ClickHouse vs. BigQuery: Reale Startup-Use-Cases & Entscheidungen

Keine Benchmarks. Kein Hype. Sondern echte Entscheidungen.

Irgendwann stoßen fast alle wachsenden Startups an denselben Punkt:

„Unsere Analytics sind langsam, teuer – oder beides."

GA4 reicht nicht mehr. Dashboards hängen. Abfragen fühlen sich eingeschränkt an. Produktfragen brauchen Stunden oder Tage.

Spätestens dann tauchen zwei Namen auf:

ClickHouse und BigQuery.

Diese Artikel vergleicht keine Feature-Listen. Er erklärt, wann welches System in realen Startup-Umgebungen funktioniert – und wann es zur falschen Entscheidung wird.

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Die eigentliche Frage ist nicht „Was ist besser?"

Die falsche Frage lautet:

„Ist ClickHouse besser als BigQuery?"

Die richtige Frage lautet:

„Welches Analytics-System bauen wir eigentlich?"

Denn obwohl beide spaltenorientierte Analytics-Datenbanken sind, lösen sie unterschiedliche Probleme.

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BigQuery: Wofür es wirklich optimiert ist

BigQuery ist optimiert für:

• Skalierung ohne Infrastruktur-Ownership
• Batch-Analytics
• Ad-hoc-Analysen auf großen Datenmengen
• enge Integration ins Google-Ökosystem

BigQuery funktioniert besonders gut, wenn:

• Datenvolumen unvorhersehbar wächst
• Teams kein Infrastruktur-Management wollen
• Analysten gelegentlich komplexe Queries fahren
• Daten ohnehin in GCP liegen

Reale BigQuery-Stärken

1. Zero Operations

Keine Server, kein Tuning zum Start. Für kleine Teams ein echter Vorteil.

2. Elastische Skalierung

Sehr große Datasets sind kein Problem. Abrechnung nach gescannten Daten.

3. Stark für Marketing & BI

Attribution, Kampagnen-Analysen, Finance-Reports.

4. Schneller Einstieg

Große Fragen lassen sich anfangs schnell beantworten.

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Wo BigQuery Startups wehtut

Die Probleme kommen selten am Anfang.

1. Kosten werden unvorhersehbar

Query-basierte Abrechnung bedeutet:

• ineffiziente Queries = teure Fehler
• Exploration fühlt sich riskant an
• Engineers vermeiden Datenanalysen

Irgendwann fragt jemand:

„Warum sind die Analytics-Kosten diesen Monat explodiert?"

Das ist keine Frage, die man gerne rückwirkend beantwortet.

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2. Echtzeit-Product-Analytics sind unbequem

BigQuery ist nicht gebaut für:

• Sub-Sekunden-Dashboards
• Live-Produkt-Analytics
• sehr häufige Events mit sofortigem Feedback

Man kann das bauen – aber man kämpft gegen das System.

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3. Latenz ist „okay", nicht schnell

BigQuery ist schnell bei großen Scans.

Aber nicht ideal für:

• viele kleine, interaktive Queries
• user-nahe Dashboards
• schnelle Feedback-Loops

Produktteams spüren das sehr früh.

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ClickHouse: Wofür es wirklich optimiert ist

ClickHouse ist optimiert für:

• Echtzeit-Analytics
• sehr hohe Event-Volumina
• vorhersehbare Performance
• volle Kontrolle über Daten und Queries

ClickHouse glänzt, wenn:

• Product Analytics entscheidend sind
• Dashboards sofort reagieren müssen
• Events in hoher Frequenz anfallen
• Datenmodellierung bewusst gemacht wird

Reale ClickHouse-Stärken

1. Extrem schnelle Queries

Millisekunden statt Sekunden. Das verändert, wie Teams mit Daten arbeiten.

2. Vorhersehbare Kosten

Infra-basierte Kosten statt Query-Überraschungen.

3. Ideal für Product Analytics

Funnels, Retention, Cohorts, Sequenzen.

4. Perfekt für Event-Streams

Append-only Events sind das native Terrain von ClickHouse.

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Wo ClickHouse die falsche Wahl sein kann

ClickHouse ist kein Selbstläufer.

1. Architektur ist deine Verantwortung

Man braucht:

• sauberes Schema-Design
• Partitionierung
• stabile Ingestion-Pipelines
• Monitoring

Ohne Data-Engineering-Disziplin wird ClickHouse schnell schmerzhaft.

