데브포유

ClickHouse와 MariaDB ColumnStore는 둘 다 열 기반 데이터베이스이지만 서로 다른 사용 사례에 대한 적합성에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 성능: ClickHouse는 고성능 및 짧은 대기 시간으로 대량의 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 읽기 작업이 많은 워크로드에 최적화되어 있으며 데이터의 병렬 처리를 지원합니다. 반면 MariaDB ColumnStore는 데이터 웨어하우징 및 분석 워크로드를 위해 설계되었으며 실시간 데이터 처리를 위한 ClickHouse만큼 빠르지 않을 수 있습니다. 확장성: ClickHouse는 수평 확장 가능한 아키텍처용으로 설계되었으며 수십억 행의 데이터를 처리할 수 있습니다. 여러 노드에서 데이터의 분산 처리를 지원합니다. M..

ClickHouse supports multiple table engines, each with different storage and performance characteristics. The following are the most commonly used table engines in ClickHouse: MergeTree: This is the default engine used in ClickHouse. It is optimized for read-heavy workloads and provides efficient filtering and aggregation operations. It uses a b-tree data structure and supports partial indexing a..

Some of the disadvantages of ClickHouse include: Limited scalability: ClickHouse has limited scalability compared to other big data solutions, making it less suitable for large-scale data processing. Steep learning curve: ClickHouse has a steeper learning curve compared to other database management systems, making it less accessible for new users. Limited support for secondary indexes: Secondary..

ClickHouse는 Yandex에서 개발한 오픈 소스 열 기반 데이터베이스 관리 시스템입니다. ClickHouse의 기본 아키텍처는 분석 및 OLAP(Online Analytical Processing) 워크로드를 위한 고성능 및 확장성을 제공하도록 설계되었습니다. 다음은 ClickHouse 아키텍처의 주요 구성 요소에 대한 개요입니다. 열 기반 스토리지: ClickHouse는 기존 관계형 데이터베이스에서 사용하는 행 기반 스토리지보다 분석 워크로드에 더 효율적인 열 기반 방식으로 데이터를 저장합니다. 분산 저장소: ClickHouse는 클러스터의 여러 노드에 데이터를 저장하여 수평적 확장성을 허용하는 분산 저장소 아키텍처를 지원합니다. 압축: ClickHouse는 델타 압축, 실행 길이 인코딩 및 사..

도커로 설치 docker pull yandex/clickhouse-server ocker run -d --name clickhouse-server -p 8123:8123 -p 9000:9000 yandex/clickhouse-server DBeaver로 접속해서 데이터베이스 생성 CREATE DATABASE DEV4U; 테이블 생성 CREATE TABLE dev4u.tt_a ( `name` String, `age` UInt32 ) ENGINE = MergeTree ORDER BY name UPDATE 구문 테스트 ChatGPT가 답변한 내용처럼 ClickHouse에서도 이제 업데이트 구문이 동작했습니다. 언제가 될지는 모르겠지만, 다음번에 DW 구축 프로젝트가 있으면, ClickHouse도 적극 검토해 ..