회의 때 처음 들은 '클릭하우스(ClickHouse)', 대체 뭐길래?

 

"로그 분석은 클릭하우스로..."

오늘 오후, 팀 기술 회의 시간. 신규 프로젝트의 대규모 로그 데이터 처리 방안에 대한 논의 중, 백엔드 동료 한 분이 무심코 말했다.

"이 정도 로그 양이면, 집계는 클릭하우스로 붙이는 게 좋겠어요."

'클릭하우스(ClickHouse)?'

MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis 등은 익숙했지만, 클릭하우스는 처음 들어보는 이름이었다. 다들 자연스럽게 대화를 이어가는데 나만 물음표를 띄우고 있는 듯한 기분. 궁금증을 참지 못하고 회의가 끝나자마자 구글링을 시작했다. 이 글은 나처럼 클릭하우스를 처음 접하는 개발자들을 위해, 내가 찾아본 내용을 정리한 첫인상 기록이다.

그래서, 클릭하우스가 뭔데?

가장 먼저 찾아본 정의는 이렇다.

"ClickHouse는 대규모 데이터셋의 실시간 분석을 위해 설계된 오픈소스, 컬럼-지향(Column-Oriented) SQL 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이다."

여기서 핵심 키워드는 두 가지, '컬럼-지향'과 '분석'이다. 이 두 가지를 이해하면 클릭하우스의 정체성을 파악할 수 있다.

잠깐, OLTP vs OLAP (가장 중요한 개념)

클릭하우스를 이해하려면, 우리가 흔히 사용하는 MySQL, PostgreSQL 같은 데이터베이스와 무엇이 다른지 알아야 한다. 데이터베이스 시스템은 크게 두 가지 목적으로 나뉜다.

• OLTP (Online Transaction Processing): 우리가 흔히 쓰는 관계형 데이터베이스(RDBMS)가 여기에 속한다. 쇼핑몰의 '주문 처리'를 생각하면 쉽다. 수많은 사용자들이 동시에 상품을 주문하고, 재고를 확인하며, 결제하는 등 작고 빠른 '트랜잭션'이 실시간으로 일어난다. 데이터를 쓰고, 읽고, 수정하고, 삭제하는 작업(CRUD)에 최적화되어 있다.
• OLAP (Online Analytical Processing): 클릭하우스가 바로 여기에 속한다. 쇼핑몰의 '매출 분석'을 생각하면 된다. "지난 한 달간 20대 여성이 가장 많이 구매한 상품 카테고리는?" 같은 질문에 답하기 위해, 수억 개의 로그 데이터를 훑고 집계하여 인사이트를 얻는 작업이다. 대용량의 데이터를 읽고, 특정 조건으로 필터링하고, 그룹화하여 통계를 내는 작업에 최적화되어 있다.

즉, 클릭하우스는 MySQL을 대체하는 데이터베이스가 아니라, 분석이라는 특정 목적을 위해 탄생한 특수 목적 데이터베이스인 것이다.

왜 '컬럼 기반(Column-Oriented)'이 분석에 유리할까?

OLAP에 최적화된 비결은 바로 '컬럼 기반 저장 방식'에 있다. 이것도 기존 데이터베이스(로우 기반)와 비교하면 이해하기 쉽다.

• 로우(Row) 기반 저장 (MySQL 등): 데이터를 한 줄(row) 단위로 묶어서 저장한다. 마치 엑셀 시트처럼.
  [1, '김개발', 30, '서울']
[2, '이코딩', 28, '부산']
[3, '박서버', 35, '판교']
  이 상태에서 "모든 사용자의 평균 나이는?"이라는 쿼리를 실행하면, 데이터베이스는 이름, 주소 등 필요 없는 데이터까지 전부 다 디스크에서 읽어와야만 나이 값을 얻을 수 있다.
• 컬럼(Column) 기반 저장 (ClickHouse): 데이터를 열(column) 단위로 묶어서 저장한다.
  ID: [1, 2, 3, ...]
이름: ['김개발', '이코딩', '박서버', ...]
나이: [30, 28, 35, ...]
주소: ['서울', '부산', '판교', ...]
  이 상태에서 "모든 사용자의 평균 나이는?" 쿼리를 실행하면, 데이터베이스는 오직 '나이' 컬럼 데이터만 디스크에서 읽는다. 이는 디스크 I/O를 극적으로 줄여, 로우 기반 방식과는 비교도 안 될 정도로 빠른 속도를 보여준다. 또한, 같은 종류의 데이터끼리 모여있어 압축에도 훨씬 유리하다.

클릭하우스 첫인상 요약

• 미친 듯한 속도: 대용량 데이터 집계 및 분석 쿼리 속도가 정말 빠르다.
• 특화된 목적: 일반적인 웹 애플리케이션의 메인 DB로는 적합하지 않다. (트랜잭션 미지원, 잦은 수정/삭제에 불리)
• 최고의 파트너: 로그 데이터 분석, 실시간 대시보드, 빅데이터 통계 등 대규모 읽기/분석 작업에 최고의 선택지가 될 수 있다.

결론: 이제야 이해가 간다

이제야 회의 때 동료가 왜 '클릭하우스'를 언급했는지 명확히 이해가 갔다. 수억 건씩 쌓이는 로그 데이터를 기존 RDBMS에 넣고 GROUP BY와 SUM을 실행하는 것이 얼마나 끔찍한 일인지, 우리는 이미 경험으로 알고 있었다. 클릭하우스는 바로 그 '끔찍한 일'을 거의 실시간으로 처리해줄 수 있는 해결사였던 것이다.

새로운 기술의 등장은 언제나 설렌다. 모든 문제를 해결하는 만능 열쇠는 없지만, 특정 문제를 해결하기 위한 최고의 망치는 언제나 존재한다. 클릭하우스는 '대용량 데이터 분석'이라는 문제를 해결하기 위한 아주 강력한 망치인 셈이다. 조만간 개인 프로젝트에서 직접 사용해보며 그 소문난 속도를 체감해봐야겠다.

 

 

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