메인 콘텐츠로 건너뛰기
ClickHouse의 쿼리 성능이 뛰어난 핵심 이유 중 하나는 효율적인 데이터 압축입니다. 디스크에 저장되는 데이터가 적을수록 I/O 오버헤드가 줄어들어 쿼리와 삽입 성능이 더 빨라집니다. ClickHouse의 컬럼 지향 아키텍처는 유사한 데이터를 자연스럽게 인접한 위치에 배치하므로, 압축 알고리즘과 코덱이 데이터 크기를 크게 줄일 수 있습니다. 이러한 압축 효과를 극대화하려면 적절한 데이터 타입을 신중하게 선택하는 것이 중요합니다. ClickHouse의 압축 효율은 주로 순서 지정 키, 데이터 타입, 코덱이라는 세 가지 요소에 좌우되며, 이들은 모두 테이블 스키마를 통해 정의됩니다. 최적의 데이터 타입을 선택하면 저장 효율과 쿼리 성능이 즉시 향상됩니다. 몇 가지 간단한 지침만으로도 스키마를 크게 개선할 수 있습니다.
  • 엄격한 타입 사용: 항상 컬럼에 맞는 올바른 데이터 타입을 선택하십시오. 숫자 및 날짜 필드에는 범용 String 타입 대신 적절한 숫자 및 날짜 타입을 사용해야 합니다. 이렇게 하면 필터링과 집계에서 올바른 의미를 보장할 수 있습니다.
  • 널 허용 컬럼 피하기: 널 허용 컬럼은 null 값을 추적하기 위한 별도의 컬럼을 유지해야 하므로 추가 오버헤드가 발생합니다. 빈 값과 null 상태를 명확히 구분해야 하는 경우에만 널 허용을 사용하십시오. 그렇지 않다면 기본값이나 0에 해당하는 값으로 충분한 경우가 대부분입니다. 필요한 경우가 아니라면 이 타입을 피해야 하는 이유에 대한 자세한 내용은 널 허용 컬럼 피하기를 참조하십시오.
  • 숫자 정밀도 최소화: 예상되는 데이터 범위를 수용할 수 있으면서도 비트 폭이 가장 작은 숫자 타입을 선택하십시오. 예를 들어 음수 값이 필요 없고 범위가 0–65535에 들어간다면 Int32보다 UInt16 사용을 선택하십시오.
  • 날짜 및 시간 정밀도 최적화: 쿼리 요구 사항을 충족하는 범위에서 가장 거친 단위의 date 또는 datetime 타입을 선택하십시오. 날짜만 저장하는 필드에는 Date 또는 Date32를 사용하고, 밀리초 이상의 세밀한 정밀도가 꼭 필요하지 않다면 DateTime64보다 DateTime을 우선 사용하십시오.
  • LowCardinality 및 특수 타입 활용: 고유값이 대략 10,000개보다 적은 컬럼에는 LowCardinality 타입을 사용하여 딕셔너리 인코딩으로 저장 공간을 크게 줄이십시오. 마찬가지로 FixedString은 컬럼 값이 정확히 고정 길이 문자열인 경우에만(예: 국가 코드 또는 통화 코드) 사용하고, 가능한 값의 집합이 유한한 컬럼에는 효율적인 저장과 내장 데이터 검증을 위해 Enum 타입을 사용하는 것이 좋습니다.
  • 데이터 검증을 위한 Enum: Enum 타입은 열거형 타입을 효율적으로 인코딩하는 데 사용할 수 있습니다. Enum은 저장해야 하는 고유값 수에 따라 8비트 또는 16비트일 수 있습니다. 삽입 시점의 검증 기능이 필요하거나(선언되지 않은 값은 거부됨), Enum 값의 자연스러운 정렬 순서를 활용하는 쿼리를 수행하려는 경우 사용을 고려하십시오. 예를 들어 사용자 응답을 담는 피드백 컬럼은 Enum(’:(’ = 1, ’:|’ = 2, ’:)’ = 3)일 수 있습니다.

