Antoine Grondin, Founder at humanlog.io
ClickHouse를 배우는 가장 좋은 방법은 ClickHouse 를 활용하여 직접 분석을 수행하는 것입니다. 이 세션에서는 데이터베이스 최적화에 대한 접근법을 소개합니다. 압축률, 쿼리 성능, 스키마 변화 등을 모니터링하는 내부 관측 테이블을 구축하고, 이를 동일한 ClickHouse 데이터베이스 내에 저장하는 방식으로 성능을 향상시키는 과정을 다룹니다.
이 발표는 11월 18일 Google Startup Campus에서 열린 ClickHouse + Dev Korea 서울 밋업에서 humanlog.io의 창립자인 Antoine Grondin이 현장에서 진행한 것입니다.
전체 아젠다는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다: https://www.meetup.com/clickhouse-seoul-user-group/events/311633023/
What if the best way to learn ClickHouse is to use ClickHouse to observe ClickHouse? This talk explores a self-referential approach to database optimization: building internal observability tables that monitor compression, query performance, and schema evolution - all stored in the same database they're analyzing.
This talk was delivered live at the ClickHouse + Dev Korea Seoul meetup on November 18 at Google Startup Campus by Antoine Grondin, Founder at humanlog.io.
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