ClickHouse 분석 패턴

고성능 분석 및 데이터 엔지니어링을 위한 ClickHouse 전용 패턴.

활성화 시점

• ClickHouse 테이블 스키마 설계 시 (MergeTree 엔진 선택)
• 분석 쿼리 작성 시 (집계, 윈도우 함수, 조인)
• 쿼리 성능 최적화 시 (파티션 프루닝, 프로젝션, 구체화된 뷰)
• 대량 데이터 수집 시 (배치 삽입, Kafka 통합)
• PostgreSQL/MySQL에서 ClickHouse로 분석 마이그레이션 시
• 실시간 대시보드 또는 시계열 분석 구현 시

개요

ClickHouse는 온라인 분석 처리(OLAP)를 위한 컬럼 지향 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다. 대규모 데이터셋에 대한 빠른 분석 쿼리에 최적화되어 있습니다.

주요 특징:

• 컬럼 지향 저장소
• 데이터 압축
• 병렬 쿼리 실행
• 분산 쿼리
• 실시간 분석

테이블 설계 패턴

MergeTree 엔진 (가장 일반적)

CREATE TABLE markets_analytics (
    date Date,
    market_id String,
    market_name String,
    volume UInt64,
    trades UInt32,
    unique_traders UInt32,
    avg_trade_size Float64,
    created_at DateTime
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (date, market_id)
SETTINGS index_granularity = 8192;

ReplacingMergeTree (중복 제거)

-- 중복이 있을 수 있는 데이터용 (예: 여러 소스에서 수집된 경우)
CREATE TABLE user_events (
    event_id String,
    user_id String,
    event_type String,
    timestamp DateTime,
    properties String
) ENGINE = ReplacingMergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(timestamp)
ORDER BY (user_id, event_id, timestamp)
PRIMARY KEY (user_id, event_id);

Aggre…