รู้จักกับ ClickHouse: Open Source Column-Oriented Database & Data Warehouse ระดับองค์กรที่มาแรงที่สุดในปี 2026 โดย INOX

ในปี 2026 นี้หนึ่งใน Open Source Software ที่ถูกพูดถึงมากที่สุดและสร้างผลกระทบต่อวงการ IT มากที่สุดอันหนึ่งก็คงหนีไม่พ้น ClickHouse ซึ่งเป็น Column-Oriented Database & Data Warehouse ที่มีประสิทธิภาพสูงมาก สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่สามารถบีบอัดข้อมูลที่ถูกจัดเก็บอยู่ในฐานข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพเป็นอย่างมาก จนส่งผลให้ระบบขนาดใหญ่ของบริการระดับโลกจำนวนมากได้ย้ายมาใช้ ClickHouse กันอย่างแพร่หลาย

ในบทความนี้ เราจะพาทุกท่านไปรู้จักกับ ClickHouse พร้อมเบื้องหลังของความเร็วและความสามารถในการบีบอัดข้อมูล รวมถึงกรณีการใช้งานที่เหมาะสมกับ ClickHouse พร้อมตัวอย่างการใช้งานจริงที่ INOX เพื่อให้ธุรกิจองค์กรสามารถพิจารณาใช้เป็นทางเลือกในการจัดเก็บข้อมูลหลากหลายรูปแบบได้

ClickHouse คืออะไร?

ClickHouse นิยามตัวเองว่าเป็น Column-Oriented SQL Database Management System (DBMS) สำหรับงาน Online Analytical Processing (OLAP) ที่มีประสิทธิภาพสูง โดยมีให้เลือกใช้งานได้ทั้งแบบ Open Source Software และแบบ Cloud

ในความเป็น Column-Oriented SQL DBMS นั้นก็ทำให้ ClickHouse แตกต่างจาก Database ปกติที่เราใช้กันซึ่งมักจะเป็น Row-Oriented DBMS ซึ่งทั้งสองสิ่งแตกต่างกันดังนี้

• Row-Oriented DBMS: จัดเก็บข้อมูลของแต่ละ Row ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลในแต่ละ Column ต่อเนื่องกันบน Disk Storage ทำให้การเขียน, อ่าน หรือแก้ไขข้อมูลของแต่ละ Row นั้นทำได้อย่างรวดเร็ว แต่การเขียน, อ่าน หรือแก้ไขข้อมูลใน Column หนึ่งๆ ในหลาย Row ทำได้ช้า

• Column-Oriented DBMS: จัดเก็บข้อมูลของแต่ละ Column ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลของ Column นั้นๆ ในแต่ละ Row ต่อเนื่องกันบน Disk Storage ทำให้การอ่านข้อมูลใน Column หนึ่งๆ ในหลายๆ Row ทำได้อย่างรวดเร็ว แต่การแก้ไขข้อมูลทีละ Row จะทำได้ช้า

จากคุณสมบัติของ Column-Oriented DBMS นี้เอง เมื่อนำมารวมกับความสามารถอื่นๆ ของ ClickHouse ด้วยแล้ว ทำให้ ClickHouse ระบุว่างานที่ตนเองเหมาะสมนั้นคือการทำ Online Analytical Processing หรือ OLAP ที่มุ่งเน้นการดึงข้อมูลใน Column ใดๆ จาก Row จำนวนมหาศาลมาทำการวิเคราะห์ประมวลผลแบบ Real-Time ซึ่งก็จะต่างจาก Database ปกติในแบบ Row-Oriented DBMS ที่เน้นการจัดการกับข้อมูลทีละ Row ได้ในแบบ Online Transaction Processing หรือ OLTP นั่นเอง

เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น ClickHouse ได้ทำ SQL Playground เอาไว้ให้เราได้ลองเข้าไปทำการ Query ข้อมูลจาก Dataset ขนาดใหญ่ ซึ่งในตัวอย่างนี้จะให้เราได้ลอง Query ข้อมูลจาก 93 ล้าน Row เพื่อนับว่ามีข้อมูลของโทรศัพท์มือถือรุ่นใดบ้างจำนวนกี่รุ่น จากช่วงเวลาของข้อมูลที่เก็บเอาไว้ 1 เดือน ภายในเวลาเพียงประมาณ 0.1 วินาทีเท่านั้น

