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ClickHouse のクエリ性能を支える中核的な理由の 1 つは、効率的なデータ圧縮です。ディスク上のデータ量が少ないほど I/O オーバーヘッドを抑えられるため、クエリと insert は高速になります。ClickHouse の column-oriented アーキテクチャでは、類似したデータが自然に隣接して配置されるため、圧縮アルゴリズムや codecs によってデータサイズを大幅に削減できます。こうした圧縮の利点を最大限に引き出すには、適切な data types を慎重に選ぶことが重要です。 ClickHouse における圧縮効率は、主に ordering key、data types、codes の 3 つの要因に左右され、これらはすべて table schema で定義されます。最適な data types を選択すると、ストレージ効率とクエリ性能の両方がすぐに向上します。 いくつかのシンプルな指針で、スキーマを大きく改善できます。
  • 厳密な型を使用する: カラムには常に正しい data type を選択してください。数値フィールドや日付フィールドには、汎用的な String type ではなく、適切な数値型や日付型を使うべきです。これにより、filter や集計において正しい意味が保たれます。
  • nullable columns を避ける: Nullable なカラムは、null 値を追跡するための別カラムを維持する必要があるため、追加のオーバーヘッドが発生します。空の状態と null の状態を明示的に区別する必要がある場合にのみ Nullable を使用してください。それ以外では、通常はデフォルト値やゼロ相当の値で十分です。必要な場合を除いてこの型を避けるべき理由の詳細については、Avoid nullable Columns を参照してください。
  • 数値の精度を最小限にする: 想定されるデータ範囲を収容できる範囲で、ビット幅が最小の数値型を選択してください。たとえば、負の値が不要で、範囲が 0–65535 に収まる場合は、Int32 より UInt16 を選択します。
  • 日付と時刻の精度を最適化する: クエリ要件を満たす範囲で、できるだけ粒度の粗い日付型または日時型を選択してください。日付のみのフィールドには Date または Date32 を使用し、ミリ秒以下の精度が不可欠でない限り、DateTime64 ではなく DateTime を優先してください。
  • LowCardinality と特化型を活用する: 一意な値が概ね 10,000 未満のカラムでは、LowCardinality 型を使用すると、dictionary encoding によってストレージを大幅に削減できます。同様に、FixedString はカラム値が厳密に固定長の文字列である場合 (たとえば国コードや通貨コード) にのみ使用し、取り得る値の集合が有限なカラムには Enum 型を使うことで、効率的な保存と組み込みのデータ検証を実現できます。
  • データ検証のための Enums: Enum 型は、列挙型を効率的にエンコードするために使用できます。Enums は、格納する必要がある一意な値の数に応じて、8 ビットまたは 16 ビットのいずれかになります。insert time の検証 (宣言されていない値は拒否されます) が必要な場合や、Enum 値の自然な順序を活用するクエリを実行したい場合は、これを検討してください。たとえば、ユーザーの応答を含むフィードバックカラムに Enum(’:(’ = 1, ’:|’ = 2, ’:)’ = 3) を使うケースが考えられます。

​
例

ClickHouse には、型の最適化を容易にする組み込みツールが用意されています。たとえば、スキーマ推論によって初期の型を自動的に判別できます。Parquet フォーマットで一般公開されている Stack Overflow データセットを考えてみましょう。DESCRIBE コマンドでシンプルなスキーマ推論を実行すると、最適化前の初期スキーマを取得できます。
デフォルトでは、ClickHouse はこれらを対応する Nullable 型として扱います。これは、スキーマが行の一部のサンプルのみに基づいているためです。
DESCRIBE TABLE s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stackoverflow/parquet/posts/*.parquet')
SETTINGS describe_compact_output = 1

┌─name───────────────────────┬─type──────────────────────────────┐
│ Id                         │ Nullable(Int64)                   │
│ PostTypeId                 │ Nullable(Int64)                   │
│ AcceptedAnswerId           │ Nullable(Int64)                   │
│ CreationDate               │ Nullable(DateTime64(3, 'UTC'))    │
│ Score                      │ Nullable(Int64)                   │
│ ViewCount                  │ Nullable(Int64)                   │
│ Body                       │ Nullable(String)                  │
│ OwnerUserId                │ Nullable(Int64)                   │
│ OwnerDisplayName           │ Nullable(String)                  │
│ LastEditorUserId           │ Nullable(Int64)                   │
│ LastEditorDisplayName      │ Nullable(String)                  │
│ LastEditDate               │ Nullable(DateTime64(3, 'UTC'))    │
│ LastActivityDate           │ Nullable(DateTime64(3, 'UTC'))    │
│ Title                      │ Nullable(String)                  │
│ Tags                       │ Nullable(String)                  │
│ AnswerCount                │ Nullable(Int64)                   │
│ CommentCount               │ Nullable(Int64)                   │
│ FavoriteCount              │ Nullable(Int64)                   │
│ ContentLicense             │ Nullable(String)                  │
│ ParentId                   │ Nullable(String)                  │
│ CommunityOwnedDate         │ Nullable(DateTime64(3, 'UTC'))    │
│ ClosedDate                 │ Nullable(DateTime64(3, 'UTC'))    │
└────────────────────────────┴───────────────────────────────────┘

