ClickHouse 분류

Case Study

Type

Lab

작성자

Ken

들어가며
ClickHouse Materialized View의 이해
전통적인 데이터베이스의 Materialized View
ClickHouse의 혁신적인 접근: Incremental Materialization
ClickHouse Cloud의 특징
Cascading Materialized Views: 단계적 집계 전략
Cascading 패턴이란?
왜 Cascading이 필요한가?
실습: Application Log 데이터의 Cascading Materialized View 구현
시나리오 설계
1단계: 원시 데이터 수신 테이블 (Null Engine)
2단계: 시간별 집계 테이블
3단계: 첫 번째 Materialized View (Raw → Hourly)
4단계: 일별 집계 테이블
5단계: 두 번째 Materialized View (Hourly → Daily)
실습 결과 확인
TTL을 통한 자동 Data Lifecycle Management
TTL의 동작 원리
Cascading + TTL 조합의 시너지
실제 프로덕션 시나리오 예시
Best Practices 및 주의사항
1. ORDER BY 키 설계
2. 파티셔닝 전략
3. AggregateFunction 선택
4. Materialized View 생성 순서
5. 백필(Backfill) 전략
6. 모니터링 포인트
결론
참고 자료

들어가며

대규모 애플리케이션을 운영하다 보면 수억 건의 로그 데이터가 실시간으로 쌓이게 됩니다. 이러한 데이터를 효율적으로 관리하고 빠르게 조회하는 것은 데이터 엔지니어들이 직면하는 가장 큰 도전 과제 중 하나입니다. ClickHouse는 이러한 문제를 해결하기 위한 강력한 기능을 제공하는데, 바로 Materialized View와 TTL(Time To Live)입니다.

이 글에서는 ClickHouse의 Materialized View가 무엇인지, 다른 데이터베이스와 어떻게 다른지 살펴본 후, Cascading Materialized View 패턴과 TTL을 조합하여 자동화된 데이터 생명주기 관리 시스템을 구축하는 방법을 실습과 함께 상세히 다루겠습니다.

ClickHouse Materialized View의 이해

전통적인 데이터베이스의 Materialized View

먼저 PostgreSQL이나 MySQL 같은 전통적인 RDBMS에서 Materialized View가 어떻게 동작하는지 살펴보겠습니다. 이들 데이터베이스에서 Materialized View는 복잡한 쿼리 결과를 물리적으로 저장해두는 테이블입니다.

- PostgreSQL 예시
CREATE MATERIALIZED VIEW sales_summary AS
SELECT product_id, SUM(amount) as total_sales
FROM sales
GROUP BY product_id;
- 데이터 갱신 시 전체 재계산 필요
REFRESH MATERIALIZED VIEW sales_summary;

전통적인 방식의 주요 특징과 한계는 다음과 같습니다.

배치 갱신 방식: 데이터가 변경되어도 Materialized View는 자동으로 업데이트되지 않습니다. 명시적으로 REFRESH 명령을 실행해야 하며, 이는 전체 데이터를 다시 계산하는 비용이 큽니다.

전체 재계산 오버헤드: 원본 테이블에 단 한 건의 데이터가 추가되어도 Materialized View를 갱신하려면 전체 데이터를 다시 집계해야 합니다. 데이터가 많을수록 이 비용은 기하급수적으로 증가합니다.

실시간성 부족: 배치 방식의 갱신으로 인해 최신 데이터가 즉시 반영되지 않습니다. 실시간 대시보드나 분석에는 적합하지 않습니다.

ClickHouse의 혁신적인 접근: Incremental Materialization

ClickHouse의 Materialized View는 완전히 다른 철학으로 설계되었습니다. 가장 큰 차이점은 증분 처리(Incremental Processing) 방식입니다.

실시간 트리거 방식: ClickHouse에서 Materialized View는 원본 테이블에 데이터가 INSERT될 때 자동으로 트리거됩니다. 별도의 REFRESH 명령이 필요하지 않습니다.

증분 계산: 전체 데이터를 재계산하는 대신, 새로 들어온 데이터에 대해서만 집계를 수행합니다. 이는 AggregateFunction의 상태 기반 계산을 통해 구현됩니다.

스트리밍 처리: INSERT와 동시에 집계가 일어나므로, 실시간에 가까운 데이터 분석이 가능합니다.

ClickHouse의 Materialized View는 기술적으로 두 가지 구성 요소로 이루어집니다.

첫째, 대상 테이블(Target Table): 집계된 데이터가 실제로 저장되는 테이블입니다. 일반적으로 AggregatingMergeTree 엔진을 사용합니다.

둘째, 트리거 역할의 View: 원본 테이블에 대한 INSERT를 가로채서 변환 후 대상 테이블로 전달하는 역할을 합니다.

