귀하의 데이터베이스는 40배 더 느립니다

귀하의 분석 쿼리는 아마도 필요 이상으로 훨씬 느리게 실행되고 있을 것입니다. 1억 개의 행에 대한 집계 쿼리를 고려해 보십시오. Postgres의 경우 이 작업에 무려 9.7초가 걸립니다. column-store 데이터베이스인 DuckDB는 동일한 쿼리를 단 0.24초 만에 완료하여 40배 이상의 속도 향상을 보여줍니다. 이러한 극명한 차이는 많은 기존 데이터베이스에 내재된 근본적인 아키텍처 병목 현상을 드러냅니다.

Postgres와 같은 기존 관계형 데이터베이스는 row-stores입니다. 이들은 데이터를 행 단위로 디스크에 구성하므로, 쿼리가 해당 행에서 단일 열의 값만 필요로 하더라도 전체 행을 스토리지에서 검색하게 됩니다. 많은 행에 걸쳐 데이터를 집계하지만 열은 적게 사용하는 분석 워크로드의 경우, 이 설계는 데이터베이스가 방대한 양의 불필요한 데이터를 읽도록 강제하여 귀중한 I/O 대역폭과 CPU 자원을 낭비하게 합니다.

DuckDB 및 ClickHouse와 같은 Column-stores는 이 패러다임을 뒤집습니다. 이들은 데이터를 열별로 그룹화하여 저장합니다. 집계 쿼리가 특정 열을 대상으로 할 때, 데이터베이스는 디스크에서 해당 특정 열의 데이터만 읽고 테이블의 다른 모든 열은 완전히 건너뜁니다. 이는 처리되는 데이터의 양을 획기적으로 줄여 관찰된 성능 향상으로 이어집니다.

컬럼형 데이터베이스는 훨씬 적은 작업량을 수행함으로써 놀라운 속도를 달성합니다. 모든 행을 스캔하는 대신, 영리한 인덱싱 및 메타데이터 전략을 사용하여 관련 없는 데이터를 건너뜁니다. 이러한 효율성은 행이 아닌 열별로 데이터를 그룹화하는 열 지향 스토리지에서 비롯되며, 열의 하위 집합을 자주 집계하는 분석 쿼리에 최적화되어 있습니다.

예를 들어 ClickHouse는 개별 행을 인덱싱하지 않습니다. 대신 타임스탬프와 같이 정렬된 열에 정의된 sparse primary key에 의존합니다. 데이터가 수집되면 정렬되어 약 8,192개의 행으로 구성된 고정 크기 블록(일명 granules)으로 분할됩니다. ClickHouse는 각 granule의 첫 번째 타임스탬프만 저장하여 1억 개의 행 데이터 세트에 대해 약 12,000개의 작은 메모리 내 노트를 생성합니다.

쿼리가 3월과 같은 특정 기간의 데이터를 요청하면 ClickHouse는 이러한 메모리 내 노트를 빠르게 스캔하여 관련 granule만 식별하고 디스크에서 읽어옵니다. 벤치마크에서는 12,208개의 블록 중 1,633개만 읽어 데이터 세트의 86% 이상을 무시했습니다. DuckDB도 유사하고 매우 효과적인 트릭을 사용합니다. 각 열 청크에 대해 min/max metadata를 저장합니다. 이를 통해 DuckDB는 청크가 쿼리와 관련이 없음을 증명(예: 1월에서 2월에 걸친 청크)하고 읽지 않고도 해당 내용을 완전히 건너뛸 수 있습니다.

컬럼형 데이터베이스는 집계 쿼리에는 뛰어나지만, 그 아키텍처는 다른 일반적인 작업에 대해 상당한 절충안을 제시합니다. ID로 단일 행을 검색하는 포인트 조회 쿼리는 이러한 극명한 대조를 보여줍니다. Postgres의 경우, 요청된 행이 포함된 정확한 데이터 페이지로 효율적으로 이동하는 binary tree index 덕분에 단 2밀리초 만에 완료됩니다.

그러나 ClickHouse는 이러한 쿼리에 어려움을 겪으며 168밀리초가 소요됩니다. 타임스탬프와 ID로 정렬된 sparse primary key는 12,208개의 모든 데이터 블록을 스캔하지 않고는 임의의 ID로 직접 이동할 경로를 제공하지 않습니다. 행을 찾은 후에도 8개의 모든 열 파일을 열고 결합하여 전체 레코드를 재구성해야 하므로, 단순해 보이는 가져오기 작업에 상당한 오버헤드가 발생합니다.

