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데이터베이스 성능 비교: SingleStore vs. ClickHouse 실전 분석 안녕하세요 에이플랫폼 입니다.이번 글에서는 두 인기 데이터베이스인 SingleStore와 ClickHouse의 성능을 비교한 실전 분석 결과를 공유합니다.두 시스템은 유사한 사용 목적을 갖고 있어 많은 사용자들이 선택의 기로에 놓이는데요. 이를 돕기 위해 각 데이터베이스의 성능을 객관적인 지표로 평가하고, 특히 SingleStore를 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.특히 눈여겨볼 부분은, 대규모 데이터 분석에서 핵심적인 역할을 하는 조인(Join) 쿼리에서 ClickHouse가 기대와 달리 낮은 성능을 보였다는 점입니다.이러한 결과는 빅데이터 기반의 업무 환경에서 최적의 데이터베이스를 선택할 때 중요한 시사점을 제공합니다. 테스트 방법이번 성능 비교 테스트는 TPC-DS 데이터셋을 기반으.. 2025. 6. 4.
[Support Bulletin 09] - Trailing Space 에 따른 SQL 결과 차이 안녕하세요! 에이플랫폼 Support Bulletin의 아홉 번째 이야기입니다. 😊오늘은 SingleStore에서 공백 하나가 SQL 결과를 어떻게 바꿀 수 있는지 알아보겠습니다. Trailing Space란? 데이터 비교에서 중요한 이유데이터를 다룰 때 공백(Whitespace)은 단순한 빈 공간처럼 보이지만, 때로는 결과에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.특히 Trailing Space는 문자열 끝에 위치하는 공백을 의미하며, 데이터 저장이나 비교 시 예상치 못한 차이를 만들 수 있습니다.Trailing Space의 예제예를 들어, 아래 두 개의 문자열을 비교한다고 가정해 봅시다. 'hello' 'hello ' 사람이 볼 때는 같은 값처럼 보이지만, 일부 시스템에서는 이 둘을 다른 값으로 인식하거나.. 2025. 5. 30.
SingleStore vs MySQL vs PostgreSQL, 100M+ 레코드, 도커에서 누가 더 빠를까? 안녕하세요 에이플랫폼 입니다.오늘은 Docker 환경에서 SingleStore, Mysql, PostgreSQL을 밴치마킹 해보겠습니다.현실적인 핀테크 스타일의 워크로드를 생성하고, 각 플랫폼이 과도한 조인, 롤링 윈도우 합계 및 핫 분석 쿼리를 어떻게 처리하는지 측정해보겠습니다.현실적이고 동등한 입장을 유지하기 위해 테스트 중인 세 가지 플랫폼 모두에서 사용할 수 있는 프로젝트와 워크로드를 만들었습니다.구축한 벤치마크 프로젝트는 Turborepo를 기반으로 하며 여러 애플리케이션과 패키지를 포함합니다.프로젝트에는 아래의 내용이 포함됩니다.응용 프로그램./apps/db Docker 컨테이너를 실행하기 위한 애플리케이션입니다../apps/data-generator Node.js 데이터를 생성하여 데이터베.. 2025. 5. 27.
SingleStore Notebooks, 시간 관리: Cron Scheduling 활용법 안녕하세요 에이플랫폼 입니다.SingleStore에서 노트북을 위한 cron 기반 스케줄링이 발표되었습니다!이 기능의 요청이 많았는데요, 이제 스케줄링 기능을 사용하여 SingleStore Notebook 실행을 제어할 수 있습니다.스케줄링은 표준 cron 구문을 사용하여 정확하게 워크로드를 예약할 수 있습니다.cron 기반 스케줄링은 무엇인지 그리고 SingleStore Notebooks에서 cron 기반 스케줄링을 활용하는 방법을 알려드리겠습니다. Cron 스케줄링으로 최적화된 워크플로우기존의 상대적 시간 스케줄링(Ex: "4시간 후 다음 작업 실행")은 많은 사용자에게 좋은 서비스를 제공했지만, 많은 사용자의 피드백을 통해 스케줄링 워크플로우가 개선되었습니다.일관된 실행시간 이전에는 작업을 완료하는.. 2025. 5. 7.