อันที่จริงแล้ว Column-Oriented DBMS นี้ก็ไม่ใช่เรื่องใหม่ และเป็นเทคโนโลยีที่มีการพัฒนากันมานานแล้ว โดยมีการใช้งานอย่างแพร่หลายในวงการ Data Analytics และ Data Warehouse แต่สิ่งที่ทำให้ ClickHouse โดดเด่นเป็นอย่างมากนั้นก็คือความเป็น Open Source และการพัฒนาระบบของทีม ClickHouse ที่ได้มีการเสริมนวัตกรรมซึ่งตอบโจทย์ Pain Point การใช้งานจริงในภาคธุรกิจองค์กรเอาไว้อย่างหลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นปัญหาเรื่องความเร็วในการเขียนข้อมูล, ความสามารถในการอ่านข้อมูลพร้อมทำการประมวลผลได้แบบ Real-Time ไปจนถึงการบีบอัดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่น ซึ่งปัจจัยเหล่านี้ก็สามารถตอบโจทย์ทั้งในแง่ของความเร็วในการวิเคราะห์ข้อมูล และการประหยัดค่าใช้จ่ายได้เป็นอย่างดี ดังเช่นตัวอย่างต่อไปนี้

• Cloudflare ได้ใช้ ClickHouse มานานกว่า 10 ปี ด้วยโจทย์ในการวิเคราะห์ข้อมูล Log ปริมาณมหาศาลที่เกิดขึ้นทั่วโลก โดยในงาน ClickHouse Meetup เมื่อปี 2025 ทาง Cloudflare ได้ออกมาสาธิตถึงการ Query ข้อมูล Log ต่อชั่วโมงจำนวน 96 ล้านล้านบรรทัดภายใน 2 วินาที และ Query ข้อมูล Log จำนวน 1,610 ล้านล้านบรรทัดภายใน 2 วินาทีเช่นกัน
• Uber ได้เปลี่ยนจาก Elastic มาใช้ ClickHouse แทน และสามารถลดค่าใช้จ่ายด้าน Hardware ลงได้มากกว่าครึ่งหนึ่ง ในขณะที่สามารถรองรับปริมาณ Log ได้มากขึ้น โดยที่การแสดงผลของระบบ Dashboard ที่ต้อง Query ข้อมูลจาก ClickHouse นั้นก็มีความเร็วสูงกว่าระบบเดิมเป็นอย่างมากจากการที่ ClickHouse สามารถ Cache ข้อมูลในหน่วยความจำได้
• eBay ใช้ ClickHouse ในระบบ Observability แทน Apache Druid สำหรับการประมวลผลข้อมูลมากกว่า 1,000 ล้านบรรทัดต่อนาที และสามารถลดค่าใช้จ่ายด้าน IT Infrastructure ลงได้ถึง 90%

7 สาเหตุที่ทำให้ ClickHouse กลายเป็นหนึ่งใน Database ที่เร็วและคุ้มที่สุดในโลก

นอกเหนือจากการเป็น Column-Oriented DBMS แล้ว ClickHouse เองก็ยังมีนวัตกรรมที่น่าสนใจอีกหลายประการที่ทำให้ระบบมีความเร็วสูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัด และกลายเป็นตัวเลือกสำหรับหลายองค์กร ได้แก่

1. การแยก Concurrent Insert แต่ละชุดออกจากกันอย่างเด็ดขาด

ClickHouse ใช้แนวคิดการแยกส่วนของแต่ละ Table ออกเป็น Table Part หลายๆ ส่วน โดยทุกครั้งที่มีการ Insert ข้อมูล ClickHouse จะนำข้อมูลแต่ละชุดที่ถูกเขียนไปสร้างเป็น Table Part ที่แยกออกจากกัน เพื่อให้การเขียนข้อมูลแต่ละชุดนั้นมีประสิทธิภาพสูงที่สุดและใช้ทรัพยากรน้อย ไม่เสียประสิทธิภาพไปกับประเด็นด้านการทำ Synchronization

ทั้งนี้ภายในระบบของ ClickHouse จะมีการ Merge รวม Table Part เข้าด้วยกันอย่างต่อเนื่องแบบ Background เพื่อไม่ให้มีจำนวนของ Table Part มากเกินไป ซึ่งแนวทางดังกล่าวนี้ทำให้การ Insert ข้อมูลพร้อมๆ กันหลายชุดเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว

