안녕하세요, 에이플랫폼의 싱글스토리 시리즈입니다.
요즘 싱글스토리가 뜸 했죠? 이번에 흥미로운 글이 공식 블로그에 나와서 소개해 드리려고 합니다.
오늘날 데이터 중심의 세상에서 실시간 스트리밍 분석, 대화형 대시보드, 머신 러닝 워크로드 등 다양한 작업을 처리하려면 속도와 확장성, 유연성을 모두 갖춘 데이터베이스가 필요합니다.
이러한 요구를 충족시키는 대표적인 두 가지 솔루션이 바로 SingleStore와 ClickHouse입니다.
두 데이터베이스는 모두 분석 워크로드에 강점을 보이지만, 아키텍처, 확장성, 사용 사례 적합성에서 차이를 보입니다.
특히 SingleStore는 단순한 성능 비교를 넘어 데이터 통합과 실시간 처리에서 더 많은 이점을 제공합니다.
이번 글에서는 SingleStore와 ClickHouse의 주요 기능과 차별점을 살펴보며, 왜 SingleStore가 더 뛰어난 선택지가 될 수 있는지 알아보겠습니다.
데이터베이스 선택은 조직의 성공을 좌우할 중요한 결정입니다. 이 글을 통해 여러분의 비즈니스에 가장 적합한 솔루션을 찾는 데 도움이 되길 바랍니다.
SingleStore와 Clickhouse의 이해
SingleStore 란?
SingleStore는 표준 SQL을 사용하는 실시간 분산 데이터베이스입니다.
MySQL과의 호환성이 뛰어나며, 특수 데이터베이스(벡터 DB, NoSQL, 인메모리DB 등..)의 필요성을 없애고 데이터베이스 아키텍처를 단순화합니다.
또한 SingleStore는 JSON, 시계열, 지리 공간 및 Full Text Search 를 포함한 여러 데이터 유형을 처리하도록 설되어 통합 트랜잭션(OLTP) 및 분석(OLAP) 기반에서 높은 처리속도를 가집니다.
SingleStore 아키텍쳐
ClickHouse 란?
Yandex에서 개발하고 ClickHouse, Inc.에서 유지 관리하는 ClickHouse는 주로 분석을 위해 구축된 고성능 열 기반 데이터베이스를 사용하는 실시간 데이터 웨어하우스 및 오픈 소스 데이터베이스입니다.
대규모 데이터 세트에 대한 매우 빠른 쿼리 성능으로 유명합니다.
ClickHouse는 수직 분할, 벡터화된 쿼리 실행 및 고급 압축 기술을 활용하여 로그 분석, 관찰 가능성 및 시계열 워크로드를 위한 필수 솔루션입니다.
주요 차이점
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ClickHouse
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SingleStore
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주요 목적
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고성능 분석(OLAP) 워크로드
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통합(OLTP + OLAP) 워크로드
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스토리지 모델
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분석 쿼리에 최적화된 컬럼 기반 스토리지
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OLTP 및 OLAP 범용 컬럼스토어
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쿼리 실행 엔진
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벡터화된 실행 및 압축을 사용하는 MPP 엔진
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컴퓨팅 푸시다운을 사용하는 분산 SQL 엔진
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데이터 수집
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높은 수집 속도, 주로 배치 삽입 사용
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Kafka, S3, Iceberg 형식, JSON과 같은 여러 소스에 대한 내장 파이프라인 지원을 통한 실시간 수집
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데이터 업데이트
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제한적 지원; 추가 전용 또는 일괄 업데이트에 가장 적합
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트랜잭션에 대한 표준 SQL DML(INSERT, UPDATE, DELETE) 지원
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워크로드 유연성
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주로 분석적, 읽기 중심 워크로드에 최적화
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하나의 시스템에서 통합 워크로드(운영 + 분석) 처리
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확장성
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수평 확장: 노드 추가
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수평 및 수직 온라인 확장
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압축
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압축 지원
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높은 압축비(60-70%)
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Sharding
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수동
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자동
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데이터 변환
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내장 구문 또는 기능 없음
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파이프라인을 통한 TRANSFORM 내장 지원
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사용 사례 적합성
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분석 쿼리
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실시간 분석, 통합 워크로드, 데이터 인프라 단순화
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벡터 데이터 유형
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신규 도입
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안정화
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JSON 지원
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"Object" 데이터 유형 및 관련 함수로 JSON 처리
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완전히 통합된 JSON 데이터 유형 및 함수
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CDC out
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내장 기능 없음
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내장 CDC out 기능
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WASM
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No support
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사용자 정의 함수를 샌드박스 환경에서 실행 가능
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배포 옵션
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On-premise만 가능
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On-premise 및 Cloud
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성능 비교
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ClickHouse
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SingleStore
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설치 유형: 클라우드(지역: 오하이오)
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설치 유형: 클라우드(지역: 오하이오)
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서버 버전: 24.8
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SingleStore 버전 : 8.7.1
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크기: 최대 48 vCPU, 192GiB로 확장(6 vCPU, 24GiB)
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크기: S-1, 8vCPU, 64GiB 파티션: 32
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엔진: MergeTree
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테이블 형식: Columnstore
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다음은 2,000만 개 행에 대한 쿼리 성능 비교 입니다.
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쿼리
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ClickHouse
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SingleStore
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성능 차이
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1
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select payment_type_,count(trip_id) from trips_raw group by payment_type_;
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0.620s
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0.242s
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x2.56
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2
|
select pickup_datetime,sum(fare_amount) from trips_raw group by pickup_datetime;
|
0.736s
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0.237s
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x3.1
|
|
3
|
select pickup_datetime,sum(trip_distance),sum(fare_amount),sum(tip_amount)from trips_raw group by pickup_datetime;
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1.816s
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0.245s
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x7.4
|
|
4
|
select pickup_date,count(trip_id) from trips_raw group by pickup_date order by pickup_date;
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0.480s
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0.237s
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x2.02
|
Query 1
Query 2
Query 3
Query 4
데이터 로드 시간 비교
총 행 수: 1억 개
SingleStore 로드 시간: 134초
ClickHouse 로드 시간: 각 파이프라인을 개별적으로 모니터링할 수 없습니다.
SingleStore 공식 블로그의 내용을 요약하여 소개해 드렸습니다.
원문에서 더 자세한 내용을 확인하고 싶으시다면 아래 링크를 참고해 주세요!
https://www.singlestore.com/blog/singlestore-vs-clickhouse-why-singlestore-stands-out/
SingleStore vs. ClickHouse: Why SingleStore Stands Out
This blog dives deep into the capabilities, strengths and limitations of SingleStore and ClickHouse to help you decide which one best aligns with your real-time data needs.
www.singlestore.com
저희 에이플랫폼 싱글스토리 시리즈에서는 앞으로도 SingleStore의 다양한 정보와 최신 업데이트를 발 빠르게 전달해 드릴 예정입니다. 많은 기대 부탁드립니다! 😊 SingleStore에 대해 더 궁금한 점이 있거나, 사용하면서 겪는 어려움이 있다면 언제든지 댓글로 문의해주세요.
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