[Репликация](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) обеспечивает защиту от аппаратных сбоев, но не защищает от человеческих ошибок: случайного удаления данных, удаления не той таблицы, которую надо было, или таблицы на не том кластере, а также программных ошибок, которые приводят к неправильной обработке данных или их повреждению. Во многих случаях подобные ошибки влияют на все реплики. ClickHouse имеет встроенные средства защиты для предотвращения некоторых типов ошибок — например, по умолчанию [не получится удалить таблицы \*MergeTree, содержащие более 50 Гб данных, одной командой](server-configuration-parameters/settings.md#max-table-size-to-drop). Однако эти средства защиты не охватывают все возможные случаи и могут быть обойдены.
Для того чтобы эффективно уменьшить возможные человеческие ошибки, следует тщательно подготовить стратегию резервного копирования и восстановления данных **заранее**.
Каждая компания имеет различные доступные ресурсы и бизнес-требования, поэтому нет универсального решения для резервного копирования и восстановления ClickHouse, которое будет подходить в каждой ситуации. То, что работает для одного гигабайта данных, скорее всего, не будет работать для десятков петабайт. Существует множество возможных подходов со своими плюсами и минусами, которые будут рассмотрены ниже. Рекомендуется использовать несколько подходов вместо одного, чтобы компенсировать их различные недостатки.
Имейте в виду, что если вы создали резервную копию чего-то и никогда не пытались восстановить её, скорее всего, восстановление не будет работать должным образом, когда вам это действительно понадобится (или, по крайней мере, это займет больше времени, чем будет приемлемо для бизнеса). Поэтому, какой бы подход к резервному копированию вы ни выбрали, обязательно автоматизируйте процесс восстановления и регулярно запускайте его на резервном кластере ClickHouse.
Часто данные, которые поступают в ClickHouse, доставляются через некоторую отказоустойчивую очередь, например [Apache Kafka](https://kafka.apache.org). В этом случае можно настроить дополнительный набор подписчиков, которые будут считывать один и тот же поток данных во время записи в ClickHouse и хранить его в холодном хранилище. Большинство компаний уже имеют некоторые рекомендуемые по умолчанию холодные хранилища, которые могут быть хранилищем объектов или распределенной файловой системой, например [HDFS](https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html).
Некоторые локальные файловые системы позволяют делать снимки (например, [ZFS](https://en.wikipedia.org/wiki/ZFS)), но они могут быть не лучшим выбором для обслуживания живых запросов. Возможным решением является создание дополнительных реплик с такой файловой системой и исключение их из [Distributed](../engines/table-engines/special/distributed.md) таблиц, используемых для запросов `SELECT`. Снимки на таких репликах будут недоступны для запросов, изменяющих данные. В качестве бонуса, эти реплики могут иметь особые конфигурации оборудования с большим количеством дисков, подключенных к серверу, что будет экономически эффективным.
ClickHouse позволяет использовать запрос `ALTER TABLE ... FREEZE PARTITION ...` для создания локальной копии партиций таблицы. Это реализуется с помощью жестких ссылок (hardlinks) на каталог `/var/lib/clickhouse/shadow/`, поэтому такая копия обычно не занимает дополнительное место на диске для старых данных. Созданные копии файлов не обрабатываются сервером ClickHouse, поэтому вы можете просто оставить их там: у вас будет простая резервная копия, которая не требует дополнительной внешней системы, однако при аппаратных проблемах вы можете утратить и актуальные данные и сохраненную копию. По этой причине, лучше удаленно скопировать их в другое место, а затем удалить локальную копию. Распределенные файловые системы и хранилища объектов по-прежнему являются хорошими вариантами для этого, однако можно использовать и обычные присоединенные файловые серверы с достаточно большой ёмкостью (в этом случае передача будет происходить через сетевую файловую систему или, возможно, [rsync](https://en.wikipedia.org/wiki/Rsync)).
Дополнительные сведения о запросах, связанных с манипуляциями партициями, см. в разделе [ALTER](../sql-reference/statements/alter/partition.md#alter_manipulations-with-partitions).
