Подходит ли платформа для начинающих без опыта работы?

Да, курсы разбиты по уровням: Junior, Middle, Senior. Начинающие могут стартовать с базовых тем Python, Docker и алгоритмов и постепенно двигаться к более сложным темам.

Как быстро можно подготовиться к собеседованию на позицию Junior разработчика?

При занятиях 1–2 часа в день — от 2 до 4 недель на основные темы. Платформа анализирует слабые места по результатам квизов и строит персональный план подготовки.

Какие технологии охватывает платформа?

Python, FastAPI, Django, Docker, алгоритмы и структуры данных, Agile/Scrum, SQL, CI/CD, системный дизайн, код-ревью и более 50 других тем для разработчиков.

Платформа бесплатная?

Большинство учебных материалов и квизов доступны бесплатно после регистрации. Регистрация занимает менее минуты.

Как платформа помогает найти работу программистом?

Платформа даёт фундаментальные знания, которые проверяют на технических собеседованиях: алгоритмы, архитектура, фреймворки. Мок-интервью имитирует реальное собеседование. Система прогресса показывает, какие темы нужно подтянуть перед собеседованием.

setup

Установка и первое знакомство

Установка через Docker и нативно, clickhouse-server, clickhouse-client, веб-интерфейс, первая база данных

Установка и первое знакомство с ClickHouse

Быстрый старт: от Docker-контейнера до первого аналитического запроса

Способы установки

1. Docker (рекомендуется для начала)

Самый быстрый способ запустить ClickHouse локально:

docker run -d \
  --name clickhouse-server \
  -p 8123:8123 \
  -p 9000:9000 \
  -v clickhouse_data:/var/lib/clickhouse \
  clickhouse/clickhouse-server:latest

Порты:

8123 — HTTP-интерфейс (веб-UI, curl, HTTP-запросы)
9000 — Native TCP (clickhouse-client, драйверы)

Проверка запуска:

docker logs clickhouse-server
# Ищите: "Ready for connections"

2. Нативная установка (Linux)

# Ubuntu/Debian
curl https://clickhouse.com/ | sh
sudo ./clickhouse-server start
sudo ./clickhouse-client

# Или через apt
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates dirmngr
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 8919F6BD2B48D754
echo "deb https://packages.clickhouse.com/deb stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/clickhouse.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y clickhouse-server clickhouse-client
sudo service clickhouse-server start

3. macOS (через Colima или Docker Desktop)

# Через Colima + Docker
brew install colima docker
colima start
docker run -d --name clickhouse-server -p 8123:8123 -p 9000:9000 clickhouse/clickhouse-server

# Или через Homebrew (ограниченная поддержка)
brew install clickhouse

Подключение к ClickHouse

clickhouse-client (CLI)

# Локальное подключение
docker exec -it clickhouse-server clickhouse-client

# Или через сеть
clickhouse-client --host localhost --port 9000

# С указанием пользователя и пароля
clickhouse-client --host localhost --user default --password mypassword

Веб-интерфейс (Play UI)

Откройте в браузере: http://localhost:8123/play

Веб-интерфейс поддерживает:

Выполнение запросов
Просмотр результатов в таблице/JSON/CSV
Историю запросов
Форматирование SQL

HTTP-интерфейс через curl

# Простой запрос
curl "http://localhost:8123/?query=SELECT+1"

# С данными для вставки
curl "http://localhost:8123/?query=INSERT+INTO+table+FORMAT+TabSeparated" \
  --data-binary "value1\tvalue2"

# С выводом в JSON
curl "http://localhost:8123/?query=SELECT+1+AS+x+FORMAT+JSON"

Первая база данных и таблица

Создание базы данных

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS tutorial;
USE tutorial;

Создание первой таблицы

Создадим таблицу для хранения событий просмотров страниц:

CREATE TABLE page_views
(
    event_time      DateTime DEFAULT now(),
    user_id         UInt64,
    page_url        String,
    referer         String,
    user_agent      String,
    country         LowCardinality(String),
    city            LowCardinality(String),
    screen_width    UInt16,
    screen_height   UInt16,
    is_mobile       UInt8
)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(event_time)
ORDER BY (event_time, user_id)
SETTINGS index_granularity = 8192;

Разберём ключевые части:

Компонент	Назначение
`ENGINE = MergeTree()`	Основной движок для аналитики
`PARTITION BY toYYYYMM(event_time)`	Разбиение данных по месяцам
`ORDER BY (event_time, user_id)`	Сортировка данных внутри партиции
`index_granularity = 8192`	Размер гранулы для индексов

Вставка данных

INSERT INTO page_views 
(user_id, page_url, referer, country, city, screen_width, screen_height, is_mobile)
VALUES 
(1, 'https://example.com/home', 'https://google.com', 'RU', 'Moscow', 1920, 1080, 0),
(2, 'https://example.com/products', 'https://google.com', 'US', 'New York', 1440, 900, 0),
(3, 'https://example.com/cart', 'https://example.com/products', 'RU', 'Saint Petersburg', 390, 844, 1);

Простые запросы

-- Количество событий
SELECT count() FROM page_views;

-- События по странам
SELECT country, count() AS views 
FROM page_views 
GROUP BY country 
ORDER BY views DESC;

-- События за сегодня
SELECT * FROM page_views 
WHERE event_time >= today();

