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📌 1. ClickHouse란 무엇인가?
ClickHouse는 Yandex가 개발한 컬럼 지향(Columnar) OLAP 데이터베이스입니다.
핵심 컨셉은:
- 초고속 읽기 성능 (OLAP 분석 쿼리)
- 압축률 우수
- 분산 처리 가능
- 실시간 분석(near real-time)
ClickHouse는 “데이터 웨어하우스 + 실시간 로그·이벤트 분석 엔진”의 중간 형태로 볼 수 있습니다.
대표적 사용처:
- 로그 분석 (ELK 대체)
- 모니터링/Metric 저장 (Prometheus 대체 가능)
- 이벤트 분석 (사용자 행동 로그)
- 대규모 시계열 데이터 처리
- BI/OLAP 분석
📌 2. ClickHouse vs MySQL 비교
| 구분 | ClickHouse | MySQL |
| DB 유형 | OLAP (컬럼 지향) | OLTP (행(Row) 지향) |
| 목적 | 대규모 읽기/집계 | 실시간 트랜잭션 |
| 쓰기 성능 | 매우 빠름(배치 인서트 최적) | 빠름(단건 트랜잭션 강함) |
| 읽기 성능 | 대량 데이터 집계에 매우 강함 | 단건 조회/조인에 강함 |
| 인덱스 | 스킵 인덱스, 파티션, sparse index | B-Tree 인덱스 |
| 조인 | 제한적, 새로운 버전에서 개선됨 | 매우 강력 |
| 트랜잭션 | 거의 없음 (OLAP이므로) | ACID 준수 |
| 확장성 | 수평 확장 매우 우수 | 수평 확장 어려움 |
| 저장 구조 | 컬럼 저장 + 고압축 | 행 기반 저장 |
| 활용 적합성 | 로그, 이벤트 분석, 대용량 OLAP | 주문/결제 시스템, ERP, CRUD 서비스 |
요약하면
- MySQL → 서비스 DB(트랜잭션)
- ClickHouse → 분석, 로그, 대규모 집계
특히 초당 수천만 로그를 넣고 바로 분석하는 구조에서는 ClickHouse가 MySQL을 압도적으로 능가합니다.
📌 3. ClickHouse vs DuckDB 차이점
DuckDB와 ClickHouse는 둘 다 OLAP 엔진입니다. 그러나 철학이 완전히 다릅니다.
| 구분 | ClickHouse | DuckDB |
| 설계 철학 | 서버형 OLAP DB, 분산 확장 | 임베디드 OLAP 엔진, 파일 기반 |
| 설치 형태 | 서버/클러스터로 동작 | Python·App에 포함되는 DB (SQLite처럼) |
| 데이터 규모 | 수십~수백억 데이터 | 싱글 머신 메모리 범위 |
| 스토리지 | 서버 스토리지, S3 등 | Parquet/CSV/Local 파일 |
| 사용 목적 | 로그 플랫폼, DW, 실시간 분석 | 로컬 데이터 분석, 파이프라인, 임시 쿼리 |
| 확장성 | 수평 확장 가능 | 단일 노드 중심 |
| 커넥션 방식 | TCP/HTTP 서버 | 라이브러리 호출(duckdb.connect()) |
| 쓰기 방식 | 대량 배치 삽입 최적화 | 파일 스캔 기반 즉시 분석에 강함 |
| 운영 비용 | 운영 필요 | 운영 비용 거의 없음 |
| 쿼리 성능 | 대규모 데이터 집계 우수 | 소규모~중규모 데이터 분석 최강 |
가장 중요한 차이
- ClickHouse = 서버 기반 고성능 분석 DB
- DuckDB = 애플리케이션 내부 분석 엔진 (SQLite의 OLAP 버전)
둘 다 OLAP이지만
ClickHouse는 운영형(operational), DuckDB는 임베디드 분석형 입니다.
📌 4. 어떤 상황에 어떤 DB를 써야 하는가?
🔥 ClickHouse 추천 상황
- 초당 수십만 ~ 수천만 로그 적재
- 엔터프라이즈 수준의 실시간 대시보드
- Grafana, Kibana 대체
- 이벤트 분석(Amplitude/Mixpanel 대체)
- 분산 환경 필수
🐤 DuckDB 추천 상황
- Python 기반 데이터 분석
- CSV/Parquet 파일 분석
- 로그 파이프라인의 임시 ETL, 일시적 분석
- 서버 없이 로컬/단일 노드에서 빠른 분석
🐬 MySQL 추천 상황
- CRUD 중심 서비스 DB
- 사용자/상품/결제 등 트랜잭션 중심
- OLAP에는 부적합 (복잡한 집계가 느림)
📌 5. 로그 분석을 기준으로 한 선택 가이드
| 로그 규모 | 추천 |
| 수십 GB 이하 | DuckDB |
| 수백 GB~수 TB (싱글 서버 가능) | ClickHouse |
| 수 TB 이상 + 분산 필요 | ClickHouse 클러스터 |
| 트랜잭션 로그 저장/일반 서비스 로그 | MySQL(OLTP) |
| 임시 분석/개발환경에서 분석 | DuckDB |
📌 최종 요약
ClickHouse
- 고성능 컬럼 기반 OLAP DB
- 로그/이벤트/모니터링 분석에 최적
- MySQL보다 훨씬 빠른 대규모 집계 성능
MySQL
- 트랜잭션(DBMS)
- CRUD·조인 처리에 강함
- OLAP·로그 분석은 적합하지 않음
DuckDB
- 로컬/임베디드 OLAP 엔진
- 파일 분석/ETL/개발환경에서 최강
- ClickHouse처럼 서버·클러스터 운영은 불가능
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