2. การแยก Insert และ Select ที่เกิดขึ้นพร้อมกันออกจากกัน

ClickHouse ได้ทำการแยกส่วนการประมวลผลสำหรับการ Insert และการ Select ออกจากกัน ทำให้การเขียนและการอ่านข้อมูลนั้นไม่ส่งผลกระทบต่อกันและกัน ในขณะที่การ Merge ข้อมูลที่เขียนเข้าสู่ Table นั้นก็เกิดขึ้นแบบ Background ทำให้การอ่านข้อมูลยังคงเกิดขึ้นได้ตลอดเวลา ไม่ติดปัญหา Database Locking

3. มีทางเลือกในการประมวลผลระหว่าง Merge ข้อมูลได้

ด้วยการที่ ClickHouse ทำการ Merge Table Part อย่างต่อเนื่องแบบ Background อยู่แล้ว ทาง ClickHouse จึงได้เสริมทางเลือกในการประมวลผลข้อมูลในระหว่าง Merge เพิ่มไปด้วย ได้แก่

• Replacing Merge นำข้อมูลล่าสุดไปแทนที่ข้อมูลเก่าใน Key เดียวกันระหว่าง Merge
• Aggregation Merge นำข้อมูลล่าสุดไปรวมกับข้อมูลเดิมใน Key เดียวกันระหว่าง Merge
• Time-to-Live Merge จัดการบีบอัด, ย้าย หรือลบข้อมูลตามเงื่อนไขด้านเวลาที่กำหนดระหว่าง Merge

แนวทางดังกล่าวนี้เป็นทางเลือกเพื่อให้การออกแบบระบบที่เหมาะกับวิธีการเหล่านี้สามารถใช้ความสามารถดังกล่าวเพื่อให้ระบบโดยรวมมีประสิทธิภาพสูงขึ้นและใช้ทรัพยากรน้อยลงได้ โดยไม่ต้องมี Query แยกสำหรับประมวลผลข้อมูลด้วยวิธีการเหล่านี้

4. สามารถทำ Data Pruning ลดการอ่านข้อมูลโดยไม่จำเป็นได้

ClickHouse มีวิธีการจัดการ Index ของข้อมูลเพื่อลดการอ่านข้อมูลโดยไม่จำเป็นด้วยกัน 3 วิธี ได้แก่

• Primary Key Index ทำการเรียงลำดับและแบ่งชุดข้อมูลเหล่านี้ออกจากกันตามลำดับของ Primary Key ทำให้การ Query ข้อมูลโดยอ้างอิงจาก Primary Key นั้นสามารถอ่านเฉพาะข้อมูลส่วนที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็ว และไม่ต้องประมวลผลข้อมูลส่วนอื่นๆ ที่ไม่เกี่ยวข้องไปด้วย
• Sparse Index ทำการเก็บค่าของ Primary Key Index แบบเว้นช่วง ช่วยให้ขนาด Index ไม่ใหญ่ เพื่อให้สามารถเก็บ Index ในหน่วยความจำระบบได้โดยไม่ต้องอ่านข้อมูลจาก Storage และสามารถเข้าถึงข้อมูลข้างเคียงได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น
• Table Projection ทำการสร้าง Table จำลองสำหรับใช้ภายในขึ้นมาเพิ่มเติม โดยมีข้อมูลเหมือน Table จริง แต่จัดเรียงด้วย Key อื่นที่ไม่ใช่ Primary Key แทน ทำให้การ Query ข้อมูลที่มีเงื่อนไขหลายประการสามารถทำได้รวดเร็วกว่าเดิม
• Skipping Index มีการสร้างชุดข้อมูลเชิงสถิติจากข้อมูลแต่ละ Column เก็บเอาไว้เพื่อช่วยตรวจสอบก่อนทำการ Query ข้อมูล เช่น ค่าสูงสุด, ค่าต่ำสุด, ชุดของข้อมูลที่ Unique และอื่นๆ ทำให้สามารถตรวจสอบข้อมูลเหล่านี้ก่อนทำการ Query ได้ว่าจะมีข้อมูลในรูปแบบที่กำหนดหรือไม่ และช่วยให้ไม่ต้องเปลืองพลังประมวลผลหากตรวจสอบแล้วพบว่าไม่มีข้อมูลในรูปแบบที่ต้องการ

5. สามารถทำ Data Compression สำหรับแต่ละ Column ด้วยวิธีการที่แตกต่างและเหมาะสมที่สุดได้

