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docs/ko/index.md

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+toc_priority: 0
+toc_title: 목차
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+
+# ClickHouse란? {#what-is-clickhouse}
+
+ClickHouse® 는 query의 온라인 분석 처리(OLAP)를 위한 열 지향(column-oriented) 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다. 
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+"보통의" 행 지향(row-oriented) DMBS에서는 데이터가 다음과 같은 순서로 저장됩니다.
+
+| row | WatchID     | JavaEnable | Title              | GoodEvent | EventTime           |
+|-----|-------------|------------|--------------------|-----------|---------------------|
+| #0 | 89354350662 | 1          | Investor Relations | 1         | 2016-05-18 05:19:20 |
+| #1 | 90329509958 | 0          | Contact us         | 1         | 2016-05-18 08:10:20 |
+| #2 | 89953706054 | 1          | Mission            | 1         | 2016-05-18 07:38:00 |
+| #N | …           | …          | …                  | …         | …                   |
+
+즉, 행과 관련된 모든 값들은 물리적으로 나란히 저장됩니다.
+
+행 지향(row-oriented) DMBS의 예시로는 MySQL, Postgres, 그리고 MS SQL 서버 등이 있습니다.
+
+열 지향 (column-oriented) DBMS에서는 데이터가 아래와 같은 방식으로 저장됩니다:
+
+| Row:        | #0                 | #1                 | #2                 | #N |
+|-------------|---------------------|---------------------|---------------------|-----|
+| WatchID:    | 89354350662         | 90329509958         | 89953706054         | …   |
+| JavaEnable: | 1                   | 0                   | 1                   | …   |
+| Title:      | Investor Relations  | Contact us          | Mission             | …   |
+| GoodEvent:  | 1                   | 1                   | 1                   | …   |
+| EventTime:  | 2016-05-18 05:19:20 | 2016-05-18 08:10:20 | 2016-05-18 07:38:00 | …   |
+
+이 예에서는 데이터가 정렬된 순서만을 보여줍니다. 다른 열의 값들은 서로 분리되어 저장되고, 같은 열의 정보들은 함께 저장됩니다.
+
+열 지향(column-oriented) DBMS 의 종류는 Vertica, Paraccel (Actian Matrix and Amazon Redshift), Sybase IQ, Exasol, Infobright, InfiniDB, MonetDB (VectorWise and Actian Vector), LucidDB, SAP HANA, Google Dremel, Google PowerDrill, Druid, 그리고 kdb+ 등이 있습니다.
+
+데이터를 저장하기 위한 서로 다른 순서는 다른 시나리오에 더 적합합니다. 데이터 접근 시나리오는 쿼리가 수행되는 빈도, 비율 및 비율을 나타내거나, 각 쿼리 유형(행, 열 및 바이트)에 대해 읽은 데이터의 양 데이터 읽기와 업데이트 사이의 관계, 데이터의 작업 크기 및 로컬에서 사용되는 방법 트랜잭션이 사용되는지 여부, 트랜잭션이 얼마나 격리되어 있는지, 데이터 복제 및 논리적 무결성에 대한 요구 사항, 각 쿼리 유형에 대한 대기 시간 및 처리량 요구 사항 등이 있습니다.
+
+시스템의 부하가 높을수록 사용 시나리오의 요구 사항에 맞게 시스템 설정을 사용자 지정하는 것이 더 중요하며 이 사용자 지정은 더욱 세분화됩니다. 상당히 다른 시나리오에 똑같이 적합한 시스템은 없습니다. 만약 높은 부하에서 시스템이 넓은 시나리오 집합에 대해 적응한다면 시스템은 모든 시나리오를 모두 제대로 처리하지 못하거나 가능한 시나리오 중 하나 또는 몇 개에 대해서만 잘 작동할 것입니다.
+
+## OLAP 시나리오의 중요 속성들 {#key-properties-of-olap-scenario}
+
+-   요청(request)의 대부분은 읽기 접근에 관한 것입니다.
+-   데이터는 단일 행이 아니라 상당히 큰 일괄 처리(\> 1000개 행)로 업데이트됩니다. 또는 전혀 업데이트되지 않습니다.
+-   데이터는 DB에 추가되지만 수정되지는 않습니다.
+-   읽기의 경우 DB에서 상당히 많은 수의 행이 추출되지만 열은 일부만 추출됩니다.
+-   테이블은 "넓습니다". 이는 열의 수가 많다는 것을 의미합니다.
+-   쿼리는 상대적으로 드뭅니다(일반적으로 서버당 수백 또는 초당 쿼리 미만).
+-   간단한 쿼리의 경우 약 50ms의 대기 시간이 허용됩니다.
+-   열 값은 숫자와 짧은 문자열(예: URL당 60바이트)과 같이 상당히 작습니다
+-   단일 쿼리를 처리할 때 높은 처리량이 필요합니다(서버당 초당 최대 수십억 행).
