ClickHouse Cloud 빠른 시작

ClickHouse를 가장 빠르고 쉽게 시작하는 방법은 ClickHouse Cloud에서 새 서비스를 만드는 것입니다. 이 Quick Start 가이드에서는 3가지 간단한 단계로 설정을 완료합니다.

ClickHouse 서비스 생성

ClickHouse Cloud에서 무료 ClickHouse 서비스를 만들려면 다음 단계를 따라 가입하면 됩니다.

가입 페이지에서 계정을 만드십시오.
이메일 또는 Google SSO, Microsoft SSO, AWS Marketplace, Google Cloud, Microsoft Azure를 통해 가입할 수 있습니다.
이메일과 비밀번호로 가입한 경우, 이메일로 받은 링크를 통해 24시간 이내에 이메일 주소를 인증해야 합니다.
방금 만든 사용자 이름과 비밀번호로 로그인하십시오.

로그인하면 ClickHouse Cloud에서 새 ClickHouse 서비스를 만드는 과정을 안내하는 온보딩 마법사가 시작됩니다. 서비스를 배포할 리전을 선택하고 새 서비스의 이름을 지정하십시오.
기본적으로 새 조직에는 Scale tier가 적용되며, 각각 4 vCPUs와 16 GiB RAM을 갖춘 3개의 레플리카가 생성됩니다. Scale tier에서는 수직 자동 스케일링이 기본적으로 활성화됩니다. 조직 tier는 나중에 ‘Plans’ 페이지에서 변경할 수 있습니다.필요한 경우 레플리카의 스케일링 범위에 사용할 최소 및 최대 크기를 지정하여 서비스 리소스를 사용자 정의하십시오. 준비되면 Create service를 선택하십시오.
축하합니다! ClickHouse Cloud 서비스가 실행 중이며 온보딩이 완료되었습니다. 데이터 수집 및 쿼리 시작 방법에 관한 자세한 내용은 계속 읽어 보십시오.

ClickHouse에 연결

ClickHouse에 연결하는 방법은 2가지입니다.

웹 기반 SQL 콘솔을 사용하여 연결
앱에서 연결

SQL 콘솔을 사용하여 연결

빠르게 시작할 수 있도록 ClickHouse는 온보딩을 완료하면 자동으로 이동되는 웹 기반 SQL 콘솔을 제공합니다.쿼리 탭을 만들고 간단한 쿼리를 입력하여 연결이 정상적으로 작동하는지 확인합니다:

SHOW databases

목록에 기본 데이터베이스 4개와 추가로 생성한 데이터베이스가 표시됩니다.
이제 새 ClickHouse 서비스를 사용할 준비가 되었습니다!

앱 연결

탐색 메뉴에서 연결 버튼을 선택하십시오. 서비스 자격 증명과 사용 중인 인터페이스 또는 언어 클라이언트에서 연결하는 방법을 안내하는 모달이 열립니다.
사용 중인 언어 클라이언트가 보이지 않으면 통합 목록을 확인해 보십시오.

데이터 추가

ClickHouse는 데이터가 있어야 진가를 발휘합니다! 데이터를 추가하는 방법은 여러 가지가 있으며, 대부분은 탐색 메뉴에서 접근할 수 있는 Data Sources 페이지에서 이용할 수 있습니다.
다음 방법으로 데이터를 업로드할 수 있습니다:

ClickPipe를 설정하여 S3, Postgres, Kafka, GCS 등의 데이터 소스에서 데이터 수집을 시작합니다
SQL 콘솔을 사용합니다
ClickHouse 클라이언트를 사용합니다
파일을 업로드합니다 - 지원 포맷은 JSON, CSV, TSV입니다
파일 URL을 통해 데이터를 업로드합니다

ClickPipes

ClickPipes는 다양한 소스의 데이터를 버튼 몇 번 클릭만으로 간단하게 수집할 수 있는 관리형 통합 플랫폼입니다. 가장 까다로운 워크로드를 염두에 두고 설계된 ClickPipes의 견고하고 확장 가능한 아키텍처는 일관된 성능과 안정성을 보장합니다. ClickPipes는 장기적인 스트리밍 용도뿐만 아니라 일회성 데이터 적재 작업에도 사용할 수 있습니다.

