## この号の内容
## 注目のコミュニティメンバー 今月の注目のコミュニティメンバーは、コミュニティプラットフォームであるSkoolのデータ責任者、Jason Andersonです。 
Jason Andersonは、チームを率い、データ駆動型のソリューションを開発してきた経験豊富なデータおよびテクノロジーの専門家です。以前はMythical Gamesのデータ責任者、Comp Threeのパートナーを務め、機械学習、分析、クラウドアーキテクチャに注力していました。彼のキャリアには、IBMやPolySatでの役割も含まれており、クラウドサービスや衛星ソフトウェア開発に貢献しました。
Jasonは最近、ロサンゼルスのClickHouseミートアップでSkoolでの彼の仕事について発表しました。Jasonは、1日に1億行以上のデータを処理しながら、非常に高速なクエリを実現するために、PostgresからClickHouseに移行した経緯を説明しました。また、SkoolでのClickHouseの利用についてより詳細に説明したブログ記事もあります。
グローバルイベント
無料トレーニング
EMEAのイベント
APACのイベント
## 24.12 リリース 
2024年の最終リリースでは、Iceberg RESTカタログとスキーマ進化のサポートが導入されました。Apache Icebergの共同作成者であるDaniel Weeksが24.12コミュニティコールにゲスト出演しましたので、録画をぜひご覧ください。
Enumの使いやすさの改善、テーブルを列で逆順にソートする実験的な機能、テーブルの主キーとしてのJSONサブカラム、自動JOINの並べ替え、JOIN式の最適化なども含まれています！
## ClickHouseを使用したプロダクト分析ソリューションの構築 
プロダクト分析とは、ユーザーが製品をどのように操作するかに関するデータを収集、分析、解釈することです。
Chloé CarassoはClickHouseのプロダクト分析を主導しており、社内プロダクト分析プラットフォームの構築方法についてブログ記事を執筆しました。
Chloeは、既製のソリューションを購入するのではなく、なぜ自分たちで構築することにしたのかを説明し、この道に興味がある場合に、ClickHouseを活用した分析ソリューションの設計と運用に関するいくつかのアイデアを共有しています。また、コホート分析、ユーザーパス、リテンション/チャーンの測定など、彼女が実行する一般的なクエリも共有しています。
## パーティション化されたテーブルへのバルクインサートの最適化 
Triple WhaleのソフトウェアエンジニアであるJesse Grodmanが、高度にパーティション化されたClickHouseテーブルにデータを高速にロードするためのヒントをいくつか共有しています。
S3ファイルからテーブルに直接データを書き込み始めましたが、その結果、多くの小さなpartsが発生し、クエリの観点からは理想的ではなく、too many partsエラーが発生する可能性があります。彼は、取り込みクエリの一部としてパーティションキーでデータをソートするなど、この問題を回避するためのさまざまな方法を検討していますが、メモリ不足エラーが発生します。
Jesseは、ClickHouseに書き込む前にパーティションキーでデータをソートする方がはるかに効果的であることを発見しました。彼はまた、最初にデータを非パーティション化されたテーブルにロードし、その後ClickHouseでソートを実行しながらパーティション化されたテーブルにデータを投入することも試しています。
## ゼロからスケールへ：Langfuseのインフラストラクチャ進化 
Langfuseは、Y Combinator Winter 2023バッチに参加したオープンソースのLLM可観測性プラットフォームです。製品の最初のリリースは、Next.js、Vercel、Postgresで記述されました。これにより、迅速なリリースが可能になりましたが、システムをスケールしようとしたときに問題が発生しました。
ブログ記事では、これらの問題を解決するための彼らの道のりを説明しており、それには広範なインフラストラクチャの再設計が含まれていました。スパイキーな取り込みトラフィックを処理するためにRedisキューが導入され、ClickHouse ReplacingMergeTreeテーブルの助けを借りて分析クエリが高速化されました。
## ClickHouseを使用したメダリオンアーキテクチャの構築 
メダリオンアーキテクチャは、データレイクハウス内のデータを論理的に整理するデータ設計パターンです。アーキテクチャの各レイヤー（ブロンズ ⇒ シルバー ⇒ ゴールドレイヤーテーブル）をデータが流れるにつれて、データの構造と品質を段階的かつ漸進的に向上させることを目的としています。
ClickHouseプロダクトマーケティングエンジニアリング（PME）チームは、このアーキテクチャがClickHouseのようなリアルタイムデータウェアハウスに適用できるかどうかに関心を持ち、彼らの経験を説明するブログ記事を執筆しました。
## Blueskyデータのためのメダリオンアーキテクチャの構築 
メダリオンアーキテクチャの紹介記事に続いて、ClickHouse PMEチームはこの設計パターンをBlueSkyソーシャルネットワークからのデータに適用しました。
多くのレコードに不正な形式または誤ったタイムスタンプが含まれていたため、これはこの実験に最適なデータセットでした。データセットには頻繁な重複も含まれていました。
ブログでは、これらの課題に対処し、このデータセットをメダリオンアーキテクチャの3つの異なる層（ブロンズ、シルバー、ゴールド）に整理するワークフローについて説明しています。チームは、最近リリースされたJSON型も多用しています。
## クイックリード
## ビデオコーナー
## 今月の投稿
今月のお気に入りの投稿は、Dmytro Shevchenkoによるものです。
