배포 방식

ClickHouse는 요구 사항에 따라 여러 가지 방식으로 배포할 수 있는 다재다능한 데이터베이스 시스템입니다. 근본적으로 모든 배포 옵션은 동일한 강력한 ClickHouse 데이터베이스 엔진을 사용하며, 달라지는 것은 상호 작용 방식과 실행 위치입니다.

대규모 프로덕션 분석을 수행하거나 로컬에서 데이터 분석을 하거나 애플리케이션을 개발하는 경우 등, 각 사용 사례에 맞게 설계된 배포 옵션이 제공됩니다. 동일한 엔진을 기반으로 하므로 어떤 배포 모드를 사용하더라도 동일한 고성능과 SQL 호환성을 확보할 수 있습니다. 이 가이드는 ClickHouse를 배포하고 사용하는 네 가지 주요 방법을 다룹니다:

• 전통적인 클라이언트/서버 배포를 위한 ClickHouse Server
• 완전 관리형 데이터베이스 운영을 위한 ClickHouse Cloud
• 명령줄 데이터 처리를 위한 clickhouse-local
• 애플리케이션에 ClickHouse를 직접 내장하기 위한 chDB

각 배포 모드는 고유한 강점과 최적의 사용 사례를 가지며, 아래에서 자세히 살펴봅니다.

ClickHouse Server

ClickHouse Server는 전통적인 클라이언트/서버 아키텍처 형태이며, 프로덕션 환경 배포에 적합합니다. 이 배포 모드는 ClickHouse가 잘 알려진 높은 처리량과 낮은 지연 시간의 쿼리를 포함한 완전한 OLAP 데이터베이스 기능을 제공합니다.

배포 유연성 측면에서 ClickHouse Server는 개발 또는 테스트 목적으로 로컬 머신에 설치할 수 있고, AWS, GCP, Azure와 같은 주요 클라우드 제공업체에 배포하여 클라우드 기반 운영에 사용할 수 있으며, 자체 온프레미스 하드웨어에 구축할 수도 있습니다. 더 큰 규모의 운영을 위해서는 분산 클러스터로 구성하여 증가한 부하를 처리하고 고가용성을 제공하도록 할 수 있습니다.

이 배포 모드는 신뢰성, 성능, 전체 기능에 대한 접근이 중요한 프로덕션 환경에서 우선적으로 선택되는 옵션입니다.

ClickHouse Cloud

ClickHouse Cloud는 사용자가 직접 배포 환경을 운영할 때 발생하는 운영 부담을 제거해 주는 완전 관리형 ClickHouse 서비스입니다. ClickHouse Server의 핵심 기능은 모두 유지하면서도, 개발과 운영을 간소화하도록 설계된 다양한 추가 기능을 통해 사용 경험을 향상시킵니다.

ClickHouse Cloud의 핵심 장점 중 하나는 통합 도구 세트입니다. ClickPipes는 강력한 데이터 수집 프레임워크를 제공하여, 복잡한 ETL 파이프라인을 직접 관리하지 않고도 다양한 소스에서 데이터를 쉽게 연결하고 스트리밍할 수 있도록 합니다. 또한 전용 querying API를 제공하여 애플리케이션을 훨씬 더 쉽게 구축할 수 있습니다.

ClickHouse Cloud의 SQL Console에는 쿼리를 대화형 시각화로 변환할 수 있는 강력한 dashboarding 기능이 포함되어 있습니다. 저장된 쿼리를 기반으로 대시보드를 생성하고 공유할 수 있으며, 쿼리 파라미터를 통해 대화형 요소를 추가할 수 있습니다. 전역 필터를 사용해 이러한 대시보드를 동적으로 구성할 수 있어, 사용자가 사용자 정의 가능한 뷰를 통해 데이터를 탐색할 수 있습니다. 다만 시각화를 보기 위해서는 기반이 되는 저장된 쿼리에 대해 최소한 읽기 권한이 필요하다는 점을 유의해야 합니다.