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2. Nicht ideal für chaotische Exploration

ClickHouse belohnt:

• klare Modelle
• strukturiertes Denken

Wenn Analytics hauptsächlich aus:

• einmaligen Fragen
• ständig wechselnden Schemas
• explorativer Analystenarbeit bestehen

…ist BigQuery oft verzeihender.

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Die ehrliche Entscheidungs-Matrix

BigQuery passt besser, wenn:

• Analytics primär Marketing & Finance sind
• Queries selten, aber schwer sind
• Zero-Ops wichtig ist
• wenig Data-Engineering-Kapazität vorhanden ist
• Kosten-Vorhersagbarkeit sekundär ist

ClickHouse passt besser, wenn:

• Product Analytics Entscheidungen treiben
• Dashboards schnell sein müssen
• Event-Volumen hoch ist
• Raw-Data-Ownership wichtig ist
• langfristige Kostenkontrolle zählt

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Der häufigste Fehler: Zu früh – oder zu spät entscheiden

Fehler 1: BigQuery überall, für immer

Startups starten mit BigQuery (logisch), dann:

• wächst Product Analytics
• Dashboards werden langsam
• Kosten steigen
• Queries fühlen sich eingeschränkt an

Migration wird unausweichlich – aber teuer.

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Fehler 2: ClickHouse zu früh

Teams setzen ClickHouse ein ohne:

• Event-Modell
• klare Use-Cases
• saubere Ingestion

Dann wird das Tool beschuldigt, obwohl Architektur fehlt.

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Was in der Praxis oft am besten funktioniert

Viele erfolgreiche Teams nutzen beide.

Ein typisches Setup:

• BigQuery → Marketing, Finance, BI
• ClickHouse → Product Analytics, Echtzeit-Dashboards

Verbunden durch:

• eine Event-Pipeline
• ein Identity-Modell
• klare Ownership

Das ist kein Overengineering. Das ist Spezialisierung.

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Kosten-Realität (was Founder wirklich interessiert)

BigQuery:

• günstig zu starten
• teuer bei Fehlbenutzung
• schwer planbar bei Wachstum

ClickHouse:

• höherer Setup-Aufwand
• niedrigere Grenzkosten
• gut planbar über Zeit

Founder bevorzugen fast immer:

vorhersehbare Kosten statt billiger Überraschungen.

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Warum diese Entscheidung die Produktkultur prägt

Tools formen Verhalten.

BigQuery fördert:

• vorsichtige Queries
• Batch-Denken
• analystengetriebene Insights

ClickHouse fördert:

• Exploration
• schnelle Iteration
• produktnahe Entscheidungen

Keines ist „besser".

Sie führen zu unterschiedlichen Entscheidungen.

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Die H-Studio-Perspektive

Bei H-Studio beginnen wir nie mit:

„ClickHouse oder BigQuery?"

Sondern mit:

• welche Entscheidungen täglich getroffen werden
• wie schnell Antworten nötig sind
• wer die Daten nutzt
• was falsche Entscheidungen kosten

Danach ist die Wahl meist offensichtlich.

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Fazit

BigQuery und ClickHouse sind beide exzellente Systeme.

Sie scheitern nur, wenn man sie für den falschen Job einsetzt.

Entscheide nach:

• Entscheidungsgeschwindigkeit
• Kosten-Vorhersagbarkeit
• Produkt-Reife

Nicht nach Hype.

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Analytics-Architektur Review

Wenn deine Analytics langsam, teuer oder beides sind, liegt das Problem möglicherweise an der falschen Systemwahl für deinen Use Case. Wir analysieren dein Event-Modell, Query-Patterns, Kosten-Struktur und Entscheidungs-Geschwindigkeit—und empfehlen die richtige Analytics-Architektur.

Wir bauen Data Engineering & Analytics Pipelines, die dir das richtige System für jeden Job geben: BigQuery für Marketing und BI, ClickHouse für Product Analytics, oder beide, wenn Spezialisierung Sinn macht. Für Growth Analytics & BI Dashboards erstellen wir Dashboards, die Founder wirklich nutzen können. Für Privacy-First Tracking implementieren wir Server-Side Analytics, die GDPR-konform sind und gleichzeitig Insight-Qualität erhalten.

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