-- Мобильные пользователи
SELECT city, count() AS mobile_views
FROM page_views
WHERE is_mobile = 1
GROUP BY city
ORDER BY mobile_views DESC;

System-таблицы

ClickHouse предоставляет метаданные через system-таблицы:

-- Список баз данных
SELECT name FROM system.databases;

-- Список таблиц в текущей БД
SELECT name, engine FROM system.tables 
WHERE database = 'tutorial';

-- Информация о столбцах
SELECT name, type, default_expression 
FROM system.columns 
WHERE table = 'page_views';

-- Текущие запросы
SELECT query, elapsed, read_rows 
FROM system.processes;

-- История запросов
SELECT query, read_rows, read_bytes, elapsed 
FROM system.query_log 
WHERE event_date = today()
ORDER BY event_time DESC 
LIMIT 10;

Конфигурация

Расположение конфигов

/etc/clickhouse-server/
├── config.xml          # Основной конфиг
├── users.xml           # Пользователи и квоты
└── conf.d/             # Дополнительные конфиги

Важные настройки

<!-- config.xml -->
<clickhouse>
    <!-- Порт для HTTP -->
    <http_port>8123</http_port>
    
    <!-- Порт для TCP -->
    <tcp_port>9000</tcp_port>
    
    <!-- Максимум памяти на запрос -->
    <max_memory_usage>10000000000</max_memory_usage>
    
    <!-- Таймаут запроса -->
    <max_execution_time>60</max_execution_time>
    
    <!-- Путь к данным -->
    <path>/var/lib/clickhouse/</path>
</clickhouse>

Применение настроек через Docker

docker run -d \
  --name clickhouse-server \
  -p 8123:8123 -p 9000:9000 \
  -v ./config.xml:/etc/clickhouse-server/config.xml \
  -v clickhouse_data:/var/lib/clickhouse \
  clickhouse/clickhouse-server

Драйверы для приложений

Python

pip install clickhouse-driver

from clickhouse_driver import Client

client = Client('localhost')

# Простой запрос
result = client.execute('SELECT count() FROM page_views')
print(result[0][0])

# Вставка данных
client.execute(
    'INSERT INTO page_views (user_id, page_url, country) VALUES',
    [(4, 'https://example.com/about', 'DE'),
     (5, 'https://example.com/contact', 'FR')]
)

# Запрос с параметрами
result = client.execute(
    'SELECT country, count() FROM page_views WHERE country = %(country)s GROUP BY country',
    {'country': 'RU'}
)

Node.js

npm install @clickhouse/client

import { createClient } from '@clickhouse/client';

const client = createClient({
  host: 'http://localhost:8123',
});

const resultSet = await client.query({
  query: 'SELECT count() FROM page_views',
  format: 'JSON',
});

const result = await resultSet.json();
console.log(result.data[0].count());

Go

go get github.com/ClickHouse/clickhouse-go/v2

conn, err := clickhouse.Open(&clickhouse.Options{
    Addr: []string{"localhost:9000"},
    Auth: clickhouse.Auth{Database: "default"},
})

rows, err := conn.Query(context.Background(), "SELECT count() FROM page_views")

Форматы данных

ClickHouse поддерживает множество форматов ввода/вывода:

# JSON
curl "http://localhost:8123/?query=SELECT+*+FROM+page_views+FORMAT+JSON"

# JSONCompact (массивы вместо объектов)
curl "http://localhost:8123/?query=SELECT+*+FROM+page_views+FORMAT+JSONCompact"

# CSV
curl "http://localhost:8123/?query=SELECT+*+FROM+page_views+FORMAT+CSV"

# TabSeparated (табуляция)
curl "http://localhost:8123/?query=SELECT+*+FROM+page_views+FORMAT+TabSeparated"

# Pretty (таблица для человека)
curl "http://localhost:8123/?query=SELECT+*+FROM+page_views+LIMIT+5+FORMAT+Pretty"

# Native (бинарный, для драйверов)
curl "http://localhost:8123/?query=SELECT+*+FROM+page_views+FORMAT+Native"

Остановка и удаление

# Остановить контейнер
docker stop clickhouse-server

# Запустить снова
docker start clickhouse-server

# Удалить контейнер (данные сохранятся в volume)
docker rm clickhouse-server

# Удалить всё включая данные
docker rm -f clickhouse-server
docker volume rm clickhouse_data

Резюме

Docker — самый быстрый способ запустить ClickHouse локально
HTTP-порт 8123 для веба и curl, TCP-порт 9000 для клиентов
CREATE TABLE с ENGINE = MergeTree() — основной шаблон
ORDER BY определяет сортировку данных и первичный индекс
system.* таблицы предоставляют метаданные и метрики
Драйверы доступны для Python, Node.js, Go и других языков

Что дальше

Изучим типы данных ClickHouse и когда какой использовать.

Проверьте свои знания

Вопросы ещё не добавлены

Вопросы для этой подтемы ещё не добавлены.

Компонент

Назначение

ENGINE = MergeTree()

Основной движок для аналитики

PARTITION BY toYYYYMM(event_time)

Разбиение данных по месяцам

ORDER BY (event_time, user_id)

Сортировка данных внутри партиции

index_granularity = 8192

Размер гранулы для индексов

/etc/clickhouse-server/ ├── config.xml # Основной конфиг ├── users.xml # Пользователи и квоты └── conf.d/ # Дополнительные конфиги