Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

ClickHouse: The Beginner's Guide

ClickHouse: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

ClickHouse: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

Học cách xây dựng cơ sở dữ liệu và truy vấn OLAP phân tích siêu nhanh với ClickHouse

4.4
(31 đánh giá)
252 học viên
Giảng viên
Neetu Bhushan
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
11.5 giờ video
127 bài giảng
19 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Nắm vững kiến thức nền tảng về ClickHouse và kiến trúc cột của nó
Cài đặt và cấu hình ClickHouse trên máy local cũng như môi trường đám mây
Viết các truy vấn SQL hiệu năng cao để phân tích tập dữ liệu khổng lồ
Khám phá các engine MergeTree và biến thể: Summing, Aggregating, Replacing, Collapsing
Thực hiện phân tích thời gian thực với ClickHouse kết hợp Apache Superset và Python
Thiết kế mô hình schema hiệu quả cho khối lượng công việc thời gian thực và phân tích

Yêu cầu

Kiến thức cơ bản về SQL – Bạn nên quen thuộc với lệnh SELECT, mệnh đề WHERE và join cơ bản

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư dữ liệu muốn xây dựng pipeline phân tích thời gian thực, có khả năng mở rộng với ClickHouse
Chuyên gia Business Intelligence muốn tăng tốc dashboard và báo cáo với tập dữ liệu khổng lồ
Nhà phát triển Backend tích hợp các tính năng phân tích vào ứng dụng hiệu năng cao
DevOps và Quản trị viên cơ sở dữ liệu quản lý ClickHouse trong môi trường production
Sinh viên và người học quan tâm đến kho dữ liệu (data warehousing) và hệ thống OLAP hiện đại

Nội dung khóa học

22 phần • 123 bài giảng
1 Tổng quan về ClickHouse
2 Tại sao nên chọn ClickHouse thay vì cơ sở dữ liệu khác?
3 Tại sao ClickHouse lại nhanh?
1 Cài đặt: Mac OS
2 Cài đặt DBeaver: Mac OS
3 Cài đặt bằng Docker
4 Giao diện người dùng Native Local của ClickHouse
1 Tài liệu khóa học
2 Bảng cơ sở (Base Tables)
3 Tạo & Xóa Bảng
1 Giới thiệu
2 Lưu trữ theo cột (Column-based) so với lưu trữ theo hàng (Row-based)
3 Tại sao lại gọi là Merge Tree?
4 Tệp chỉ mục chính (Primary Index file)
5 Tệp cột (Column Bin Files)
6 Tệp Mark (Mark Files)
7 Tạo bảng Merge Tree với phân vùng (Partitions)
8 Các tính năng và lợi ích chính
1 Truy vấn Select
2 Hàm xử lý chuỗi (String Functions)
3 Distinct
4 Hàm tổng hợp (Aggregate Functions)
5 Bí danh (Alias)
6 Ghép chuỗi (Concat)
1 Số nguyên (Integers)
2 Chuỗi ký tự (Strings)
3 Boolean
4 Between
5 Ngày tháng (Dates)
6 Ví dụ về IN
7 Like
1 Sắp xếp (Sorting)
2 Giới hạn (Limit)
1 Group By
2 Group By với Having
3 Group By với mệnh đề Where
1 Coalesce
2 Null IF
3 Giá trị mặc định (Default Values)
1 Inner Join
2 Left Join
3 Right Join
4 Truy vấn con (Inner Queries / sub-queries)
1 Union
2 Union All
3 Intersect
1 Tạo và Chèn vào Bảng
2 Thử nghiệm Chèn vào Bảng
3 Cập nhật Bản ghi
4 Xóa Bản ghi
5 Alter Table
1 Views
2 CATS
3 Tạo Bảng từ tệp Parquet trên AWS S3
4 Tạo Bảng từ tệp CSV
5 Lựa chọn Cột Động (Dynamic Column Selection)
6 Metadata Backend và Thư mục Dữ liệu
1 CTEs: Select
2 CTEs: Bộ lọc
3 CTEs: Union All
4 CTEs Đệ quy: Sinh số
5 CTEs Đệ quy: Số chẵn
6 CTEs Đệ quy: Dãy Fibonacci
7 CTEs Đệ quy: Phân cấp (Hierarchical)
1 Giới thiệu về Mảng
2 Hàm tổng hợp với Mảng
1 Các loại Tree trong ClickHouse
2 Lợi ích của lưu trữ cột
3 Aggregating Merge Tree
4 Ví dụ về Aggregating Merge Tree
5 Summing Merge Tree
6 Ví dụ về Summing Merge Tree
7 Replacing Merge Tree
8 Ví dụ về Replacing Merge Tree
9 Collapsing Merge Tree
10 Ví dụ về Collapsing Merge Tree
11 Versioned Collapsing Merge Tree
12 Ví dụ về Versioned Collapsing Merge Tree
13 Data Skipping Index (Chỉ mục bỏ qua dữ liệu)
14 Ví dụ về Data Skipping Index
15 Chọn Engine bảng Merge Tree phù hợp
16 Khi nào nên chọn ClickHouse và khi nào KHÔNG NÊN
17 Ví dụ về File Table Engine
18 Set Table Engine
19 Memory Table Engine
20 URL Table Engine
21 Từ điển (Dictionaries)
22 Log Engines
1 Giới thiệu về Cụm
2 Tại sao nên phân cụm (Clustering)?
3 Các thành phần chính
4 Tạo Cụm: 4 Máy
5 Kết nối Cụm với DBeaver
6 Truy vấn Cụm: Tạo Bảng
7 Người dùng và Vai trò (Users and Roles)
8 Phương pháp thiết kế Cụm tốt nhất (Best Practices)
1 Tạo Tài khoản
2 Hướng dẫn chi tiết giao diện Cloud
3 Tạo Bảng cơ sở
4 Cloud AWS S3
5 Views
6 Pipeline ETL ClickPipe
7 Tạo Dashboard trên Cloud
1 Kiến trúc Cụm & Sharding
2 Thiết kế Cụm
3 Bảng Hệ thống (System Tables)
4 Vai trò và Thiết lập Zookeeper
1 Giới thiệu về Apache Superset
2 Apache Superset là gì?
3 Các tính năng và khả năng chính
4 Superset so với các công cụ BI khác
5 Cài đặt Superset bằng Docker (Khuyến nghị)
6 Cài đặt Superset bằng Python
7 Tìm hiểu kiến trúc của Superset
8 Làm quen với giao diện Superset
1 Cài đặt Superset bằng Docker (Khuyến nghị)
2 Tìm hiểu kiến trúc của Superset
3 Làm quen với giao diện Superset
4 Tìm hiểu về Vai trò và Quyền hạn
1 Kết nối Superset với ClickHouse
2 Viết và Lưu truy vấn SQL
3 Hướng dẫn chi tiết giao diện Charts
4 Biểu đồ đầu tiên về Số lớn (Big Number)

