¿PostgreSQL o ClickHouse para una base de datos de eventos/analítica?

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Estoy diseñando un sistema que va a registrar millones de eventos al día (clics, pageviews, etc.). Necesito una base de datos para almacenar estos datos y luego hacer consultas analíticas (ej. "cuántos usuarios hicieron X cosa la semana pasada").

Dudo entre dos opciones: 1) Usar PostgreSQL, que ya conozco, quizás con la extensión TimescaleDB. 2) Probar una base de datos columnar como ClickHouse, que está diseñada específicamente para este tipo de cargas de trabajo OLAP.

¿La complejidad de aprender y mantener ClickHouse compensa la mejora de rendimiento frente a un PostgreSQL bien optimizado?

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Si hablas de "millones de eventos al día", estás entrando en el terreno donde una base de datos columnar brilla. ClickHouse está hecho para eso. La velocidad de las consultas analíticas (GROUP BY, agregaciones) sobre grandes volúmenes de datos es órdenes de magnitud más rápida que en una base de datos transaccional como PostgreSQL, incluso con extensiones.

La ingesta de datos es rapidísima y la compresión es excelente. Para tu caso de uso, es la herramienta correcta.

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Confirmo. Intentar hacer analítica a gran escala con PostgreSQL es posible, pero es como intentar ganar una carrera de F1 con un coche de calle. Puedes tunearlo, pero nunca será lo mismo. ClickHouse es el F1 de las bases de datos analíticas. La curva de aprendizaje existe, pero para tu problema, es la solución adecuada a largo plazo.

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Me lo habéis dejado muy claro. No conocía la diferencia tan abismal de rendimiento. Invertiré el tiempo en aprender ClickHouse. ¡Muchas gracias!