Seminar ClickHouse – JSON, Arrays und semi-strukturierte Daten

Semi-strukturierte Ereignisse verbinden flexible Quellschemata mit hohen Anforderungen an analytische Abfragen. Der Kurs zeigt, wann Felder typisiert, als JSON-Struktur erhalten, in Arrays modelliert oder in separate Tabellen überführt werden sollten.

Die Übungen arbeiten mit wechselnden Ereignisversionen, optionalen Feldern und verschachtelten Listen. Datenqualität, Schemaentwicklung und Abfragekosten werden für jede Modellvariante messbar gemacht.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung und Abgrenzung
• Tag 1: Analyse, Modellierung und Datenaufnahme
• Tag 2: Abfragen, Schemaentwicklung und Optimierung
• Praxisaufgaben und Prüfpunkte
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Zielsetzung und Abgrenzung

• JSON- und verschachtelte Quelldaten systematisch analysieren und klassifizieren.
• Typisierte Spalten, JSON-Strukturen, Arrays, Tuples und Nested-Modelle passend einsetzen.
• Extraktion, Arrayverarbeitung und Pfadabfragen robust und performant gestalten.
• Schemaänderungen, unbekannte Felder und fehlerhafte Ereignisse kontrolliert behandeln.
• Modellvarianten anhand von Scanmenge, Kompression, Wartbarkeit und Abfrageleistung vergleichen.

Didaktische Bemessung: Zwei Tage sind erforderlich, weil der erste Tag die Modellierungs- und Ladevarianten aufbaut und der zweite Tag Schemaentwicklung, Abfragen, Optimierung und Fehlerfälle behandelt. Ein Tag würde nur einen Funktionsüberblick ermöglichen.

Seminarinhalte

Tag 1: Analyse, Modellierung und Datenaufnahme

1. Schritt 1: Beispielereignisse nach Version, Pflichtfeldern, optionalen Feldern, Verschachtelung und Kardinalität untersuchen.
2. Schritt 2: Fachlich stabile Felder von seltenen, dynamischen und nur auditrelevanten Feldern trennen.
3. Schritt 3: Typisierte Spalten, flexible JSON-Struktur, String-Rohablage und hybride Modelle anhand eines Rasters bewerten.
4. Schritt 4: Arrays, Tuples und Nested-Strukturen für wiederholte oder zusammengehörige Werte entwerfen.
5. Schritt 5: Zieltabellen mit passenden Datentypen, Sortierschlüssel und Aufbewahrungsregeln erstellen.
6. Schritt 6: Mehrere JSON-Varianten laden und Parsingfehler, unbekannte Felder und Nullwerte protokollieren.
7. Schritt 7: Daten aus Roh- in Fachstrukturen überführen und fehlerhafte Ereignisse in einen separaten Pfad leiten.
8. Schritt 8: Vollständigkeit und Typkonformität mit Kontrollabfragen und Stichproben nachweisen.

Tag 2: Abfragen, Schemaentwicklung und Optimierung

1. Schritt 1: Skalare JSON-Felder, verschachtelte Pfade und optionale Werte mit sicheren Standardregeln abfragen.
2. Schritt 2: Arrays filtern, transformieren, entfalten und aggregieren, ohne die fachliche Zeilengranularität zu verlieren.
3. Schritt 3: Mehrere Ereignisversionen in einer gemeinsamen Abfrage normalisieren.
4. Schritt 4: Neue, umbenannte und typveränderte Felder zunächst parallel verarbeiten und Ergebnisse vergleichen.
5. Schritt 5: Häufig verwendete Felder materialisieren oder typisieren und die Wirkung auf Scanmenge und Laufzeit messen.
6. Schritt 6: Daten-Skipping-, Sortier- und Projektionsoptionen nur nach reproduzierbarer Baseline prüfen.
7. Schritt 7: Extrem große Arrays, tief verschachtelte Objekte und inkonsistente Typen als Fehlerfälle analysieren.
8. Schritt 8: Ein Schema-Evolution-Runbook mit Kompatibilitätsprüfung, Backfill, Umschaltung und Rollback erstellen.

Praxisaufgaben und Prüfpunkte

Praxisaufgaben

• Klassifikation eines heterogenen JSON-Datensatzes
• Vergleich typisierter, flexibler und hybrider Tabellenmodelle
• Array- und Nested-Analysen mit kontrollierter Zeilengranularität
• Schemaänderung mit paralleler Verarbeitung und Datenvergleich

Prüfpunkte

• Stabile und dynamische Felder sind begründet getrennt.
• Fehlerhafte oder unbekannte Ereignisse gehen nicht unbemerkt verloren.
• Häufige Abfragen profitieren messbar von Typisierung oder Materialisierung.
• Schemaänderungen besitzen einen getesteten Rückfall- und Backfill-Weg.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Engineering, Datenbankentwicklung, Analytics Engineering, Event-Plattformteams und Datenarchitektur

Voraussetzungen: Gute SQL-Kenntnisse, ClickHouse-Grundlagen und Erfahrung mit JSON oder vergleichbaren Ereignisformaten

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, klar nummerierte Arbeitsschritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Für jede Aufgabe werden Ausgangszustand, erwartetes Ergebnis, technische Prüfabfrage und Rückfallweg dokumentiert. Dadurch lassen sich die erarbeiteten Verfahren als wiederholbare Entwicklungs- oder Betriebsstandards übernehmen.