ClickHouse est un outil, pas une fin en soi. On intervient au bon niveau selon votre maturité produit et technique.
Requêtes trop lentes sur PostgreSQL
On évalue si ClickHouse peut résoudre le problème et on dimensionne l'architecture adaptée.
Tableau de bord temps réel
On conçoit le pipeline d'ingestion, le schéma ClickHouse et les requêtes qui alimentent le dashboard.
Souveraineté des données analytics
On conçoit une alternative à Google Analytics ou Mixpanel hébergée sur infrastructure française.
Gros volumes de logs à analyser
On intègre ClickHouse comme backend de recherche et d'analyse de logs applicatifs.
Découvrez aussi nos autres expertises
Études de cas
Références projets en cours de consolidation
Projet à venir
Mise en place d'un pipeline ClickHouse pour un SaaS avec tableau de bord analytique temps réel sur plusieurs dizaines de millions d'événements par mois.
Projet à venir
Déploiement d'une solution d'analytics souveraine avec ClickHouse en remplacement de Google Analytics pour une organisation avec des obligations RGPD strictes.
Foire aux questions
Logiciel sur mesure & application web
Dans une base de données classique dite orientée lignes, les données d'un même enregistrement sont stockées ensemble. Pour lire une seule colonne sur toute la table, on est obligé de lire toutes les colonnes de toutes les lignes. Dans une base colonaire, chaque colonne est stockée séparément. Une requête qui ne touche que quelques colonnes ne lit physiquement que celles-là. Sur des tables de milliards de lignes avec des dizaines de colonnes, c'est ce qui explique des gains de performance d'un ou plusieurs ordres de grandeur.
Parlons de votre projet
Vous avez des volumes de données qui commencent à poser des problèmes de performance ?
On est disponibles pour discuter de votre contexte et voir si ClickHouse est pertinent pour votre situation.