ClickHouse 100x Lebih Cepat dari MySQL untuk Pencarian Big Data

Ketika data tumbuh hingga miliaran baris, sistem basis data tradisional berbasis baris (row-oriented) seperti MySQL, PostgreSQL, atau SQL Server mulai kewalahan.
Query analitik yang kompleks bisa memakan waktu menit hingga jam, bahkan pada hardware yang kuat.

Di sinilah ClickHouse menunjukkan keunggulannya.
Dengan arsitektur kolumnar dan eksekusi paralel, ClickHouse mampu menjalankan analisis data besar hingga 100 kali lebih cepat dibandingkan database SQL konvensional.

Mengapa ClickHouse Bisa 100x Lebih Cepat?

1. Penyimpanan Kolumnar (Column-Oriented Storage)

Database tradisional menyimpan data per baris — artinya setiap query harus membaca seluruh kolom dari tabel.
ClickHouse menyimpan data per kolom, sehingga hanya kolom yang relevan dengan query yang dibaca dari disk.

Contoh sederhana:

-- Query: Hitung total pendapatan
SELECT SUM(revenue) FROM sales;

Jika tabel memiliki 30 kolom, database tradisional harus membaca semuanya.
ClickHouse hanya membaca kolom revenue, sehingga jumlah data yang dibaca bisa 10–50 kali lebih sedikit.

2. Eksekusi Paralel dan Vektorial

ClickHouse menggunakan vectorized execution — setiap operasi dijalankan dalam blok besar (biasanya 65.000 nilai sekaligus), bukan satu baris per satu waktu.

Artinya:

• CPU dapat memproses lebih banyak data di setiap siklus.

• Memanfaatkan arsitektur SIMD (Single Instruction Multiple Data) yang ada di prosesor modern.

• Overhead eksekusi per baris hampir hilang.

Hasilnya: query agregasi besar seperti GROUP BY, COUNT, dan SUM menjadi puluhan kali lebih cepat.

3. Kompresi Data Efisien

ClickHouse mengompresi setiap kolom secara individual menggunakan algoritme seperti LZ4 atau ZSTD, tergantung pada pola data.

Keuntungan utama:

• Mengurangi ukuran penyimpanan hingga 10x lipat.

• Membaca data dari disk jauh lebih cepat (lebih sedikit byte yang perlu diambil).

• CPU modern mampu mendekompresi data lebih cepat daripada waktu akses disk.

Contoh nyata: dataset log 1 TB bisa dikompresi menjadi sekitar 100 GB tanpa kehilangan data.

4. Skip Index dan Partisi Data

ClickHouse menggunakan Data Skipping Index, yaitu indeks ringan yang menyimpan rentang nilai per blok data.
Saat query dijalankan, ClickHouse melewati blok data yang tidak relevan, alih-alih memindai semuanya.

Contoh:

SELECT * FROM logs WHERE event_time >= '2025-10-01';

Jika data dibagi ke dalam partisi per bulan, maka ClickHouse hanya membaca partisi Oktober 2025 — bukan seluruh tabel.

Inilah yang membuat query terhadap miliaran baris tetap terasa instan.

5. Penggunaan Memori yang Cerdas

ClickHouse secara otomatis menyesuaikan jumlah thread dan penggunaan memori berdasarkan konfigurasi server.
Setiap query dapat dijalankan secara multi-threaded pada semua core CPU yang tersedia, dengan kontrol memori dinamis agar tidak melebihi batas.

Perbandingan Nyata: ClickHouse vs SQL Database

Hasil benchmark internal dan pengalaman produksi menunjukkan bahwa ClickHouse secara konsisten lebih cepat 50–100x untuk query analitik besar, terutama pada dataset log, event, telemetry, dan metrik sistem.

Studi Kasus Nyata

Kasus 1: Analitik Log Server

Sebuah perusahaan e-commerce menyimpan log aktivitas pengguna dengan volume 2 miliar baris per hari.
Sebelumnya mereka menggunakan PostgreSQL untuk pelaporan, dan satu query sederhana membutuhkan waktu 5 menit.

Setelah migrasi ke ClickHouse:

• Waktu query turun menjadi 1,5 detik.

• Penggunaan penyimpanan berkurang dari 4 TB menjadi 500 GB.

• Laporan real-time menjadi mungkin dijalankan setiap menit.

Kasus 2: Analisis Iklan Digital

Perusahaan periklanan digital dengan data kampanye dari 100 negara mengganti sistem data warehouse tradisional mereka dengan ClickHouse.
Hasilnya:

• Agregasi harian (200 juta baris) selesai dalam kurang dari 3 detik.

• Dapat menampung query ad-hoc dari puluhan analis tanpa gangguan performa.

• Biaya infrastruktur turun hingga 60%.

6. Desain Query Efisien di ClickHouse

Untuk memaksimalkan kecepatan ClickHouse, beberapa prinsip penting harus diikuti:

• Gunakan filter di kolom yang termasuk dalam ORDER BY.

• Hindari SELECT *; pilih hanya kolom yang diperlukan.

• Gunakan fungsi agregasi bawaan (seperti sum, avg, uniqExact).

• Gunakan PREWHERE untuk memfilter data lebih awal.

• Pastikan partisi tabel dirancang sesuai pola query.

Contoh efisien:

SELECT region, sum(revenue)
FROM sales
PREWHERE date >= '2025-10-01'
GROUP BY region;

7. ClickHouse vs SQL: Paradigma yang Berbeda

ClickHouse bukan pengganti langsung MySQL atau PostgreSQL — ia dirancang untuk tujuan berbeda.
Perbandingan sederhananya seperti ini:

• SQL Database (OLTP): bagus untuk transaksi cepat, data kecil, dan operasi CRUD.

• ClickHouse (OLAP): unggul untuk analitik besar, agregasi cepat, dan pemrosesan batch.

Dengan kata lain:

Jika MySQL adalah mesin kasir, maka ClickHouse adalah dashboard analitik real-time yang memantau seluruh toko sekaligus.

8. Kesimpulan

ClickHouse membuktikan bahwa arsitektur yang tepat bisa mengubah performa analitik secara drastis.
Dengan kombinasi penyimpanan kolumnar, kompresi tinggi, dan eksekusi paralel, ClickHouse dapat menjalankan query big data hingga 100x lebih cepat dibandingkan SQL database konvensional.

Bagi perusahaan yang bergantung pada analisis data masif — mulai dari log, metrik, perilaku pengguna, hingga data IoT — ClickHouse bukan hanya pilihan efisien, tetapi standar baru dalam analitik performa tinggi.