ClickHouse는 실시간으로 분석 데이터 리포트를 생성할 수 있게 해주는 오픈소스 컬럼-지향 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다.
ClickHouse GitHub 요약
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핵심 기술: 주로 C++(72.4%)로 작성되었으며, Assembly, Python 등 다른 언어도 사용됩니다.
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라이선스: Apache-2.0 라이선스를 따르는 오픈소스 프로젝트입니다.
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생태계 및 커뮤니티:
- 설치형(self-hosted) 외에 제작사에서 직접 운영하는 ClickHouse Cloud 서비스도 제공됩니다.
- 공식 문서, 튜토리얼, 블로그, 유튜브 채널 등 다양한 학습 자료를 제공합니다.
- Slack, Telegram을 통해 실시간으로 사용자 및 기여자들과 소통할 수 있습니다.
- 매월 새로운 릴리스와 커뮤니티 콜을 진행하며, 전 세계적으로 밋업과 같은 오프라인 행사를 활발히 개최합니다.
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인기 및 기여도: 2025년 6월 기준, GitHub에서 41,300개 이상의 스타(stars)와 7,400개 이상의 포크(forks)를 기록했으며, 1,700명 이상의 기여자가 참여하고 있습니다.
ClickHouse 사용 후기 및 평가
ClickHouse는 특정 목적에 사용될 때 매우 강력한 성능을 발휘하지만, 몇 가지 단점도 존재하여 도입 시 고려가 필요합니다.
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장점
- 초고속 쿼리 성능: 대용량 데이터셋에서 집계 쿼리를 실행할 때 매우 빠른 속도를 자랑합니다 이는 실시간 분석 및 사기 탐지 시스템과 같은 사용 사례에 적합합니다.
- 컬럼 기반 저장 및 압축: 데이터를 컬럼 단위로 저장하고 효율적으로 압축하여, 특정 컬럼만 필요한 분석 쿼리에서 디스크 I/O를 줄이고 저장 공간을 절약합니다.
- 분산 처리 및 실시간 데이터 처리: 여러 서버에 데이터를 분산하여 병렬로 처리할 수 있으며, 데이터가 실시간으로 입력되는 동시에 쿼리가 가능합니다. LangSmith와 같은 기업은 ClickHouse를 통해 프로덕션 워크로드를 확장하고 비용을 절감하는 긍정적인 경험을 했습니다.
- 클러스터링을 통한 고가용성: 여러 서버를 묶어 클러스터를 구성함으로써 데이터 이중화(redundancy), 부하 분산(load balancing), 고가용성(high availability)을 확보할 수 있습니다.
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단점
- 제한적인 데이터 수정 및 삭제: 성능 극대화를 위해
UPDATE와DELETE기능이 제한적이므로, 데이터 수정이 잦은 환경에는 부적합할 수 있습니다. - 트랜잭션 지원 부족: 금융 거래와 같이 데이터의 정합성이 매우 중요한 시스템에 필요한 ACID 트랜잭션을 완벽하게 지원하지 않습니다.
- 복잡한 조인 연산의 한계: 여러 테이블을 조인하는 복잡한 쿼리에서는 성능이 저하될 수 있으며, 단일 테이블 분석에 더 최적화되어 있습니다.
- 높은 학습 곡선 및 메모리 사용량: ClickHouse 고유의 SQL 문법과 최적화 기법을 익혀야 하므로 학습 곡선이 높은 편입니다. 또한, 쿼리 실행 시 많은 메모리를 사용할 수 있어 충분한 하드웨어 사양이 요구됩니다.
- 제한적인 데이터 수정 및 삭제: 성능 극대화를 위해