​
예시

ClickHouse는 타입 최적화를 간소화할 수 있는 기본 제공 도구를 제공합니다. 예를 들어, 스키마 추론은 초기 타입을 자동으로 식별할 수 있습니다. 공개적으로 Parquet 포맷으로 제공되는 Stack Overflow 데이터셋을 살펴보겠습니다. DESCRIBE 명령으로 간단한 스키마 추론을 실행하면 최적화되지 않은 초기 스키마를 확인할 수 있습니다.
기본적으로 ClickHouse는 이를 해당하는 널 허용 타입으로 매핑합니다. 스키마가 일부 샘플 행만을 기반으로 하기 때문에 이 방식이 더 적절합니다.
DESCRIBE TABLE s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/stackoverflow/parquet/posts/*.parquet')
SETTINGS describe_compact_output = 1

┌─name───────────────────────┬─type──────────────────────────────┐
│ Id                         │ Nullable(Int64)                   │
│ PostTypeId                 │ Nullable(Int64)                   │
│ AcceptedAnswerId           │ Nullable(Int64)                   │
│ CreationDate               │ Nullable(DateTime64(3, 'UTC'))    │
│ Score                      │ Nullable(Int64)                   │
│ ViewCount                  │ Nullable(Int64)                   │
│ Body                       │ Nullable(String)                  │
│ OwnerUserId                │ Nullable(Int64)                   │
│ OwnerDisplayName           │ Nullable(String)                  │
│ LastEditorUserId           │ Nullable(Int64)                   │
│ LastEditorDisplayName      │ Nullable(String)                  │
│ LastEditDate               │ Nullable(DateTime64(3, 'UTC'))    │
│ LastActivityDate           │ Nullable(DateTime64(3, 'UTC'))    │
│ Title                      │ Nullable(String)                  │
│ Tags                       │ Nullable(String)                  │
│ AnswerCount                │ Nullable(Int64)                   │
│ CommentCount               │ Nullable(Int64)                   │
│ FavoriteCount              │ Nullable(Int64)                   │
│ ContentLicense             │ Nullable(String)                  │
│ ParentId                   │ Nullable(String)                  │
│ CommunityOwnedDate         │ Nullable(DateTime64(3, 'UTC'))    │
│ ClosedDate                 │ Nullable(DateTime64(3, 'UTC'))    │
└────────────────────────────┴───────────────────────────────────┘