+-   트랜잭션이 필요하지 않습니다.
+-   데이터 일관성에 대한 요구 사항이 낮습니다.
+-   쿼리당 하나의 큰 테이블이 존재하고 하나를 제외한 모든 테이블은 작습니다.
+-   쿼리 결과가 원본 데이터보다 훨씬 작습니다. 즉, 데이터가 필터링되거나 집계되므로 결과가 단일 서버의 RAM에 꼭 들어맞습니다.
+
+OLAP 시나리오가 다른 일반적인 시나리오(OLTP 또는 키-값 액세스와 같은)와 매우 다르다는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 따라서 적절한 성능을 얻으려면 분석 쿼리를 처리하기 위해 OLTP 또는 키-값 DB를 사용하는 것은 의미가 없습니다. 예를 들어 분석에 MongoDB나 Redis를 사용하려고 하면 OLAP 데이터베이스에 비해 성능이 매우 저하됩니다.
+
+## 왜 열 지향 데이터베이스가 OLAP 시나리오에 적합한가{#why-column-oriented-databases-work-better-in-the-olap-scenario}
+
+열 지향(column-oriented) 데이터베이스는 OLAP 시나리오에 더 적합합니다. 대부분의 쿼리를 처리하는 데 있어서 행 지향(row-oriented) 데이터베이스보다 100배 이상 빠릅니다. 그 이유는 아래에 자세히 설명되어 있지만 사실은 시각적으로 더 쉽게 설명할 수 있습니다.
+
+**행 지향 DBMS**
+
+![Row-oriented](images/row-oriented.gif#)
+
+**열 지향 DBMS**
+
+![Column-oriented](images/column-oriented.gif#)
+
+차이가 보이시나요?
+
+### 입출력 {#inputoutput}
+
+1.  분석 쿼리의 경우 적은 수의 테이블 열만 읽어야 합니다. 열 지향 데이터베이스에서는 필요한 데이터만 읽을 수 있습니다. 예를 들어 100개 중 5개의 열이 필요한 경우 I/O가 20배 감소할 것으로 예상할 수 있습니다. 
+2.  데이터는 패킷으로 읽히므로 압축하기가 더 쉽습니다. 열의 데이터도 압축하기 쉽습니다. 이것은 I/O의 볼륨을 더욱 감소시킵니다.
+3.  감소된 I/O로 인해 시스템 캐시에 더 많은 데이터가 들어갑니다.
+
+예를 들어, "각 광고 플랫폼에 대한 레코드 수 계산" 쿼리는 압축되지 않은 1바이트를 차지하는 하나의 "광고 플랫폼 ID" 열을 읽어야 합니다. 트래픽의 대부분이 광고 플랫폼에서 발생하지 않은 경우 이 열의 최소 10배 압축을 기대할 수 있습니다. 빠른 압축 알고리즘을 사용하면 초당 최소 몇 기가바이트의 압축되지 않은 데이터의 속도로 데이터 압축 해제가 가능합니다. 즉, 이 쿼리는 단일 서버에서 초당 약 수십억 행의 속도로 처리될 수 있습니다. 이 속도는 정말 실제로 달성됩니다.
+
+### CPU {#cpu}
+
+쿼리를 수행하려면 많은 행을 처리해야 하므로 별도의 행이 아닌 전체 벡터에 대한 모든 연산을 디스패치하거나 쿼리 엔진을 구현하여 디스패치 비용이 거의 들지 않습니다. 반쯤 괜찮은 디스크 하위 시스템에서 이렇게 하지 않으면 쿼리 인터프리터가 불가피하게 CPU를 정지시킵니다. 데이터를 열에 저장하고 가능한 경우 열별로 처리하는 것이 좋습니다.
+
+이를 수행하기위한 두가지 방법이 있습니다.
+
+1.  벡터 엔진. 모든 연산은 별도의 값 대신 벡터에 대해 작성됩니다. 즉, 작업을 자주 호출할 필요가 없으며 파견 비용도 무시할 수 있습니다. 작업 코드에는 최적화된 내부 주기가 포함되어 있습니다.
+2.  코드 생성. 쿼리에 대해 생성된 코드에는 모든 간접 호출이 있습니다.
+
+이것은 단순한 쿼리를 실행할 때 의미가 없기 때문에 "일반" 데이터베이스에서는 수행되지 않습니다. 그러나 예외가 있습니다. 예를 들어 MemSQL은 코드 생성을 사용하여 SQL 쿼리를 처리할 때 대기 시간을 줄입니다. (비교되게, 분석 DBMS는 대기 시간이 아닌 처리량 최적화가 필요합니다.)
+
+CPU 효율성을 위해 쿼리 언어는 선언적(SQL 또는 MDX)이거나 최소한 벡터(J, K)여야 합니다. 쿼리는 최적화를 허용하는 암시적 루프만 포함해야 합니다.
+
+{## [원문](https://clickhouse.com/docs/en/) ##}