SQL 콘솔을 사용하여 데이터 추가하기

대부분의 데이터베이스 관리 시스템과 마찬가지로 ClickHouse도 테이블을 논리적으로 데이터베이스 단위로 묶습니다. ClickHouse에서 새 데이터베이스를 생성하려면 CREATE DATABASE 명령을 사용하십시오:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS helloworld

다음 명령을 실행하여 helloworld 데이터베이스에 my_first_table이라는 테이블을 생성하세요:

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

위 예시에서 my_first_table은 컬럼이 4개인 MergeTree 테이블입니다:

user_id: 32비트 부호 없는 정수(UInt32)
message: 다른 데이터베이스 시스템의 VARCHAR, BLOB, CLOB 등의 타입을 대체하는 String 데이터 타입
timestamp: 특정 시점을 나타내는 DateTime 값
metric: 32비트 부동 소수점 수(Float32)

테이블 엔진테이블 엔진은 다음을 결정합니다.

데이터의 저장 방식과 위치
지원되는 쿼리
데이터 복제 여부

선택할 수 있는 테이블 엔진은 많지만, 단일 노드 ClickHouse 서버에서 단순한 테이블을 만들 때는 MergeTree를 선택하는 것이 일반적입니다.

기본 키(Primary Key) 간단한 소개

더 진행하기 전에 ClickHouse에서 기본 키(primary key)가 어떻게 동작하는지 이해하는 것이 중요합니다(기본 키의 구현 방식이 예상과 다르게 보일 수 있습니다!):

ClickHouse의 프라이머리 키는 테이블의 각 행에서 고유하지 않습니다

ClickHouse 테이블의 기본 키는 데이터가 디스크에 기록될 때 어떻게 정렬되는지를 결정합니다. 8,192행 또는 10MB의 데이터(이를 **인덱스 그래뉼러리티(index granularity)**라고 함)마다 기본 키 인덱스 파일에 항목이 생성됩니다. 이 그래뉼러리티 개념은 메모리에 쉽게 들어갈 수 있는 **희소 인덱스(sparse index)**를 만들며, 그래뉼은 SELECT 쿼리 처리 중에 다뤄지는 가장 작은 단위의 열 데이터 스트라이프를 나타냅니다.기본 키는 PRIMARY KEY 매개변수로 정의할 수 있습니다. PRIMARY KEY를 지정하지 않고 테이블을 정의하면 ORDER BY 절에 지정된 튜플이 기본 키가 됩니다. PRIMARY KEY와 ORDER BY를 모두 지정하는 경우 기본 키는 정렬 순서의 부분 집합이어야 합니다.기본 키(primary key)는 정렬 키(sorting key)이기도 하며 (user_id, timestamp) 튜플입니다. 따라서 각 컬럼 파일에 저장된 데이터는 user_id 순으로, 그 다음 timestamp 순으로 정렬됩니다.ClickHouse의 핵심 개념에 대한 심층 분석은 “핵심 개념”을 참조하십시오.

테이블에 데이터 삽입하기

ClickHouse에서도 익숙한 INSERT INTO TABLE 명령을 사용할 수 있지만, MergeTree 테이블에 한 번 삽입할 때마다 스토리지에 파트(part) 가 하나씩 생성된다는 점을 유의해야 합니다.

ClickHouse 모범 사례배치당 수만 개에서 수백만 개의 행을 한 번에 삽입하십시오. 걱정할 필요 없습니다. ClickHouse는 이 정도 규모의 데이터를 손쉽게 처리하며, 서비스에 보내는 쓰기 요청 수를 줄여 비용을 절감할 수 있습니다.

간단한 예시이지만, 한 번에 여러 행을 삽입해 보겠습니다:

INSERT INTO helloworld.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 )

timestamp 컬럼은 다양한 Date 및 DateTime 함수를 사용해 채워집니다. ClickHouse에서 제공하는 수백 개의 유용한 함수는 Functions 섹션에서 확인할 수 있습니다.

정상적으로 적용되었는지 확인해 보겠습니다:

SELECT * FROM helloworld.my_first_table

ClickHouse Client로 데이터 추가하기

clickhouse client라는 명령줄 도구를 사용하여 ClickHouse Cloud 서비스에 연결할 수도 있습니다. 왼쪽 메뉴에서 Connect를 클릭하여 이러한 세부 정보를 확인하세요. 대화 상자에서 드롭다운을 열고 Native를 선택합니다:

ClickHouse를 설치합니다.
호스트명, 사용자 이름, 비밀번호를 실제 값으로 바꾼 후 다음 명령을 실행합니다:

./clickhouse client --host HOSTNAME.REGION.CSP.clickhouse.cloud \
--secure --port 9440 \
--user default \
--password <password>

스마일 얼굴 모양의 프롬프트가 표시되면 쿼리를 실행할 준비가 완료된 것입니다!

