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ClickHouse OSS 빠른 시작

이 빠른 시작 튜토리얼에서는 8단계로 OSS ClickHouse 환경을 준비하는 방법을 안내합니다. 사용 중인 OS에 맞는 바이너리를 다운로드하고, ClickHouse 서버를 실행하는 방법을 익힌 뒤, ClickHouse 클라이언트를 사용해 테이블을 생성하고 데이터 삽입 후 해당 데이터를 조회하는 쿼리를 실행합니다.

ClickHouse 다운로드하기​

ClickHouse는 Linux, FreeBSD, macOS에서 기본적으로 실행되며, Windows에서는 WSL을 통해 실행됩니다. ClickHouse를 로컬에 다운로드하는 가장 간단한 방법은 다음 curl 명령을 실행하는 것입니다. 이 명령은 운영 체제가 지원되는지 확인한 다음, master 브랜치에서 빌드된 적절한 ClickHouse 바이너리를 다운로드합니다.

참고

ClickHouse 서버를 처음 실행하면 바이너리가 위치한 디렉터리에 일부 설정 파일이 생성되므로, 새로운 빈 하위 디렉터리에서 아래 명령을 실행하는 것을 권장합니다.

아래 스크립트는 프로덕션 환경에서 ClickHouse를 설치하는 데 권장되는 방법이 아닙니다. 프로덕션 인스턴스 설치를 원하시면 설치 페이지를 참조하세요.

curl https://clickhouse.com/ | sh

다음과 같이 표시되어야 합니다:

Successfully downloaded the ClickHouse binary, you can run it as:
    ./clickhouse

You can also install it:
sudo ./clickhouse install

이 단계에서는 install 명령 실행 프롬프트를 무시하십시오.

참고

Mac 사용자의 경우: 바이너리 개발자를 확인할 수 없다는 오류가 발생하면 "MacOS에서 개발자 확인 오류 수정하기"를 참조하세요.

서버 시작​

다음 명령을 실행하여 ClickHouse 서버를 시작하세요:

./clickhouse server

터미널에 로그가 출력되는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 정상적인 동작입니다. ClickHouse의 기본 로깅 레벨은 warning이 아닌 trace로 설정되어 있습니다.

클라이언트 시작하기​

clickhouse-client를 사용하여 ClickHouse 서비스에 연결하세요. 새 터미널을 열고 clickhouse 바이너리가 저장된 디렉터리로 이동한 다음 아래 명령을 실행하세요:

./clickhouse client

localhost에서 실행 중인 서비스에 연결되면 웃는 얼굴이 표시됩니다:

my-host :)

테이블 생성하기​

CREATE TABLE을 사용하여 새 테이블을 정의합니다. 일반적인 SQL DDL 명령은 ClickHouse에서 작동하며, 한 가지 추가 사항이 있습니다. ClickHouse의 테이블에는 ENGINE 절이 필요합니다. ClickHouse의 성능 이점을 활용하려면 MergeTree를 사용하세요:

CREATE TABLE my_first_table
(
    user_id UInt32,
    message String,
    timestamp DateTime,
    metric Float32
)
ENGINE = MergeTree
PRIMARY KEY (user_id, timestamp)

데이터 삽입하기​

ClickHouse에서 익숙한 INSERT INTO TABLE 명령을 사용할 수 있지만, MergeTree 테이블에 삽입할 때마다 스토리지에 파트가 생성된다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 파트는 이후 ClickHouse에 의해 백그라운드에서 머지됩니다.

ClickHouse에서는 백그라운드 프로세스에서 머지해야 하는 파트의 수를 최소화하기 위해 한 번에 많은 행(수만 개 또는 수백만 개)을 대량으로 삽입합니다.

