ClickHouse란?

수십억 건의 데이터에
1초 안에 답하는 분석 데이터베이스

ClickHouse는 대용량 데이터를 실시간으로 집계·분석하기 위해 만든 컬럼 기반 SQL 데이터베이스입니다. 오픈소스로 직접 설치해 쓸 수도 있고, 완전 관리형 클라우드 서비스로도 쓸 수 있습니다.

도입 상담 신청 왜 ClickHouse인가
clickhouse-clientanalytics.web_events
:) SELECT toStartOfHour(event_time) AS hour,
          count() AS events,
          uniq(user_id) AS users
   FROM web_events
   WHERE event_date >= today() - 30
   GROUP BY hour ORDER BY hour DESC LIMIT 3

┌────────────────hour─┬───events─┬──users─┐
│ 2026-10-06 09:00:00 │  4182337 │ 611204 │
│ 2026-10-06 08:00:00 │  5927410 │ 803915 │
│ 2026-10-06 07:00:00 │  3870152 │ 557381 │
└─────────────────────┴──────────┴────────┘

3 rows in set. Elapsed: 0.184 sec. Processed 2.41 billion rows,
19.28 GB (13.10 billion rows/s., 104.78 GB/s.)
예시 화면입니다. 실제 성능은 데이터 구조와 인프라 구성에 따라 달라집니다.

왜 ClickHouse인가

분석이 느려지고 비용이 늘어날 때, 기업들이 ClickHouse로 옮기는 이유

기존 데이터베이스나 클라우드 DW로는 대시보드가 느려지고, 데이터가 늘수록 비용이 따라 오릅니다. ClickHouse는 이 두 문제를 동시에 해결하도록 설계되었습니다.

분석 전용으로 설계

거래 처리용 DB와는 다른 일을 합니다

주문이나 결제처럼 몇 건씩 읽고 쓰는 일은 기존 RDBMS가 잘합니다. 수억, 수십억 건을 한꺼번에 훑어 합계와 추세를 내는 일은 ClickHouse가 잘합니다.

OLTP · 거래 처리

몇 건을 빠르게 읽고 쓰기

  • 쿼리 하나가 소수의 행만 다룸
  • 밀리초 단위로 끝나는 짧은 트랜잭션
  • 예: 주문 저장, 계좌 잔액 조회, 회원 정보 수정
  • 대표 제품: Oracle, MySQL, PostgreSQL
OLAP · 분석 처리

수십억 건을 한 번에 집계하기

  • 쿼리 하나가 수십억~수조 행을 훑어 계산
  • 실시간 분석이라면 1초 안에 응답해야 함
  • 예: 시간대별 방문자 추이, 이상 거래 탐지, 로그 검색
  • ClickHouse가 겨냥하는 영역

주요 특징

ClickHouse를 구별 짓는 기능

한계도 있습니다. 완전한 트랜잭션은 지원하지 않고, 대량의 개별 행 수정과 키 단위 단건 조회는 상대적으로 비효율적입니다. 이런 업무는 기존 RDBMS와 역할을 나눠 쓰는 것이 좋습니다.

도입 판단 기준

ClickHouse가 잘 맞는 곳과 아닌 곳

잘 맞는 경우
  • 데이터가 계속 쌓이고 대부분 추가(append) 위주인 경우
  • 수억 건 이상을 집계하는 대시보드·리포트가 느린 경우
  • 로그, 이벤트, 센서 데이터를 오래 보관하며 검색해야 하는 경우
  • 고객에게 실시간 분석 화면을 제공해야 하는 경우
  • 클라우드 DW 비용이 사용량에 비례해 계속 늘어나는 경우
다른 선택이 나은 경우
  • 여러 테이블을 묶는 완전한 트랜잭션이 필요한 업무 시스템
  • 개별 행을 매우 자주 수정·삭제하는 워크로드
  • 키 하나로 한 행씩 찾아오는 조회가 대부분인 경우
  • 이런 경우에는 기존 RDBMS와 함께 쓰는 구성을 권합니다

2026년 ClickHouse

글로벌 기업이 선택한 실시간 분석 플랫폼

클라우드 매출이 1년 만에 3배 이상 늘었고, 2026년 상반기에만 1,000곳 넘는 고객이 새로 합류했습니다.

출처: ClickHouse Open House 2026 발표 (2026년 5월 27일) · ClickHouse 고객 사례 보기

플랜잇파트너스의 도입 지원

검토부터 운영까지 한 팀이 함께합니다

데이터 통합, 분석 DB, BI를 국내 기업 환경에 구축해 온 경험으로 ClickHouse 도입의 각 단계를 책임집니다.

  1. 진단과 PoC

    현재 데이터 구조와 쿼리 패턴을 분석하고, 실제 데이터로 성능과 비용을 검증합니다.

  2. 아키텍처 설계

    배포 방식, 테이블 엔진과 파티션, 수집 파이프라인을 업무 요건에 맞게 설계합니다.

  3. 구축과 이관

    기존 DW, RDBMS, Elasticsearch 등에서 데이터를 옮기고 BI·애플리케이션과 연결합니다.

  4. 운영과 교육

    모니터링, 성능 튜닝, 장애 대응을 지원하고 내부 팀이 직접 운영할 수 있도록 교육합니다.

더 알아보기

ClickHouse 도입을 검토하고 계신가요?

현재 사용 중인 시스템과 데이터 규모를 알려주시면, 적합한 구성과 PoC 계획을 제안해 드립니다.

도입 상담 신청
이메일
support@planit.ai
전화
02-569-8601~2
주소
서울 강남구 테헤란로 63길 20, JJ빌딩 2층