:)

다음 쿼리를 실행해 보십시오.

SELECT *
FROM helloworld.my_first_table
ORDER BY timestamp

응답이 보기 좋은 테이블 포맷으로 반환되는 것을 확인할 수 있습니다:

┌─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.

FORMAT 절을 추가하여 ClickHouse에서 지원하는 다양한 출력 형식 중 하나를 지정합니다:

SELECT *
FROM helloworld.my_first_table
ORDER BY timestamp
FORMAT TabSeparated

위 쿼리에서는 출력이 탭으로 구분된 형식으로 반환됩니다:

Query id: 3604df1c-acfd-4117-9c56-f86c69721121

Insert a lot of rows per batch      2022-03-21 00:00:00     1.41421
Sort your data based on your commonly-used queries  2022-03-22 00:00:00     2.718
Hello, ClickHouse!  2022-03-22 14:04:09     -1
Granules are the smallest chunks of data read       2022-03-22 14:04:14     3.14159

rows in set. Elapsed: 0.005 sec.

clickhouse client를 종료하려면 exit 명령을 입력하십시오:

exit

파일 업로드

데이터베이스를 처음 사용하기 시작할 때 흔히 하는 작업 중 하나는 이미 파일로 보유하고 있는 데이터를 삽입하는 것입니다. 온라인에 삽입할 수 있는 샘플 데이터가 있으며, 이 데이터는 클릭스트림 데이터를 나타내며 사용자 ID, 방문한 URL 및 이벤트의 타임스탬프가 포함되어 있습니다.data.csv라는 이름의 CSV 파일에 다음과 같은 텍스트가 있다고 가정합니다:

data.csv

102,This is data in a file,2022-02-22 10:43:28,123.45
101,It is comma-separated,2022-02-23 00:00:00,456.78
103,Use FORMAT to specify the format,2022-02-21 10:43:30,678.90

다음 명령으로 데이터를 my_first_table에 삽입합니다:

./clickhouse client --host HOSTNAME.REGION.CSP.clickhouse.cloud \
--secure --port 9440 \
--user default \
--password <password> \
--query='INSERT INTO helloworld.my_first_table FORMAT CSV' < data.csv

이제 SQL 콘솔에서 쿼리하면 테이블에 새 행이 표시됩니다:

IP 액세스 목록 필터링계속 진행하기 전에 IP 액세스 목록 필터링을 설정하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 “IP 필터 설정”을 참조하십시오.

다음 단계

튜토리얼에서는 테이블에 200만 개의 행을 삽입하고 몇 가지 분석 쿼리를 작성합니다
예시 데이터셋 목록과 데이터 삽입 방법을 안내합니다
ClickHouse 시작하기에 관한 12분 분량의 동영상을 확인해 보십시오
데이터가 외부 소스에서 들어오는 경우 메시지 큐, 데이터베이스, 파이프라인 등을 연결하는 방법은 통합 가이드 모음을 참조하십시오
UI/BI 시각화 도구를 사용하는 경우 UI를 ClickHouse에 연결하는 사용자 가이드를 참조하십시오
프라이머리 키(primary key) 사용자 가이드에서 프라이머리 키와 정의 방법에 필요한 모든 내용을 확인할 수 있습니다

Get started

Setup

Sample datasets

Migrate

SQL 콘솔을 사용하여 연결

앱 연결

ClickPipes

SQL 콘솔을 사용하여 데이터 추가하기

기본 키(Primary Key) 간단한 소개

테이블에 데이터 삽입하기

ClickHouse Client로 데이터 추가하기

파일 업로드

다음 단계

​SQL 콘솔을 사용하여 연결

​앱 연결

​ClickPipes

​SQL 콘솔을 사용하여 데이터 추가하기

​기본 키(Primary Key) 간단한 소개

​테이블에 데이터 삽입하기

​ClickHouse Client로 데이터 추가하기

​파일 업로드

​다음 단계

SQL 콘솔을 사용하여 연결

앱 연결

ClickPipes

SQL 콘솔을 사용하여 데이터 추가하기

기본 키(Primary Key) 간단한 소개

테이블에 데이터 삽입하기

ClickHouse Client로 데이터 추가하기

파일 업로드

다음 단계