이 가이드에서는 아직 해당 부분을 다루지 않습니다. 다음 명령을 실행하여 테이블에 몇 개의 데이터 행을 삽입하세요:

INSERT INTO my_first_table (user_id, message, timestamp, metric) VALUES
    (101, 'Hello, ClickHouse!',                                 now(),       -1.0    ),
    (102, 'Insert a lot of rows per batch',                     yesterday(), 1.41421 ),
    (102, 'Sort your data based on your commonly-used queries', today(),     2.718   ),
    (101, 'Granules are the smallest chunks of data read',      now() + 5,   3.14159 )

새 테이블 쿼리 실행하기​

다른 SQL 데이터베이스와 마찬가지로 SELECT 쿼리를 작성할 수 있습니다:

SELECT *
FROM my_first_table
ORDER BY timestamp

응답이 깔끔한 테이블 형식으로 반환됩니다:

┌─user_id─┬─message────────────────────────────────────────────┬───────────timestamp─┬──metric─┐
│     102 │ Insert a lot of rows per batch                     │ 2022-03-21 00:00:00 │ 1.41421 │
│     102 │ Sort your data based on your commonly-used queries │ 2022-03-22 00:00:00 │   2.718 │
│     101 │ Hello, ClickHouse!                                 │ 2022-03-22 14:04:09 │      -1 │
│     101 │ Granules are the smallest chunks of data read      │ 2022-03-22 14:04:14 │ 3.14159 │
└─────────┴────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────┴─────────┘

4 rows in set. Elapsed: 0.008 sec.

나만의 데이터 삽입하기​

다음 단계는 ClickHouse에 자체 데이터를 가져오는 것입니다. 데이터 수집을 위한 다양한 테이블 함수와 통합을 제공합니다. 아래 탭에서 몇 가지 예시를 확인하시거나, ClickHouse와 통합되는 기술의 전체 목록을 보려면 통합 페이지를 참조하십시오.

s3 table function을(를) 사용하여 S3에서 파일을 읽습니다. 이는 결과가 테이블인 table function이므로, 이 테이블은 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

  1. SELECT 쿼리의 소스로 사용하여(데이터를 S3에 그대로 둔 채 애드혹(ad-hoc) 쿼리를 실행) 또는...
  2. 결과 테이블을 MergeTree 테이블에 삽입하여(데이터를 ClickHouse로 옮길 준비가 되었을 때)

애드혹(ad-hoc) 쿼리는 다음과 같습니다:

SELECT
passenger_count,
avg(toFloat32(total_amount))
FROM s3(
'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_0.gz',
'TabSeparatedWithNames'
)
GROUP BY passenger_count
ORDER BY passenger_count;

데이터를 ClickHouse 테이블로 옮기는 과정은 다음과 같으며, 여기서 nyc_taxi는 MergeTree 테이블입니다.

INSERT INTO nyc_taxi
SELECT * FROM s3(
'https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/nyc-taxi/trips_0.gz',
'TabSeparatedWithNames'
)
SETTINGS input_format_allow_errors_num=25000;

ClickHouse와 함께 S3를 사용하는 더 많은 세부 정보와 예시는 AWS S3 문서 모음을 참고하십시오.


탐색하기​

  • ClickHouse가 내부적으로 어떻게 동작하는지에 대한 기본 개념은 Core Concepts 섹션을 참조하십시오.
  • ClickHouse의 주요 개념과 기능을 보다 심층적으로 다루는 고급 튜토리얼을 살펴보십시오.
  • 학습을 계속하려면 ClickHouse Academy에서 제공하는 무료 온디맨드 교육 과정을 수강하십시오.
  • 예제 데이터세트 목록과 각 데이터세트를 삽입하는 방법에 대한 안내가 있습니다.
  • 데이터가 외부 소스로부터 수집되는 경우, 메시지 큐, 데이터베이스, 파이프라인 등과 연결하는 방법은 통합 가이드 모음을 참고하십시오.
  • UI/BI 시각화 도구를 사용하는 경우 UI를 ClickHouse에 연결하는 사용자 가이드를 참조하십시오.
  • 기본 키에 대한 사용자 가이드는 기본 키와 이를 정의하는 방법에 대해 알아야 할 모든 내용을 담고 있습니다.