> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-fix-nav-issues.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Можно ли использовать ClickHouse в качестве хранилища ключ-значение?

> Ответ на часто задаваемый вопрос о том, можно ли использовать ClickHouse в качестве хранилища ключ-значение.

Короткий ответ — **"нет"**. Рабочая нагрузка ключ-значение — один из тех сценариев, где <span class="text-danger">**НЕ**</span> стоит использовать ClickHouse. Всё-таки это [OLAP](/ru/resources/support-center/knowledge-base/general-faqs/olap)-система, а для задач ключ-значение существует множество отличных решений.

Однако бывают ситуации, когда использовать ClickHouse для запросов в стиле ключ-значение всё же имеет смысл. Обычно речь идёт о недорогих продуктах, где основная рабочая нагрузка носит аналитический характер и хорошо подходит для ClickHouse, но при этом есть и какой-то второстепенный процесс, которому нужен паттерн ключ-значение — с не слишком высокой пропускной способностью запросов и без жёстких требований к задержке. Если бы у вас был неограниченный бюджет, вы бы развернули отдельную базу данных ключ-значение для этой второстепенной рабочей нагрузки, но в реальности сопровождение ещё одной системы хранения требует дополнительных затрат (мониторинг, резервные копии и т. д.), которых часто хочется избежать.

Если вы всё же решите пойти против рекомендаций и выполнять в ClickHouse запросы в стиле ключ-значение, вот несколько советов:

* Основная причина, по которой точечные запросы в ClickHouse обходятся дорого, — его разреженный первичный индекс в основном [семействе движков таблиц MergeTree](/ru/reference/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree). Этот индекс не может указывать на каждую конкретную строку данных: вместо этого он указывает на каждую N-ю строку, и системе приходится сканировать данные от соседней N-й строки до нужной, попутно считывая лишнее. В сценарии ключ-значение может быть полезно уменьшить значение N с помощью настройки `index_granularity`.
* ClickHouse хранит каждый столбец в отдельном наборе файлов, поэтому, чтобы собрать одну полную строку, ему нужно пройти по каждому из них. Их количество линейно растёт вместе с числом столбцов, поэтому в сценарии ключ-значение может быть разумно избегать большого количества столбцов и помещать всю полезную нагрузку в один столбец `String`, закодированный в каком-либо формате сериализации — например, JSON, Protobuf или любом другом подходящем.
* Есть и альтернативный подход: вместо обычных таблиц `MergeTree` использовать движок таблицы [Join](/ru/reference/engines/table-engines/special/join), а для получения данных — функцию [joinGet](/ru/reference/functions/regular-functions/other-functions#joinGet). Он может дать более высокую производительность запросов, но при этом возможны проблемы с удобством использования и надёжностью. Вот [пример использования](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/tests/queries/0_stateless/00800_versatile_storage_join.sql#L49-L51).