ClickHouse ได้เปิดทางเลือกให้ใช้ Codec ในการบีบอัดข้อมูลที่แตกต่างกันสำหรับข้อมูลในแต่ละ Column ตามความเหมาะสมกับรูปแบบของข้อมูลได้ เช่น ข้อมูลที่ซ้ำซ้อนกันมากๆ ก็อาจใช้วิธีการบีบอัดข้อมูลทั่วไป หรือข้อมูลที่มีความยาวและหลากหลายมากขึ้นนั้นก็อาจใช้การบีบอัดข้อมูลอีกวิธีการ เป็นต้น ซึ่งนอกจากจะทำให้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่ต้องใช้ลดลงแล้ว ก็ยังสามารถลดปริมาณ I/O ของ Disk Storage และ Network ลงได้อีกด้วย

6. สามารถใช้หลาย CPU Core ในการประมวลผล Query เดียวกันพร้อมกันได้

ภายใน ClickHouse นั้นมี Vectorized Query Processing Layer โดยจะมีการแบ่ง Row ในแต่ละ Table ออกเป็นชุดย่อย และใช้ CPU แต่ละ Core ทำการประมวลผลข้อมูลแต่ละส่วนที่ไม่ซ้ำกันพร้อมกัน ก่อนจะนำผลลัพธ์มารวมกัน โดยหากการประมวลผลในเครื่องเดียวนั้นยังไม่เร็วพอ ก็สามารถทำ Cluster หลายเครื่องให้ช่วยกันประมวลผลได้

7. สามารถปรับแต่งรูปแบบการทำงานในเชิงลึกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้เหมาะสมกับรูปแบบของข้อมูลได้

ClickHouse ได้เปิดให้ทำการปรับแต่งการตั้งค่าการทำงานของระบบเชิงลึกได้หลากหลาย เช่น การปรับแต่ง Hash Table หรือการเลือกใช้ Algorithm ที่ต้องการได้ เป็นต้น

แล้ว ClickHouse ไม่เหมาะกับงานแบบไหนบ้าง?

แม้ว่า ClickHouse จะมีข้อดีหลายประการที่สามารถทดแทน Database อื่นๆ ด้วยประสิทธิภาพและความคุ้มค่าที่เหนือกว่าได้มากมาย แต่ในโลกนี้ก็ยังไม่มี Database ใดที่ตอบโจทย์การใช้งานได้ในทุกรูปแบบเป็นอย่างดีในหนึ่งเดียว และงานที่ไม่เหมาะกับ ClickHouse เองนั้นก็มีอยู่เช่นกัน ตัวอย่างเช่น

• การ Join Table นั้นมีความซับซ้อนมากกว่า DBMS อื่นๆ โดยควรจะต้อง Filter ข้อมูลก่อนทำการ Join เพื่อลดปริมาณของข้อมูลที่ต้องนำมา Join เข้าด้วยกัน
• การ Update ข้อมูลที่เคยเขียนไปแล้วบ่อยๆ นั้นจะมีประสิทธิภาพที่ไม่ดีมากนัก และอาจต้องใช้เทคนิคการประมวลผลระหว่าง Merge เข้าช่วยแทน ทำให้ ClickHouse เหมาะกับระบบที่มีการเขียนข้อมูลลงไปแล้วไม่มีการแก้ไขมากกว่า อย่างเช่นข้อมูล Log เป็นต้น

จะเห็นได้ว่า ClickHouse นั้นจะเป็นระบบที่ดีมากหากรูปแบบการใช้งานนั้นเหมาะสมต่อความสามารถของ ClickHouse ดังนั้นการเลือกใช้ ClickHouse ให้เหมาะกับงานจึงเป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญในการใช้ ClickHouse ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพและคุ้มค่า

INOX กับประสบการณ์จริงในการใช้งาน ClickHouse

ที่ INOX เองนั้นก็มีการใช้งาน ClickHouse ในระดับ Production มาแล้วในหลายโครงการ รวมถึงการใช้งานภายในที่หลากหลาย ดังนี้

• Log Analytics & Observability: เบื้องหลังระบบ ByteArk ที่เป็นโซลูชัน CDN ที่ทาง INOX ได้พัฒนาขึ้นเองนั้น ได้มีการเปลี่ยนจากการใช้ Elastic จำนวน 30 Server สำหรับจัดเก็บ Access Log จำนวน 2,000 ล้านบรรทัดต่อวัน มาสู่การใช้ ClickHouse จำนวน 6 Server แบบ Redundant ที่ช่วยประหยัดทรัพยากรลงกว่า 80% และสามารถเพิ่มเวลาจัดเก็บข้อมูล รวมถึงลดเวลาเข้าถึงข้อมูลลงได้จนสามารถอ่านข้อมูลได้แบบเกือบ Real Time ช่วยให้ตอบสนองต่อการโจมตีหรือบอทได้ทันเหตุการณ์
• AI Database: ความสามารถด้าน Vector Query ของ ClickHouse ช่วยให้สามารถสร้างและเข้าถึงคลังข้อมูลผ่าน ClickHouse MCP เพื่อทำ RAG ให้กับเครื่องมือ AI ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว ทาง INOX เองก็ได้มีการใช้ในการจัดการคลังความรู้หรือข้อมูลต่างๆ กับระบบภายในผ่านระบบ AI ที่เชื่อมต่อข้อมูลกับ ClickHouse ด้วยเช่นกัน