22 rows in set. Elapsed: 0.130 sec.
以下では、stackoverflow/parquet/posts フォルダ内のすべてのファイルを読み込むために、glob パターン *.parquet を使用します。
posts テーブルに初期のシンプルなルールを適用すると、各カラムに最適な型を特定できます。
カラム数値型最小値、最大値一意な値NULLコメント最適化型
PostTypeIdはい1, 88なしEnum('Question' = 1, 'Answer' = 2, 'Wiki' = 3, 'TagWikiExcerpt' = 4, 'TagWiki' = 5, 'ModeratorNomination' = 6, 'WikiPlaceholder' = 7, 'PrivilegeWiki' = 8)
AcceptedAnswerIdあり0, 7828517012282094ありNULLと値0を区別するUInt32
CreationDateいいえ2008-07-31 21:42:52.667000000, 2024-03-31 23:59:17.697000000*いいえミリ秒単位の精度は不要なため、DateTime を使用DateTime
Scoreはい-217, 349703236いいえInt32
ViewCountはい2, 13962748170867いいえUInt32
Bodyいいえ-*いいえString
OwnerUserIdはい-1, 40569156256237はいInt32
OwnerDisplayNameいいえ-181251はいNULL は空文字列として扱うString
LastEditorUserIdはい-1, 99999931104694あり0 は未使用の値のため、NULL に使用できますInt32
LastEditorDisplayNameいいえ*70952はいNULL は空文字列として扱います。LowCardinality を試しましたが、利点はありませんでしたString
LastEditDateいいえ2008-08-01 13:24:35.051000000, 2024-04-06 21:01:22.697000000-いいえミリ秒精度は不要なため、DateTime を使用DateTime
LastActivityDateいいえ2008-08-01 12:19:17.417000000, 2024-04-06 21:01:22.697000000*いいえミリ秒の粒度は不要なため、DateTimeを使用DateTime
Titleいいえ-*いいえNULL は空文字列として扱うString
タグNo-*NoNULL は空文字列として扱うString
AnswerCountはい0, 518216いいえNULL と 0 を同一として扱うUInt16
CommentCountはい0, 135100いいえNULL と 0 は同じとみなすUInt8
FavoriteCountはい0, 2256はいNULL と 0 を同じものとみなすUInt8
ContentLicenseいいえ-3いいえLowCardinality は FixedString よりも高性能LowCardinality(String)
ParentIdいいえ*20696028はいNULLを空文字列として扱うString
CommunityOwnedDateいいえ2008-08-12 04:59:35.017000000, 2024-04-01 05:36:41.380000000-はいNULL値にはデフォルト値として1970-01-01を検討してください。ミリ秒単位の粒度は不要なため、DateTimeを使用してくださいDateTime
ClosedDateいいえ2008-09-04 20:56:44, 2024-04-06 18:49:25.393000000*はいNULL にはデフォルト値として 1970-01-01 を検討してください。ミリ秒単位の粒度は不要なため、DateTime を使用してくださいDateTime
ヒントカラムの型を見極めるには、その数値の範囲と一意の値の数を把握することが重要です。すべてのカラムの値の範囲と異なる値の数を調べるには、シンプルなクエリ SELECT * APPLY min, * APPLY max, * APPLY uniq FROM table FORMAT Vertical を使用できます。ただし、これはコストが高くなる可能性があるため、より小さいデータのサブセットに対して実行することを推奨します。
これにより、型の観点では次のように最適化されたスキーマが得られます。 
CREATE TABLE posts
(
   Id Int32,
   PostTypeId Enum('Question' = 1, 'Answer' = 2, 'Wiki' = 3, 'TagWikiExcerpt' = 4, 'TagWiki' = 5, 
   'ModeratorNomination' = 6, 'WikiPlaceholder' = 7, 'PrivilegeWiki' = 8),
   AcceptedAnswerId UInt32,
   CreationDate DateTime,
   Score Int32,
   ViewCount UInt32,
   Body String,
   OwnerUserId Int32,
   OwnerDisplayName String,
   LastEditorUserId Int32,
   LastEditorDisplayName String,
   LastEditDate DateTime,
   LastActivityDate DateTime,
   Title String,
   Tags String,
   AnswerCount UInt16,
   CommentCount UInt8,
   FavoriteCount UInt8,
   ContentLicense LowCardinality(String),
   ParentId String,
   CommunityOwnedDate DateTime,
   ClosedDate DateTime
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple()

​
Nullable 型のカラムを避ける

Nullable カラム (例: Nullable(String)) は、別途 UInt8 型のカラムを作成します。ユーザーが Nullable カラムを扱うたびに、この追加カラムも毎回処理する必要があります。その結果、追加のストレージ容量が必要になり、ほとんどの場合はパフォーマンスに悪影響を及ぼします。 Nullable カラムを避けるには、そのカラムにデフォルト値を設定することを検討してください。たとえば、次のようにする代わりに: 
CREATE TABLE default.sample
(
    `x` Int8,
    `y` Nullable(Int8)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY x
使用する 
CREATE TABLE default.sample2
(
    `x` Int8,
    `y` Int8 DEFAULT 0
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY x
ユースケースに応じては、デフォルト値が適切でない場合があります。
最終更新日 2026年6月10日