ClickHouse 개요 및 활용법

ClickHouse란?

ClickHouse는 고성능 컬럼형(columnar) 데이터베이스로, 빠른 데이터 분석을 위해 설계된 오픈소스 DBMS(Database Management System)다. Yandex에서 개발했으며, 대규모 로그 분석, BI(Business Intelligence), 실시간 데이터 분석 등에 최적화되어 있다.

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1. ClickHouse의 주요 특징

🚀 1) 빠른 데이터 처리 속도

• 컬럼 기반 저장(Columnar Storage)
  • 일반적인 행 기반(row-based) DBMS보다 분석 쿼리에 최적화됨.
  • 필요한 컬럼만 읽기 때문에 입출력 비용(IO) 감소.
• 벡터 연산(Vectorized Execution)
  • SIMD(단일 명령어 다중 데이터) 방식으로 연산을 병렬 처리하여 성능 향상.
• 압축(Compression)
  • ZSTD, LZ4 등의 고성능 압축 알고리즘을 지원하여 저장 공간 절약.

🔗 2) 분산 시스템 지원

• Sharding & Replication
  • 여러 노드에 데이터를 분산하여 저장(Sharding), 장애 발생 시 복제본을 활용(Replication).
• MPP(Massively Parallel Processing) 구조
  • 여러 노드에서 동시에 데이터 처리 가능.

⏳ 3) 실시간 데이터 분석

• 실시간 데이터 삽입 및 조회 가능
  • Kafka, RabbitMQ 등과 통합하여 실시간 데이터 스트리밍 가능.
• 대용량 로그 분석 및 모니터링에 최적
  • 웹 트래픽 분석, 금융 데이터 분석, IoT 데이터 처리 등에 많이 사용됨.

📊 4) ANSI SQL 유사한 쿼리 지원

• SQL 기반 쿼리를 지원하지만, MySQL이나 PostgreSQL과는 몇 가지 차이가 있음.
• JSON, Array, Tuple, Map 같은 고급 데이터 타입 지원.

💰 5) 무료 및 오픈소스

• Apache 2.0 라이선스를 따르며, 무료로 사용할 수 있음.
• Cloud 기반 서비스(ClickHouse Cloud)도 제공.

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2. ClickHouse vs. 다른 데이터베이스

특징 ClickHouse MySQL/PostgreSQL Elasticsearch

저장 방식	컬럼형 (Columnar)	행 기반 (Row-based)	JSON 기반 문서형
처리 속도	분석 속도 빠름	트랜잭션 최적화	검색 최적화
데이터 업데이트	삽입(INSERT) 위주	INSERT, UPDATE, DELETE 지원	업데이트 시 reindex 필요
분산 지원	네이티브 분산 지원	일부 지원(Sharding 필요)	네이티브 지원
주요 활용 분야	로그 분석, BI, IoT 데이터	일반 웹 애플리케이션	검색, 로그 분석

• ClickHouse는 대규모 데이터 분석(OLAP) 용도로 적합하지만, OLTP(트랜잭션 처리)에는 적합하지 않음.
• Elasticsearch는 검색 엔진 기능이 뛰어나지만, ClickHouse보다 데이터 분석 기능이 부족함.

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3. ClickHouse 기본 사용법

ClickHouse는 독립 실행형(Standalone) 또는 분산 클러스터 형태로 실행 가능하다.

📌 설치 (Docker)

docker run -d --name clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 \\
  -p 8123:8123 -p 9000:9000 -p 9009:9009 \\
  yandex/clickhouse-server

8123: HTTP API 포트9000: TCP 포트9009: 분산 클러스터용 포트

🏗️ 기본 SQL 쿼리

1️⃣ ClickHouse 클라이언트 접속

docker exec -it clickhouse-server clickhouse-client

또는 HTTP로 쿼리 실행:

curl -XPOST '<http://localhost:8123>' --data-binary "SELECT 'Hello, ClickHouse!';"

2️⃣ 테이블 생성

CREATE TABLE users (
    id UInt32,
    name String,
    age UInt8,
    created_at DateTime
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY id;

• MergeTree(): 가장 일반적인 ClickHouse 스토리지 엔진 (대량 데이터 처리에 최적).

3️⃣ 데이터 삽입

INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice', 25, now());
INSERT INTO users VALUES (2, 'Bob', 30, now());

4️⃣ 데이터 조회

SELECT * FROM users WHERE age > 20 ORDER BY age DESC;

5️⃣ 그룹화 및 집계 쿼리

SELECT age, COUNT(*) FROM users GROUP BY age;

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4. ClickHouse 활용 사례

✅ 웹사이트 로그 분석

• 대형 트래픽을 빠르게 분석 (예: Google Analytics 대체).
• Nginx/Apache 로그를 ClickHouse로 저장하고 분석.

✅ 비즈니스 인텔리전스(BI)

• 사용자 행동 분석, KPI 대시보드 생성.
• 기존 데이터 웨어하우스보다 빠른 쿼리 성능 제공.

✅ IoT 데이터 처리

• 센서 데이터, 기기 로그 실시간 저장 및 분석.

✅ 금융 데이터 분석

• 주식 시장 트랜잭션 분석.
• 거래 로그 및 위험 분석.

✅ 보안 로그 분석

• 침입 탐지 시스템(IDS) 로그 분석.
• 방화벽, VPN, 서버 접근 기록 분석.

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5. ClickHouse의 단점

❌ OLTP(트랜잭션)에는 적합하지 않음

• UPDATE, DELETE 연산이 제한적.
• 변경보다는 INSERT가 많은 시스템에 적합.

❌ JOIN 성능이 상대적으로 낮음

• MySQL/PostgreSQL처럼 복잡한 JOIN을 효율적으로 처리하지 못함.
• 대규모 JOIN 작업은 Join Engine 또는 Dictionary 사용 필요.

❌ 쓰기 병목 가능성

• ClickHouse는 Batch Insert에 최적화됨.
• 실시간 단건 삽입(INSERT)이 많으면 성능 저하 가능.

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6. ClickHouse가 적합한 경우

✅ 로그, 분석, 대시보드용 DB가 필요할 때

✅ 대용량 데이터(수십억~수조 개 행)를 빠르게 분석해야 할 때

✅ Kafka, Flink 등과 연동하여 실시간 스트리밍 데이터를 분석할 때

✅ OLAP 시스템(데이터 웨어하우스)으로 활용하고 싶을 때

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7. 결론

ClickHouse는 빠른 데이터 분석과 실시간 쿼리가 필요한 환경에서 강력한 성능을 발휘하는 컬럼형 DBMS다.

하지만 OLTP 트랜잭션 처리에는 적합하지 않으며, 대량 데이터를 다룰 때 최고의 성능을 발휘한다.

🔥 만약 대규모 로그 분석, BI, IoT 데이터 분석이 필요하다면 ClickHouse는 강력한 선택지가 될 수 있다! 🚀