데이터 분석 환경 구축 - 01. Clickhouse란?

데이터 분석을 위한 강력한 OLAP 데이터베이스를 찾고 계신가요?
ClickHouse는 빠른 속도와 확장성을 자랑하는 컬럼형 데이터베이스로, 대규모 데이터 분석에 최적화된 솔루션입니다.
이 글에서는 ClickHouse의 개념을 이해하고, 직접 실습을 통해 기본적인 사용법을 익혀보겠습니다.

1. ClickHouse란?

ClickHouse는 Yandex에서 개발한 오픈소스 컬럼형 데이터베이스로, 특히 대규모 데이터 분석(OLAP)에 최적화되어 있습니다.
다른 RDBMS와 달리 컬럼 단위 저장 방식을 채택하여 빠른 쿼리 성능과 효율적인 데이터 압축을 제공합니다.

ClickHouse의 주요 특징

✅ 컬럼 기반 저장(Columnar Storage) → 빠른 분석 쿼리 속도
✅ 분산 아키텍처(Distributed Architecture) → 대규모 데이터 처리 가능
✅ 실시간 데이터 삽입 및 분석(Real-time Ingestion & Querying)
✅ 빠른 집계 연산 및 효율적인 인덱싱(Aggregation & Indexing)

ClickHouse vs. PostgreSQL 비교

특성 ClickHouse PostgreSQL

데이터 저장 방식	컬럼 기반(Column-oriented)	행 기반(Row-oriented)
데이터 처리 유형	OLAP (분석용)	OLTP (트랜잭션)
읽기 성능	매우 빠름	상대적으로 느림
쓰기 성능	배치 삽입에 최적화	단일 행 삽입에 적합
트랜잭션 지원	제한적	강력한 트랜잭션 지원

ClickHouse는 OLTP(트랜잭션 처리)보다는 OLAP(대규모 분석 작업)에 적합합니다.
즉, 빠른 집계 쿼리와 대규모 데이터 조회가 필요한 경우 ClickHouse가 PostgreSQL보다 훨씬 유리합니다.

2. ClickHouse 실습: Docker로 빠르게 실행하기

ClickHouse를 설치하는 가장 간단한 방법은 Docker를 이용하는 것입니다.
아래 명령어를 실행하면 간단히 ClickHouse를 실행할 수 있습니다.

docker run -d --name test-clickhouse-server --ulimit nofile=262144:262144 clickhouse/clickhouse-server

이제 ClickHouse에 접속해보겠습니다.

docker exec -it some-clickhouse-server clickhouse-client

테이블을 생성하고 샘플 데이터를 삽입해보겠습니다.

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

INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice', 25), (2, 'Bob', 30), (3, 'Charlie', 35);

SELECT * FROM users;

ClickHouse는 컬럼 기반 저장 방식 덕분에 대량의 데이터 분석 및 집계 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.

3. ClickHouse의 한계 및 고려할 점

🚧 OLTP 워크로드에 적합하지 않음

• ClickHouse는 UPDATE, DELETE 연산이 비효율적입니다.
• 실시간 트랜잭션 처리보다는 대량 데이터 분석에 특화되어 있습니다.

🚧 고급 설정 필요

• 기본 설정으로도 빠르지만, 쿼리 최적화 및 엔진 튜닝이 필요할 수 있습니다.