ClickHouse 모범 사례
| 페이지 | 설명 |
|---|---|
| 프라이머리 키 선택하기 | 쿼리 성능을 극대화하고 저장소 오버헤드를 최소화하는 프라이머리 키를 선택하는 방법입니다. |
| 데이터 타입 선택하기 | 메모리 사용량을 줄이고 압축 효율을 높이며 쿼리 속도를 높일 수 있도록 최적의 데이터 타입을 선택합니다. |
| Materialized View 사용하기 | materialized view를 활용해 데이터를 사전 집계하고 분석 쿼리 속도를 크게 높입니다. |
| JOIN 최소화 및 최적화 | ClickHouse의 JOIN 기능을 효율적으로 사용하는 모범 사례를 설명합니다. |
| 파티셔닝 키 선택하기 | 효율적인 데이터 프루닝과 더 빠른 쿼리 실행이 가능하도록 파티셔닝 전략을 선택합니다. |
| 삽입 전략 선택하기 | 적절한 삽입 패턴을 사용해 데이터 수집 처리량을 최적화하고 리소스 사용량을 줄입니다. |
| 데이터 스키핑 인덱스 | 보조 인덱스를 전략적으로 적용해 불필요한 데이터 블록을 건너뛰고 필터링된 쿼리 속도를 높입니다. |
| 뮤테이션 피하기 | 더 나은 성능을 위해 비용이 큰 UPDATE/DELETE 작업이 필요 없도록 스키마와 워크플로를 설계합니다. |
| OPTIMIZE FINAL 피하기 | OPTIMIZE FINAL이 도움이 되기보다 오히려 해가 되는 경우를 이해해 성능 병목을 방지합니다. |
| JSON을 적절히 사용하기 | ClickHouse에서 반정형 JSON 데이터를 다룰 때 유연성과 성능의 균형을 맞추는 방법을 설명합니다. |