ClickHouse Cloud 모범 사례
이 섹션에서는 ClickHouse Cloud를 최대한 활용하기 위해 따르는 것이 좋을 모범 사례를 제공합니다.
| 페이지 | 설명 |
|---|---|
| 사용량 제한 | ClickHouse의 사용량 한도와 제한을 확인합니다. |
| 멀티 테넌시 | 멀티 테넌시를 구현하기 위한 다양한 전략을 알아봅니다. |
이는 모든 ClickHouse 배포에 공통으로 적용되는 일반적인 모범 사례에 추가되는 내용입니다.
| Page | Description |
|---|---|
| Choosing a Primary Key | 쿼리 성능을 극대화하고 스토리지 오버헤드를 최소화할 수 있는 기본 키를 선택하는 방법을 설명합니다. |
| Select Data Types | 메모리 사용량을 줄이고 압축률을 개선하며 쿼리를 가속화할 수 있는 최적의 데이터 타입을 선택하는 방법을 설명합니다. |
| Use Materialized Views | 구체화된 뷰(materialized view)를 활용하여 데이터를 사전 집계하고 분석 쿼리 속도를 크게 향상하는 방법을 설명합니다. |
| Minimize and Optimize JOINs | ClickHouse의 JOIN 기능을 효율적으로 사용하는 모범 사례를 다룹니다. |
| Choosing a Partitioning Key | 효율적인 데이터 프루닝과 더 빠른 쿼리 실행을 가능하게 하는 파티셔닝 전략을 선택하는 방법을 설명합니다. |
| Selecting an Insert Strategy | 적절한 insert 패턴을 통해 데이터 수집 처리량을 최적화하고 리소스 사용량을 줄이는 방법을 설명합니다. |
| Data Skipping Indices | 보조 인덱스를 전략적으로 적용하여 관련 없는 데이터 블록을 건너뛰고 필터링된 쿼리를 가속화하는 방법을 설명합니다. |
| Avoid Mutations | 비용이 큰 UPDATE/DELETE 연산을 제거하도록 스키마와 워크플로우를 설계하여 성능을 향상하는 방법을 설명합니다. |
| Avoid OPTIMIZE FINAL | OPTIMIZE FINAL을 사용하면 도움이 되기보다 해가 되는 경우를 이해하여 성능 병목 현상을 방지하는 방법을 설명합니다. |
| Use JSON where appropriate | ClickHouse에서 반정형 JSON 데이터를 다룰 때 유연성과 성능 간 균형을 맞추는 방법을 설명합니다. |