Une charge Snowflake profilée
Tables inventoriées, modes de requête identifiés, écarts de dialecte SQL repérés et effort de migration évalué avant toute planification.
ClickHouse Série Migration
Cinquante millions de lignes, un pipeline dbt Medallion complet, sept requêtes analytiques, des producteurs de données en direct et des dashboards Superset : une charge Snowflake réaliste que vous migrez de bout en bout vers ClickHouse Cloud, puis comparez et défendez.
Ce n'est pas un simple transfert. C'est un journal de décisions.
Tout le monde peut écrire un script qui copie cinquante millions de lignes d'un data warehouse à un autre. Ce n'est ni la partie difficile d'une migration, ni ce qu'un client paie un architecte solutions pour réussir.
La difficulté précède la copie : quelle famille de moteurs MergeTree convient à chaque table, quand une clé ORDER BY mérite réellement son coût et quels idiomes Snowflake — QUALIFY, VARIANT, une TASK planifiée — n'ont pas d'équivalent direct dans ClickHouse et exigent une véritable traduction.
Ce laboratoire vous fait consigner ces décisions avant de les exécuter. Le module 02 produit un migration-plan.md justifiant chaque choix, et le script de configuration du module 03 vérifie sa présence avant que vous ne touchiez à ClickHouse.
Au module 06, vous défendez ce plan, à livre ouvert, face à une évaluation de vingt questions et quatre questions ouvertes : le même test de jugement qu'une véritable conversation client.
Ce avec quoi vous repartez
Sur vos propres essais Snowflake et ClickHouse Cloud ; aucun ne demande de carte bancaire.
Tables inventoriées, modes de requête identifiés, écarts de dialecte SQL repérés et effort de migration évalué avant toute planification.
La bonne famille de moteurs MergeTree pour chaque table, une clé ORDER BY qui mérite son coût, et les types et idiomes Snowflake traduits en équivalents ClickHouse.
50 millions de lignes déplacées avec un script Python reprenable, la parité validée et la bascule du producteur scriptée.
dbt-clickhouse configuré avec delete_insert, des modèles ReplacingMergeTree et des materialized views actualisables.
Un benchmark de sept requêtes transformable en gains de performances de 6 à 9x que vous savez défendre devant un client.
L'évaluation du module 06 réussie : la preuve que vous pouvez appliquer le même modèle à la charge d'un nouveau client.
Les écarts de dialecte que vous traduisez vraiment
Le parcours · 6 heures de pratique
Un flux de bout en bout : profilez la source, planifiez la cible, déplacez les données, reconstruisez le pipeline, puis prouvez le gain.
Installez les outils, créez les deux comptes d'essai cloud, clonez le dépôt et construisez les deux environnements virtuels dbt : tout le nécessaire avant de toucher aux données.
Provisionnez un environnement Snowflake semblable au déploiement d'un vrai client : 50 M de lignes, un pipeline dbt Medallion, un producteur de trajets en direct et trois dashboards Superset.
Profilez la charge Snowflake, puis prenez les décisions d'architecture que la migration exécutera : choix du moteur, clés de tri, traduction du schéma, vagues de déploiement et conception des modèles dbt.
Provisionnez ClickHouse Cloud avec Terraform, créez les tables cibles d'après votre plan et déplacez 50 millions de lignes avec un script reprenable. Prévoyez 60 minutes ; environ 40 à 50 correspondent à un transfert autonome qui peut s'exécuter en arrière-plan.
Reconstruisez le pipeline Medallion sur ClickHouse avec dbt-clickhouse — modèles incrémentaux delete_insert, ReplacingMergeTree et materialized views actualisables — puis créez le dictionnaire des zones.
Reconstruisez les dashboards sur ClickHouse, comparez les sept requêtes sur les deux moteurs, basculez le producteur, vérifiez la parité et supprimez les ressources.
Passez l'évaluation à livre ouvert de 20 QCM et 4 questions ouvertes pour obtenir le badge ClickHouse Migration Proficiency.
Autonome par défaut. Chaque module indique son checkpoint de départ afin que personne ne soit bloqué par le rythme du groupe. Le producteur Snowflake lancé au module 01 doit continuer jusqu'au module 05 : organisez vos pauses autour de lui, pas pendant son exécution.
Avant de participer
Venez avec des essais Snowflake et ClickHouse Cloud. Repartez avec 50 millions de lignes migrées, un pipeline dbt reconstruit et sept requêtes comparées que vous savez défendre devant un client.