모니터링과 최적화를 위해 ClickHouse Cloud에는 기본 제공 차트와 query insights가 포함되어 있습니다. 이러한 도구는 클러스터 성능에 대한 심층적인 가시성을 제공하여, 쿼리 패턴, 리소스 사용량 및 잠재적인 최적화 기회를 파악하는 데 도움이 됩니다. 이러한 수준의 관측성은 인프라 관리를 위한 전담 리소스를 투입하지 않고도 고성능 분석 운영을 유지해야 하는 팀에게 특히 유용합니다.

이 서비스는 관리형 특성 덕분에 업데이트, 백업, 스케일링 또는 보안 패치에 대해 신경 쓸 필요가 없습니다. 이러한 작업은 모두 자동으로 처리되므로, 데이터베이스 관리보다 데이터와 애플리케이션에 집중하고자 하는 조직에 이상적인 선택입니다.

clickhouse-local

clickhouse-local은(는) 단일 독립 실행형 바이너리로 ClickHouse의 전체 기능을 제공하는 강력한 명령줄 도구입니다. 본질적으로 ClickHouse Server와 동일한 데이터베이스이지만, 서버 인스턴스를 실행하지 않고도 명령줄에서 직접 ClickHouse의 모든 기능을 활용할 수 있도록 패키징된 형태입니다.

이 도구는 특히 로컬 파일이나 Cloud 스토리지 서비스에 저장된 데이터를 다룰 때 애드혹(ad-hoc) 데이터 분석에 매우 뛰어납니다. CSV, JSON, Parquet 등 다양한 형식의 파일을 ClickHouse SQL 방언을 사용해 직접 쿼리할 수 있어, 빠른 데이터 탐색이나 일회성 분석 작업에 탁월한 선택입니다.

clickhouse-local에는 ClickHouse의 모든 기능이 포함되어 있으므로, 일반적으로 ClickHouse Server로 수행하는 데이터 변환, 포맷 변환, 기타 데이터베이스 작업에 그대로 사용할 수 있습니다. 주로 일시적인 작업에 사용되지만, 필요할 경우 ClickHouse Server와 동일한 스토리지 엔진을 사용해 데이터를 지속적으로 저장할 수도 있습니다.

원격 테이블 함수와 로컬 파일 시스템 접근을 결합하면, clickhouse-local은 ClickHouse Server와 로컬 머신의 파일 간 데이터를 조인해야 하는 경우에 특히 유용합니다. 서버로 업로드하고 싶지 않은 민감한 로컬 데이터나 일시적인 로컬 데이터를 다룰 때 특히 가치가 큽니다.

chDB

chDB는 ClickHouse를 프로세스 내(in-process) 데이터베이스 엔진 형태로 내장한 것으로, 기본 구현은 Python이지만 Go, Rust, NodeJS, Bun에서도 사용할 수 있습니다. 이 배포 옵션은 ClickHouse의 강력한 OLAP 기능을 애플리케이션의 프로세스 안으로 직접 가져와 별도의 데이터베이스 설치가 필요 없도록 합니다.

chDB는 애플리케이션 환경과 자연스럽게 통합됩니다. 예를 들어 Python에서는 Pandas, Arrow와 같은 일반적인 데이터 사이언스 도구와 효율적으로 동작하도록 최적화되어 있으며, Python memoryview를 통해 데이터 복사 오버헤드를 최소화합니다. 이를 통해 기존 워크플로에서 ClickHouse의 쿼리 성능을 활용하려는 데이터 사이언티스트와 애널리스트에게 특히 유용합니다.

chDB는 clickhouse-local로 생성된 데이터베이스에 연결할 수도 있어, 데이터 작업 방식에 높은 유연성을 제공합니다. 이를 통해 로컬 개발, Python에서의 데이터 탐색, 더 영구적인 저장소 솔루션 간을 데이터 접근 패턴을 변경하지 않고도 원활하게 전환할 수 있습니다.