데브포유

동일한 노트북에서 도커 환경으로 각각 테스트한 결과입니다. MariaDB ColumnStore 10.5.12 1. 테이블 생성 CREATE TABLE `tt_trade` ( `a` varchar(10) DEFAULT NULL, `b` varchar(10) DEFAULT NULL, `c` varchar(10) DEFAULT NULL, `d` varchar(10) DEFAULT NULL, `e` integer ) ENGINE=ColumnStore DEFAULT CHARSET=latin1; 2. 데이터 50만건 넣기 2-1. jdbc option = jdbc:mariadb://127.0.0.1:3306/mobdw?rewriteBatchedStatements=true 2-2. Batch처리로 1000건 식 입력..

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 ..

첫 번째 책 - 오라클 튜닝 에센셜 DBMS_XPLAN으로 실행계획 뽀개기 SQL 튜닝을 배우고 싶은 개발자 또는 DBA 분들이 보면 좋을 것 같아서 추천드립니다. 무엇보다도 일반적인 SQL 작성보다는 어렵게 느끼기 때문에 비교적 적은 분량으로 알차게 구성된 책으로 먼저 공부하는 것도 좋은 선택입니다. SQL 튜닝의 짜릿한 경험을 느껴보고 싶은 분들에게 권해 드립니다. 두 번째 책 - 불친절한 SQL 프로그래밍 기본 개념에서 고급 기능까지 오라클 SQL의 바이블 오라클 SQL 문법이 비교적 자세하게 설명되어 있어, 초급부터 중금 개발자에게 도움이 될 것 같아 추천드립니다. 특히 Oracle 11g까지만 사용해 본 개발자라면, 12c부터 추가된 문법을 배울 수 있어서 더욱 좋습니다. "LATERAL 인라인..

이 글을 쓰는 2022년 7월 현재 기준으로 가장 많이 사용되는 RDB가 오라클이기 때문에, SQL를 처음 배울 때 오라클 기준으로 배우면 활용하게 될 상황이 더 많습니다. 그리고 SQL를 배우다 보면 원리를 터득할 수 있어서 다른 RDB도 쉽게 배울 수 있습니다. SQL 생 초짜라면 "SQL의 컨셉" 책을 보면서 기초 문법을 다지면 좋습니다. 그리고 제가 제일 좋아하는 책인 "오라클 성능 고도화 1,2" 또는 "친절한 SQL 튜닝" 책을 통해서 중.고급 개념을 배울 수 있습니다. 그리고 오라클에서 SQL 실행계획을 체계적으로 배우고자 한다면 "실행 계획으로 배우는 고성능 데이터베이스 튜닝" 보면 좋습니다. 위에 나열한 책 외에도 SQL를 배우기 위한 좋은 책들은 많이 있습니다. Newbie에서 탈출하고..