태그별 기사: clickhouse

ClickHouse 건너뛰기 인덱스: bloom, set, minmax

ClickHouse 건너뛰기 인덱스가 ORDER BY 외부 열에 대한 쿼리를 가속화하는 방법. minmax, set, bloom_filter, ngrambf_v1, tokenbf_v1의 분석과 게임 및 EXPLAIN 예제.

ClickHouse Materialized Views: INSERT 시 트리거

ClickHouse에서 MV 작동 방식: 증분 집계, 분→시→일 체인, Null+Kafka 패턴, POPULATE와 그 위험성. SummingMergeTree 및 AggregatingMergeTree 예제.

특수 ClickHouse 엔진: MergeTree가 필요하지 않은 경우

ClickHouse Memory, Buffer, Null, Log, URL, S3 및 PostgreSQL 엔진 개요. 계수 캐시, Kafka로부터의 버퍼링된 삽입, 외부 데이터베이스의 실시간 데이터 예제.

ClickHouse의 딕셔너리: JOIN 없이 빠른 조회

ClickHouse 딕셔너리를 사용하여 JOIN을 마이크로초 단위의 인메모리 조회로 대체하는 방법. 유형: flat/hashed/range, 데이터 소스, dictGet 및 도박 예제.

ClickHouse의 TTL: 데이터 수명 주기 관리

ClickHouse TTL이 데이터를 자동으로 삭제하고, HDD/S3로 이동하며, 집계하고, 익명화하는 방법. GDPR, 계층형 스토리지 및 오래된 레코드 그룹화 예제.

ClickHouse의 ORDER BY 및 PRIMARY KEY: 인덱스 선택

ClickHouse에서 ORDER BY를 올바르게 선택하는 방법: 희소 인덱스, 열 카디널리티, 동등 vs 범위, EXPLAIN을 통한 검증. 도박을 위한 규칙 및 예제.

ClickHouse 파티셔닝: 전략 및 작업

ClickHouse에서 파티셔닝이 DROP 및 데이터 관리를 가속화하는 방법. 파티션 크기 선택, system.parts, DETACH/ATTACH, FREEZE, SSD/HDD로 이동, 오래된 데이터 삭제 스크립트.

ClickHouse의 CollapsingMergeTree: UPDATE 없이 업데이트하기

CollapsingMergeTree와 VersionedCollapsingMergeTree가 ClickHouse에서 UPDATE를 대체하는 방법: sign 열, 축소 쌍, SUM(amount*sign), 순서 문제 및 버전을 통한 해결

ClickHouse의 SummingMergeTree와 AggregatingMergeTree

ClickHouse의 증분 집계: SummingMergeTree와 AggregatingMergeTree가 대시보드를 100배 빠르게 하는 방법. 예제, 구체화된 뷰, 함정 및 비교.

ClickHouse의 ReplacingMergeTree: 완벽 가이드

ReplacingMergeTree가 중복을 제거하고 버전 및 FINAL과 함께 작동하는 방법을 알아보세요. 고급 중복 제거를 위한 예제, 함정 및 CollapsingMergeTree와의 비교.

ClickHouse: 컬럼형 DBMS가 분석을 100배 가속화하는 이유

실제 벤치마크와 베팅 스킴을 사용하여 설명: ClickHouse vs PostgreSQL 및 MySQL. 아키텍처, 쿼리 예제, 사용 사례. 5분 읽기.

ClickHouse Materialized Views: 미묘한 점과 해결책

ClickHouse에서 MV는 어떻게 작동하나요? 전통 DBMS와의 핵심 차이점, UPDATE/DELETE 제한 및 모범 사례. 설계 오류를 피하는 방법을 배우세요.

ClickHouse: MV에서의 중복 제거와 손실

ClickHouse에서 매터리얼라이즈드 뷰의 블록 중복 제거로 인한 데이터 손실 분석. insert_deduplicate=0 및 deduplicate_blocks_in_dependent_materialized_views=1 설정. 무손실 저장소 구성 — 자세한 내용 읽기.

Kafka Engine ClickHouse: 손실 없는 원자성

ClickHouse에서 스트림으로부터 안정적인 삽입을 위한 Kafka Engine 설정. offset-commit 데모, 장애 시 손실 방지. 중/시니어 개발자 가이드.

빅 데이터용 PostgreSQL 대신 Airflow와 함께 ClickHouse

분석에서 Airflow + ClickHouse가 PostgreSQL을 대체하는 이유를 알아보세요. 성능 비교, 데이터 엔지니어를 위한 예제. ETL 파이프라인을 위한 컬럼형 DB로 전환하세요.

ClickHouse의 CTE: 최적화 대신 매크로

ClickHouse에서 WITH가 여러 번 실행되는 이유 분석 및 임시 테이블로 대체하는 방법. 개발자를 위한 코드 예제, EXPLAIN, 비교. 함정 없이 쿼리 속도 향상.

ClickHouse CPU 80% 진단

ClickHouse에서 문제 쿼리 찾기 도구: system.processes, query_log, EXPLAIN. 진단 단계, SQL 예제, 체크리스트. 다운타임 없이 부하 최적화.