แนวทางข้างต้นที่ INOX ใช้งานเป็นการภายในนี้ สามารถนำมาประยุกต์เพื่อใช้ในธุรกิจองค์กรได้อย่างหลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นการทำ Observability สำหรับระบบขนาดใหญ่ที่สามารถนำ Data Point ที่หลากหลายมาใช้วิเคราะห์เชิงสถิติในแง่มุมที่ต่างกัน, การทำระบบจัดเก็บ Cybersecurity Log แบบรวมศูนย์ที่สามารถ Query ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ค้นหาสาเหตุของภัยคุกคามได้อย่างรวดเร็ว ไปจนถึงการทำหน้าที่เป็น AI Database กลางที่รวมข้อมูลจาก Business Application จำนวนมากเพื่อนำมาเชื่อมต่อให้ AI ค้นหาเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้ก็ตาม

นอกจากนี้ ด้วยความสามารถในการ Query ข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว และบีบอัดข้อมูลได้อย่างคุ้มค่า ทำให้อีกโซลูชันที่ INOX กำลังให้ความสนใจนั้นก็คือการทำ Data Analytics และ Data Warehouse เพื่อ Offload การทำงานออกจาก Data Platform ที่ธุรกิจองค์กรเคยใช้งานอยู่เดิมอย่างเช่น Databricks และ Snowflake ที่สามารถใช้ ClickHouse แทนทั้งในส่วนของการรับข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์แบบ Real-Time Data Analytics ก่อนจะส่งต่อไปยัง Data Platform เหล่านี้ หรือการนำข้อมูลย้อนหลังจาก Data Platform เหล่านี้มาทำ Data Archiving จัดเก็บใน ClickHouse แทนเพื่อลดพื้นที่จัดเก็บข้อมูล และยังคงนำข้อมูลย้อนหลังปริมาณมหาศาลที่นับวันจะยิ่งเติบโตมากขึ้นเรื่อยๆ มาทำการวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็วก็ตาม

ต้องการใช้งาน ClickHouse อย่างมั่นใจ ใช้บริการจาก INOX ได้เลย

สำหรับธุรกิจองค์กรที่ต้องการเริ่มต้นใช้งาน ClickHouse ในระบบ Production และต้องการทีมงานผู้เชี่ยวชาญเข้าไปช่วยออกแบบระบบ, ดำเนินการติดตั้ง, ปรับแต่งการทำงานให้สอดคล้องต่อการใช้งาน หรือสำหรับธุรกิจองค์กรที่มีการใช้งาน ClickHouse อยู่แล้วและต้องการทีมงานมืออาชีพเข้าไปช่วยดูแลระบบ INOX พร้อมให้บริการ ClickHouse ในประเทศไทยแล้ว ดังนี้

• Open Source ClickHouse: สำหรับธุรกิจที่ต้องการใช้งาน ClickHouse ในแบบ On-Premises หรือบน Private Cloud ทางทีมงาน INOX พร้อมเข้าไปช่วยออกแบบติดตั้งวางระบบและดูแลรักษาอย่างครบวงจร
• ClickHouse Cloud: สำหรับธุรกิจที่ต้องการใช้งาน ClickHouse ผ่าน Cloud โดยมีการสนับสนุนหลังการขายจากทีมงาน ClickHouse ร่วมกับ INOX ก็สามารถทำการสั่งซื้อ Subscription ผ่าน INOX ได้เช่นกัน

สนใจใช้งาน ClickHouse ติดต่อทีมงาน INOX ได้ทันที

สำหรับผู้ที่สนใจ ClickHouse และต้องการขอคำปรึกษา หรือมองหาทีมงานช่วยติดตั้งดูแลรักษา ClickHouse สำหรับการใช้งานในระดับ Production สามารถติดต่อทีมงาน INOX ได้ทันทีที่

โทร. 02-026-3326
Email: sales@inox.co.th 
Website: https://inox.co.th/