솔루션 비교
클라우드 DW는 배치 리포트에 강하지만, 1초 이내 응답과 높은 동시성이 필요한 실시간 분석에서는 비용과 속도의 한계가 드러납니다. ClickHouse가 어디서 차이를 만드는지 정리했습니다.
ClickHouse는 Databricks를 대체하지 않고, 그 위에 빠른 조회 계층을 더하는 방식으로 함께 씁니다. 아래 Databricks 항목을 참고하세요.
벤치마크
ClickHouse는 5대 클라우드 DW를 같은 분석 쿼리 43개로 실행하고, 각 제품의 실제 과금 방식을 적용해 실행 시간과 비용을 함께 비교했습니다. 데이터를 10억, 100억, 1,000억 행으로 늘려 가며 측정했습니다.
구역 경계(1,000초, 100달러)는 읽기 쉽도록 표시한 기준선입니다. 수치는 ClickHouse 블로그 공개 결과의 근사값입니다.
| 데이터 규모 | ClickHouse Cloud | 다른 제품과의 비용·성능 차이 | 결과 요약 |
|---|---|---|---|
| 10억 행 | 약 23초 · 약 $0.67 | 2~10배 우위 | 규모가 작을 때도 가장 앞섬 |
| 100억 행 | 약 67초 · 약 $4.27 | 7~13배 우위 | 다른 제품은 느리고 비싼 구역으로 이동 |
| 1,000억 행 | 약 275초 · 약 $17.62 | 23~1,350배 우위 | 빠르고 저렴한 구역에 남은 유일한 제품 |
한눈에 비교
| 기준 | ClickHouse Cloud | Snowflake | BigQuery | Redshift |
|---|---|---|---|---|
| 쿼리 응답 | 대규모에서도 1초 미만 | 캐시되지 않은 쿼리는 수 초 | 기본 지연이 있어 1초 미만이 어려움 | 최적화 전문성이 필요, 지연 발생 |
| 스트리밍 적재 지연 | 1초 미만 | 5~10초 (Snowpipe Streaming) | 약 1초, 별도 요금 | — |
| 동시 쿼리 | 노드당 1,000 QPS 이상 | 웨어하우스당 기본 8개 | 슬롯 할당량에 따라 대기·거절 | 전체 큐 합계 최대 50개 |
| 요금 모델 | 자원 기반, 쿼리·적재 건별 과금 없음 | 크레딧 기반, 고급 기능은 상위 에디션 | 쿼리 스캔량·스트리밍 적재 과금 | 노드·사용량 기반 |
| 배포 클라우드 | AWS, Google Cloud, Azure, 오픈소스 | AWS, Google Cloud, Azure | Google Cloud 전용 | AWS 전용 |
제품별 상세
3~5배빠른 쿼리
1/4비용
38%더 높은 압축률
AdGreetz수 초 걸리던 쿼리를 1초 미만으로 줄였고, 비용은 약 6분의 1이 되었습니다.
m3terSnowflake에서 1분 넘게 걸리거나 시간 초과되던 쿼리가 6초 안에 끝납니다.
4배빠른 쿼리
1/21비용
60%더 높은 압축률
BlockBigQuery 슬롯을 얼마나 사야 할지 미리 계산하는 부담에서 벗어났습니다.
GumletBigQuery의 동시 쿼리 100개 제한으로 생기던 병목을 해소했습니다.
2.5배빠른 쿼리
-75%비용
20배높은 동시성
JerryRedshift에서 옮긴 뒤 쿼리 성능이 20배 빨라지고 비용도 크게 줄었습니다.
VantageRedshift 비용을 절반으로 줄였습니다.
수치는 ClickHouse가 공개한 비교 자료(clickhouse.com/comparison)와 고객 사례를 기준으로 합니다. 실제 결과는 데이터 구조, 쿼리 패턴, 구성에 따라 달라지므로 PoC로 검증하시길 권합니다.
CostBench
CostBench는 ClickHouse가 2026년에 공개한 오픈 벤치마크입니다. 쿼리 속도만 재는 기존 벤치마크와 달리, 데이터를 넣고, 조회 가능한 상태로 준비하고, 계속 조회하는 전체 과정의 비용을 실제 요금으로 계산합니다.
최신 데이터를 조회 가능한 상태로 유지하는 비용과 쿼리 실행 시간을 합한 점수. 낮을수록 좋습니다.
준비된 데이터에 대한 쿼리 실행만 비교한 점수. 낮을수록 좋습니다.
막대 길이는 로그 눈금입니다. ClickHouse Cloud를 1배로 놓고, 다른 제품이 몇 배의 비용·시간 점수를 기록했는지 나타냅니다.
이 결과는 실시간 금융 데이터 분석이라는 특정 워크로드 기준이며, 다른 유형의 업무에서는 차이가 달라질 수 있습니다. Redshift와 BigQuery의 전체 과정 결과는 아직 공개되지 않았습니다. 출처: clickhouse.com/benchmarks/costbench
Databricks와 함께 쓰기
Databricks로 데이터를 정제·관리하고, 1초 이내 응답과 높은 동시성이 필요한 조회는 ClickHouse가 맡습니다. 데이터를 옮기지 않고 Unity Catalog의 테이블을 바로 읽을 수 있습니다.