> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://clickhouse.com/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Могу ли я использовать ClickHouse как базу данных временных рядов?

> Страница о том, как использовать ClickHouse в качестве базы данных временных рядов

*Примечание: дополнительные примеры использования ClickHouse для анализа временных рядов см. в блоге [Working with Time series data in ClickHouse](https://clickhouse.com/blog/working-with-time-series-data-and-functions-ClickHouse).*

ClickHouse — это универсальное решение для хранения данных для рабочих нагрузок [OLAP](/docs/ru/resources/support-center/knowledge-base/general-faqs/olap), хотя существует и множество специализированных [систем управления базами данных временных рядов](https://clickhouse.com/engineering-resources/what-is-time-series-database). Тем не менее, благодаря [высокой скорости выполнения запросов](/docs/ru/get-started/about/why-clickhouse-is-so-fast) ClickHouse во многих случаях превосходит специализированные системы. По этой теме уже есть множество независимых бенчмарков, поэтому проводить ещё один здесь мы не будем. Вместо этого сосредоточимся на возможностях ClickHouse, которые особенно важны для такого сценария.

Прежде всего, есть **[специализированные кодеки](/docs/ru/reference/statements/create/table#specialized-codecs)**, которые хорошо подходят для типичных данных временных рядов. Это могут быть как распространённые алгоритмы, такие как `DoubleDelta` и `Gorilla`, так и специфичный для ClickHouse `T64`.

Во-вторых, запросы к временным рядам часто затрагивают только недавние данные, например за последний день или неделю. Поэтому имеет смысл использовать серверы, в которых есть и быстрые накопители NVMe/SSD, и ёмкие HDD. Возможность ClickHouse [TTL](/docs/ru/reference/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree#table_engine-mergetree-ttl) позволяет настроить хранение свежих «горячих» данных на быстрых дисках и постепенно перемещать их на более медленные по мере устаревания. Также возможны rollup или удаление ещё более старых данных, если этого требуют ваши условия.

Хотя это и противоречит философии ClickHouse, предполагающей хранение и обработку исходных данных, вы можете использовать [materialized views](/docs/ru/reference/statements/create/view), чтобы уложиться в ещё более жёсткие требования по задержкам или стоимости.