단일 행을 업데이트하는 것은 아키텍처의 차이를 더욱 극명하게 보여줍니다. Postgres의 경우 업데이트가 5밀리초 만에 완료되며, 한 행을 다시 쓰고 하나의 인덱스 항목을 업데이트합니다. 반면 ClickHouse는 동일한 작업에 무려 5.8초가 소요됩니다. 이는 불변 데이터 파일(immutable data files) 때문인데, 단일 값을 수정하려면 영향을 받는 데이터 청크의 전체 revenue 컬럼 파일을 다시 써야 하기 때문입니다.

이러한 성능 특성은 설계 결함이 아니라 고유한 전문화의 결과입니다. Postgres와 같은 행 지향 데이터베이스는 빈번한 단일 행 삽입, 업데이트 및 조회가 중요한 트랜잭션 워크로드(OLTP)에 최적화되어 있습니다. 반면 컬럼형 데이터베이스는 설계상 방대한 데이터 세트에 대한 집계 쿼리가 주를 이루는 분석 워크로드(OLAP)를 우선시하므로, 사용 사례에 따라 장단점이 뚜렷하게 갈립니다.

분석 쿼리 속도를 높이기 위한 두 가지 뚜렷한 컬럼형 옵션으로 ClickHouse와 DuckDB가 있습니다. 두 제품 모두 집계 작업에서 Postgres보다 인상적인 성능 향상을 제공하지만, 아키텍처 철학이 크게 다르기 때문에 이상적인 적용 분야도 다릅니다.

ClickHouse는 프로덕션 데이터 웨어하우스를 위해 특별히 제작된 완전한 기능을 갖춘 서버 기반 시스템으로 작동합니다. Postgres와 유사하게 실행 중인 서버 인스턴스가 필요하며, 강력한 공유 분석 환경을 위해 동시 다중 사용자 액세스를 지원합니다.

반면 DuckDB는 분석 워크로드를 위한 SQLite와 유사한 임베디드 라이브러리(embedded library) 경험을 제공합니다. 애플리케이션 내에서 프로세스 내(in-process) 방식으로 실행되며 전체 데이터베이스를 디스크의 단일 파일에 저장하므로 로컬 클라이언트 측 데이터 조작에 이상적입니다.

다중 사용자와 대규모 데이터 세트를 지원하는 확장 가능한 공유 분석 백엔드가 필요하다면 ClickHouse가 최선의 선택입니다. 프로덕션 환경에서 페타바이트 단위의 데이터에 대한 고처리량 수집 및 복잡한 집계 쿼리를 처리합니다.

로컬 데이터 분석을 강화하거나, 단일 노드 애플리케이션을 구동하거나, 초고속 ETL 작업을 가속화하려면 DuckDB를 선택하세요. 프로세스 내 방식과 단일 파일 데이터베이스 구조는 개별 데이터 과학자나 소규모 내부 도구의 배포를 간소화합니다.

강력한 다중 사용자 분석 플랫폼이 필요하다면 DuckDB는 적합하지 않습니다. 로컬 단일 사용자 처리만 필요하다면 ClickHouse의 서버 오버헤드는 불필요합니다.

컬럼형 데이터베이스와 행 기반 데이터베이스의 주요 차이점은 무엇인가요?

행 기반 데이터베이스(Postgres 등)는 단일 레코드에 대한 모든 데이터를 함께 저장합니다. 컬럼형 데이터베이스(ClickHouse 등)는 단일 컬럼의 모든 값을 함께 저장하며, 이는 분석 쿼리에 훨씬 더 효율적입니다.

컬럼형 데이터베이스는 언제 사용해야 하나요?

수백만 또는 수십억 개의 행에 걸쳐 몇 개의 컬럼을 집계하거나 필터링하는 분석 워크로드(OLAP)에 컬럼형 데이터베이스를 사용하세요. 대시보드, 비즈니스 인텔리전스 및 분석 플랫폼에 이상적입니다.

왜 컬럼형 데이터베이스는 단일 행 업데이트가 느린가요?

데이터 파일이 대량 수집에 최적화되어 있고 종종 불변(immutable)이기 때문입니다. 단일 값을 업데이트하려면 컬럼 파일의 전체 대형 청크를 다시 써야 할 수 있으므로 트랜잭션 데이터베이스보다 훨씬 느립니다.

DuckDB가 Postgres를 대체할 수 있나요?

아니요, 두 데이터베이스는 주요 목적이 다릅니다. DuckDB는 임베디드 분석 데이터베이스(분석용 SQLite와 유사)로 프로세스 내 데이터 분석에 이상적입니다. Postgres는 기록 시스템(system of record)으로 설계된 범용 트랜잭션 데이터베이스(OLTP)입니다.