SingleStore MCP Server with Claude 안녕하세요, 에이플랫폼입니다.최근 AI 분야에서 많은 주목을 받고 있는 Claude!오늘은 Claude와 SingleStore MCP 서버를 연결하여 활용하는 방법을 소개해 드리겠습니다. MCP(Model Context Protocol) 서버란?MCP 서버는 AI 모델과 데이터베이스, API, 파일 시스템 등 다양한 외부 리소스 간의 연결을 표준화하는 역할을 합니다.이를 통해 AI 모델이 실시간 데이터를 활용하고, 특정 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.MCP 서버의 주요 기능데이터 접근성 향상: AI 모델이 실시간 데이터에 접근하여 보다 정확한 응답을 생성할 수 있습니다.기능 확장: 기존 AI 모델이 외부 도구와 연결되어 더욱 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.표준화된 통합: 다양한 AI 모델과 호환.. 2025. 4. 24.
[Support Bulletin 08] - SingleStore 모니터링 시스템에서 Pipeline 오류? 포트 번호가 문제다! 안녕하세요, 에이플랫폼의 Support Bulletin 시리즈입니다.이번 글에서는 SingleStore 클러스터 구축 후 모니터링을 위해 생성한 Metric DB에서 발생하는 Pipeline 에러에 대해 소개해 드리려 합니다. SingleStore 클러스터 구축과 같이 서버를 구성할 때, 일반적으로 알려진 포트 번호를 피하고 다른 포트 번호를 설정하는 일은 흔히 이루어집니다.그러나 Linux의 유저 포트(1024~32767)를 벗어나 로컬 포트 범위(32768~60999)에 속하는 포트 번호를 사용할 때, 예상치 못한 문제가 발생할 수 있습니다. 로컬 포트 번호 확인 방법$ sudo sysctl -A | grep ipv4.ip_localnet.ipv4.ip_local_port_range = 32768 .. 2025. 4. 17.
SingleStore - Apache Flink를 사용한 실시간 스트리밍 파이프라인 구축 안녕하세요, 에이플랫폼입니다.100ms의 지연 시간마다 매출이 1% 감소한다.- Amazon -https://www.gigaspaces.com/blog/amazon-found-every-100ms-of-latency-cost-them-1-in-sales Amazon found every 100ms of latency cost them 1% in sales.10 years ago, Amazon found that every 100ms of latency cost them 1% in sales. Google found an extra .5 seconds in search page generation time dropped traffic by 20%. A broker could lose $4 million i.. 2025. 4. 7.
SingleStore vs. ClickHouse: SingleStore의 우수성 분석 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.. 2025. 3. 25.
SingleStore 파이프라인을 활용한 S3 Access Log 데이터 실시간 분석 안녕하세요, 에이플랫폼입니다.Amazon S3를 사용하면 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있지만, 접근 로그(Access Logs)를 분석하는 것은 쉽지 않은 일입니다. S3 로그는 원시 형태(raw format)로 제공되기 때문에 원하는 정보를 빠르게 추출하고 활용하려면 추가적인 분석 과정이 필요합니다.하지만 SingleStore 파이프라인을 활용하면 S3에서 액세스 로그를 손쉽게 스트리밍하여 실시간으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 로그 데이터를 빠르게 로드하고, 강력한 SQL 쿼리를 사용해 원하는 정보를 즉시 추출할 수 있습니다.이번 글에서는 SingleStore를 활용하여 S3 접근 로그를 효과적으로 분석하는 방법을 소개합니다. 직접 테스트한 내용을 바탕으로, 로그 데이터를 빠르게.. 2025. 3. 20.

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