Giới thiệu khóa học

Welcome to Mastering ClickHouse: The Beginner’s Guide


Your complete guide to building ultra-fast analytical systems using ClickHouse — one of the world’s fastest columnar databases!


Developed by Yandex and trusted by tech giants like Uber, Cloudflare, and Cisco, ClickHouse delivers lightning-speed performance on massive datasets — querying billions of rows in milliseconds. Whether you're a Data Engineer, Analyst, Backend Developer, or Database Administrator, this course will help you harness ClickHouse’s full power to build blazing-fast pipelines, dashboards, and analytics systems.


What You’ll Learn:


Understand ClickHouse architecture and core design principles
Install and configure ClickHouse on local machines or servers
Create and manage databases & tables using powerful storage engines
Write lightning-fast SQL queries for analytics and reporting
Optimize performance with MergeTree, Summing, Aggregating & Replacing engines
Integrate ClickHouse with Superset, Python, CSV, Parquet, and more
Monitor, secure, and productionize your ClickHouse deployment
Work with JSON, CSV, Avro, and external tables from URLs, JDBC, and files


Who This Course Is For:


  • Data Engineers building real-time, high-volume analytics pipelines

  • Backend Developers powering dashboards and metrics-heavy apps

  • BI Analysts & Professionals who need fast, flexible query capabilities

  • System Admins/DBAs managing scalable, high-performance data infra

  • SQL Users & RDBMS Experts transitioning to modern columnar systems

Technologies & Concepts Covered


  • ClickHouse SQL & performance tuning

  • MergeTree family: Summing, Replacing, Aggregating, Collapsing

  • External Tables: File, URL, JDBC

  • Dictionaries & Data Skipping Indexes

  • Ingesting JSON, CSV, Parquet, Avro

  • Monitoring, security & cluster setup

  • Docker-based installations

  • Integrations with Superset, Python, REST APIs


Why Learn ClickHouse?


Unlike general-purpose databases, ClickHouse is purpose-built for OLAP workloads. It’s engineered for speed, scalability, and real-time analytics, making it a top choice for modern data platforms. This course teaches you real-world techniques, best practices, and hands-on skills — not just theory.


Course Highlights


Beginner-Friendly – No prior ClickHouse experience needed
Hands-On Projects – Build real use cases with open datasets
Performance-Driven – Learn how ClickHouse achieves speed at scale
Practice-Rich – Quizzes, assignments, and labs to solidify learning
Career-Boosting – Skill up in a high-demand, modern analytics tool


Prerequisites


  • Basic understanding of SQL

  • Familiarity with databases or data warehousing is helpful (but not required)

  • No prior experience with ClickHouse is necessary


By the End of This Course...


You’ll be able to design, implement, and optimize scalable ClickHouse-based analytics systems — and confidently apply your skills in real-world, high-performance data projects.


Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Clickhouse
Hiển thị tất cả khoá học Data Engineering
Hiển thị tất cả khoá học Database
Hiển thị tất cả khoá học Sql
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