22 rows in set. Elapsed: 0.130 sec.
아래에서는 stackoverflow/parquet/posts 폴더의 모든 파일을 읽기 위해 glob pattern *.parquet를 사용합니다.
posts 테이블에 앞서 정의한 간단한 규칙을 적용하면 각 컬럼에 가장 적합한 유형을 식별할 수 있습니다:
컬럼숫자형 여부최소, 최대고유값NULL 수설명최적화된 타입
PostTypeId예1, 88아니요Enum('Question' = 1, 'Answer' = 2, 'Wiki' = 3, 'TagWikiExcerpt' = 4, 'TagWiki' = 5, 'ModeratorNomination' = 6, 'WikiPlaceholder' = 7, 'PrivilegeWiki' = 8)
AcceptedAnswerId예0, 7828517012282094예NULL과 0 값을 구분UInt32
CreationDate아니요2008-07-31 21:42:52.667000000, 2024-03-31 23:59:17.697000000*아니요밀리초 세분화 수준은 필요하지 않으므로 DateTime을 사용합니다DateTime
Score예-217, 349703236아니요Int32
ViewCount예2, 13962748170867아니요UInt32
Body아니요-*아니요String
OwnerUserId예-1, 40569156256237예Int32
OwnerDisplayName아니요-181251예NULL을 빈 문자열로 취급String
LastEditorUserId예-1, 99999931104694예0은 사용되지 않는 값이므로 NULL 값으로 사용할 수 있습니다Int32
LastEditorDisplayName아니요*70952예NULL은 빈 문자열로 간주합니다. LowCardinality를 테스트했지만 이점은 없었습니다String
LastEditDate아니요2008-08-01 13:24:35.051000000, 2024-04-06 21:01:22.697000000-아니오밀리초 세분화 수준은 필요하지 않으므로 DateTime을 사용합니다DateTime
LastActivityDate아니오2008-08-01 12:19:17.417000000, 2024-04-06 21:01:22.697000000*없음밀리초 단위가 필요하지 않으므로 DateTime을 사용합니다DateTime
Title아니요-*아니요NULL은 빈 문자열로 간주합니다String
Tags아니요-*아니요NULL은 빈 문자열로 간주합니다String
AnswerCount예0, 518216아니요NULL과 0을 동일한 것으로 간주UInt16
CommentCount예0, 135100아니요NULL과 0을 동일한 값으로 간주UInt8
FavoriteCount예0, 2256예NULL과 0을 같게 간주UInt8
ContentLicense아니요-3아니요LowCardinality가 FixedString보다 더 뛰어난 성능을 제공합니다LowCardinality(String)
ParentId아니요*20696028예Null을 빈 문자열로 처리String
CommunityOwnedDate아니오2008-08-12 04:59:35.017000000, 2024-04-01 05:36:41.380000000-예NULL 값에는 기본값으로 1970-01-01 사용을 고려하십시오. 밀리초 세분화 수준은 필요하지 않으므로 DateTime을 사용하십시오DateTime
ClosedDate아니요2008-09-04 20:56:44, 2024-04-06 18:49:25.393000000*예NULL 값에는 기본값으로 1970-01-01 사용을 고려하십시오. 밀리초 단위는 필요하지 않으므로 DateTime을 사용하십시오DateTime
팁컬럼의 타입을 식별하려면 해당 컬럼의 숫자 범위와 고유값 수를 파악해야 합니다. 모든 컬럼의 범위와 고유값 수를 확인하려면 간단한 쿼리 SELECT * APPLY min, * APPLY max, * APPLY uniq FROM table FORMAT Vertical를 사용할 수 있습니다. 이 작업은 비용이 많이 들 수 있으므로 더 작은 데이터 부분 집합에서 수행하는 것을 권장합니다.
이렇게 하면 다음과 같이 타입 기준으로 최적화된 스키마가 생성됩니다: 
CREATE TABLE posts
(
   Id Int32,
   PostTypeId Enum('Question' = 1, 'Answer' = 2, 'Wiki' = 3, 'TagWikiExcerpt' = 4, 'TagWiki' = 5, 
   'ModeratorNomination' = 6, 'WikiPlaceholder' = 7, 'PrivilegeWiki' = 8),
   AcceptedAnswerId UInt32,
   CreationDate DateTime,
   Score Int32,
   ViewCount UInt32,
   Body String,
   OwnerUserId Int32,
   OwnerDisplayName String,
   LastEditorUserId Int32,
   LastEditorDisplayName String,
   LastEditDate DateTime,
   LastActivityDate DateTime,
   Title String,
   Tags String,
   AnswerCount UInt16,
   CommentCount UInt8,
   FavoriteCount UInt8,
   ContentLicense LowCardinality(String),
   ParentId String,
   CommunityOwnedDate DateTime,
   ClosedDate DateTime
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple()

​
널 허용 컬럼 피하기

Nullable 컬럼 (예: Nullable(String))은 UInt8 타입의 별도 컬럼을 생성합니다. 사용자가 Nullable 컬럼을 사용할 때마다 이 추가 컬럼도 처리해야 합니다. 그 결과 저장 공간이 더 필요해지며, 거의 항상 성능에 부정적인 영향을 미칩니다. Nullable 컬럼을 피하려면 해당 컬럼의 기본값을 설정하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 다음과 같이 사용하는 대신: 
CREATE TABLE default.sample
(
    `x` Int8,
    `y` Nullable(Int8)
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY x
사용 
CREATE TABLE default.sample2
(
    `x` Int8,
    `y` Int8 DEFAULT 0
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY x
사용 사례를 고려하면 기본값이 적절하지 않을 수 있습니다.
마지막 수정일 2026년 6월 10일