Gatsby vs ClickHouseчто выбрать для вашего проекта в 2026

Gatsby — генератор статических сайтов на основе React с богатой экосистемой плагинов и уникальным подходом к получению данных через GraphQL на этапе сборки. Gatsby генерирует оптимизированный HTML для каждой страницы, применяет code splitting, lazy loading изображений и prefetching — всё это из коробки, без ручной настройки. Студия использует Gatsby для создания маркетинговых сайтов, лендингов и контентных проектов с высокими требованиями к производительности и SEO. Gatsby хорошо интегрируется с headless CMS — Contentful, Strapi, WordPress — получая данные через их API на этапе сборки и публикуя готовый статический сайт на CDN. Статическая генерация — HTML создаётся на этапе сборки, не в runtime GraphQL data layer — единый интерфейс для получения данных из любых источников Оптимизация изображений — автоматический WebP, lazy loading, placeholder blur Богатый реестр плагинов — готовые коннекторы к CMS, API и сторонним сервисам Gatsby Cloud / CDN — incremental builds и мгновенный деплой только изменившихся страниц

ClickHouse — колоночная аналитическая СУБД с открытым исходным кодом, разработанная компанией Яндекс. Система создана для обработки аналитических запросов на петабайтных объёмах данных с минимальной задержкой. В отличие от строковых СУБД, ClickHouse хранит данные по столбцам, что многократно ускоряет агрегации и сканирование больших наборов при типичных OLAP-нагрузках. ClickHouse используется для аналитики веб-трафика, обработки логов, финансовой аналитики, мониторинга и построения real-time дашбордов. Яндекс применяет его для обработки триллионов событий в Метрике. Поддержка SQL-диалекта, горизонтальное масштабирование и высокая степень сжатия данных делают его одним из лидеров в сегменте аналитических СУБД. Колоночное хранение — в 10–100 раз быстрее строковых СУБД на аналитических запросах с агрегациями. Высокое сжатие — данные занимают в 3–5 раз меньше места благодаря колоночным кодекам. SQL-совместимость — знакомый синтаксис запросов с расширениями для аналитики и временных рядов. Горизонтальное масштабирование — шардирование и репликация для кластеров любого размера.