📌 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

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.

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

📌 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

🔹 COLLATION() 함수 사용

set @stock_code := '996161';
SELECT COLLATION(@stock_code);

✅ 결과 예시:

🔹 CHARSET() 함수 사용

set @stock_code := '996161';
SELECT CHARSET(@stock_code);

✅ 결과 예시:

🔹 변수의 Collaton 과 컬럼의 Collation이 다를 경우의 처리 방법

• 일반적인 변수 선언

set @stock_code := '1177851';
SELECT COLLATION(@stock_code);

• Collation을 지정하여 선언

set @stock_code := '1177851' collate utf8mb4_0900_ai_ci;
SELECT COLLATION(@stock_code);

• Convert를 사용하여 변환

set @stock_code := convert('1177851' using utf8mb4);
SELECT COLLATION(@stock_code);

1️⃣ SHOW VARIABLES 사용

SHOW VARIABLES LIKE 'character\_set\_%';

✅ 결과 예시:

2️⃣ 특정 데이터베이스의 문자셋 조회

SELECT SCHEMA_NAME, DEFAULT_CHARACTER_SET_NAME, DEFAULT_COLLATION_NAME
FROM information_schema.SCHEMATA
WHERE SCHEMA_NAME = 'database_name';

✅ 결과 예시:

3️⃣ 특정 테이블의 문자셋 조회 - 1

show create table tbl_stock_list_us;

✅ 결과 예시:

CREATE TABLE `tbl_stock_list_us` (
  `event_date` date NOT NULL COMMENT '기준일',
  `symbol_code` varchar(10) NOT NULL COMMENT '종목 코드',
  `last_open_raw` double NOT NULL COMMENT '시가 Raw',
  `last_max_raw` double NOT NULL COMMENT '고가 Raw',
  `last_min_raw` double NOT NULL COMMENT '저가 Raw',
  `last_close_raw` double NOT NULL COMMENT '종가 Raw',
  `change_precent_raw` double NOT NULL COMMENT '변동률(퍼센트) Raw',
  `volume_raw` double NOT NULL COMMENT '거래량',
  `upd_date` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`event_date`,`symbol_code`),
  UNIQUE KEY `idx_01` (`symbol_code`,`event_date`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci

3️⃣ 특정 테이블의 문자셋 조회 - 2

SELECT TABLE_NAME, TABLE_COLLATION
FROM information_schema.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA = 'db_stock' AND TABLE_NAME = 'tbl_stock_list_us';

✅ 결과 예시:

4️⃣ 특정 열(Column)의 문자셋 조회

SELECT COLUMN_NAME, CHARACTER_SET_NAME, COLLATION_NAME
FROM information_schema.COLUMNS
WHERE TABLE_SCHEMA = 'db_stock' AND TABLE_NAME = 'tbl_stock_list_us';

✅ 결과 예시:

MySQL에서 utf8mb4_0900_ai_ci와 utf8mb4_unicode_ci는 둘 다 utf8mb4 문자셋을 사용하는 대소문자 무시(_ci: case-insensitive) 비교(collation) 방식이지만, 주요한 차이점이 있습니다.

🔹 utf8mb4_unicode_ci

• MySQL 5.5+ 버전에서 사용되는 표준 유니코드 정렬 방식
• Unicode 4.0 기준으로 정렬 및 비교 수행
• 일부 문자(예: 이모지, 특수 문자)에 대한 정렬이 최신 유니코드 표준과 다를 수 있음

✅ 특징:

• MySQL 5.5부터 제공되며 널리 사용됨
• 성능은 utf8mb4_general_ci보다는 느리지만 정확함
• 최신 유니코드 규칙을 반영하지 못할 수 있음

🔹 utf8mb4_0900_ai_ci

• **MySQL 8.0+**에서 제공하는 새로운 유니코드 정렬 방식
• Unicode 9.0 기준으로 정렬 및 비교 수행
• AI (Accent-Insensitive): 악센트 무시 (é == e)
• CI (Case-Insensitive): 대소문자 무시 (A == a)
• 성능이 개선되었으며 더 정확한 유니코드 정렬을 지원

✅ 특징:

• MySQL 8.0 이상에서 권장됨
• 최신 유니코드 표준을 반영하여 더 정확한 정렬 방식 제공
• 성능 최적화됨

🔹 정리 (비교)

비교 항목utf8mb4_unicode_ciutf8mb4_0900_ai_ci

📌 MySQL 8.0 이상을 사용한다면 utf8mb4_0900_ai_ci를 권장
📌 MySQL 5.7 이하에서는 utf8mb4_unicode_ci를 사용