ClickHouse Cloud의 특징

SharedMergeTree 엔진: ClickHouse Cloud에서는 SharedMergeTree 계열의 엔진을 사용합니다. 이는 스토리지와 컴퓨트를 분리하여 클라우드 환경에 최적화된 아키텍처를 제공합니다.

자동 스케일링: Materialized View의 처리도 자동으로 스케일됩니다. 데이터 유입량이 증가하면 ClickHouse Cloud가 자동으로 리소스를 할당합니다.

스토리지 효율성: Cloud 환경에서는 스토리지 비용이 중요한 고려사항입니다. 집계를 통해 데이터 볼륨을 줄이는 것이 비용 절감에 직접적으로 기여합니다.

Cascading Materialized Views: 단계적 집계 전략

Cascading 패턴이란?

Cascading Materialized View는 여러 단계의 Materialized View를 연결하여 점진적으로 데이터를 집계하는 패턴입니다. 마치 폭포수처럼 데이터가 한 단계에서 다음 단계로 흘러가며 점점 더 압축되고 정제됩니다.

이 패턴의 핵심 아이디어는 데이터의 해상도(granularity)를 단계적으로 낮추는 것입니다.

첫 번째 단계: 초 단위 원시 데이터를 시간 단위로 집계
두 번째 단계: 시간 단위 집계를 일 단위로 재집계
세 번째 단계: 일 단위 집계를 월 단위로 재집계

왜 Cascading이 필요한가?

단일 Materialized View만 사용해도 충분하지 않을까요? Cascading 패턴이 필요한 이유는 다음과 같습니다.

쿼리 성능 최적화: 사용자가 "지난 6개월간의 일별 통계"를 조회할 때, 원시 데이터를 매번 집계하는 대신 이미 일 단위로 집계된 데이터를 사용하면 훨씬 빠릅니다.

스토리지 효율성: 오래된 데이터일수록 세밀한 해상도가 필요하지 않습니다. 1년 전 데이터를 분 단위로 보관할 필요는 없죠. Cascading과 TTL을 조합하면 자동으로 세밀한 데이터는 삭제하고 집계된 데이터만 유지할 수 있습니다.

유연한 데이터 보관 정책: 각 집계 레벨마다 다른 보관 기간을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 시간별 데이터는 7일, 일별 데이터는 30일, 월별 데이터는 영구 보관하는 식입니다.

점진적 집계 부하 분산: 한 번에 모든 집계를 수행하는 대신, 단계적으로 나누어 처리하므로 시스템 부하가 분산됩니다.

실습: Application Log 데이터의 Cascading Materialized View 구현

이제 실제 사례를 통해 Cascading Materialized View와 TTL을 구현해보겠습니다. 웹/모바일 애플리케이션의 로그 데이터를 처리하는 시스템을 만들어보겠습니다.

시나리오 설계

우리가 관리할 데이터는 다음과 같은 특성을 가집니다.

데이터 유형: 웹 앱, 모바일 앱, API 서비스의 이벤트 로그

데이터 볼륨: 초당 수천 건의 이벤트 발생

분석 요구사항: 시간대별, 일별 이벤트 통계, 에러율, 응답시간 분석

보관 정책:

원시 데이터: 즉시 처리 후 삭제 (Null 엔진 사용)
시간별 집계: 7일 보관
일별 집계: 30일 보관

1단계: 원시 데이터 수신 테이블 (Null Engine)

먼저 원시 로그를 받는 테이블을 생성합니다.

여기서는 Null 엔진을 사용해보겠습니다.

(Null 엔진을 사용하는 것은 어디까지나 예시일 뿐, 유즈케이스에 따라 엔진은 달라질 수 있습니다.)

CREATE TABLE blog_demo.app_logs_raw
(
    event_time DateTime,           -- 이벤트 발생 시각
    app_name String,                -- 애플리케이션 이름
    event_type String,              -- 이벤트 타입
    user_id UInt64,                 -- 사용자 ID
    status_code UInt16,             -- HTTP 상태 코드
    response_time_ms UInt32,        -- 응답 시간 (밀리초)
    error_message String            -- 에러 메시지
)
ENGINE = Null;

Null 엔진의 의미: 이 테이블에 INSERT된 데이터는 실제로 디스크에 저장되지 않습니다. 대신 Materialized View의 트리거 역할만 수행합니다. 원시 데이터를 보관하지 않으므로 스토리지를 절약할 수 있습니다.

이 패턴은 로그 데이터처럼 원시 형태를 장기간 보관할 필요가 없고, 집계된 형태만 필요한 경우에 매우 유용합니다.

2단계: 시간별 집계 테이블

시간 단위로 집계된 데이터를 저장할 테이블을 생성합니다.

CREATE TABLE blog_demo.app_logs_hourly
(
    event_hour DateTime,
    app_name String,
    event_type String,
    event_count AggregateFunction(sum, UInt64),
    unique_users AggregateFunction(uniq, UInt64),
    avg_response_time AggregateFunction(avg, UInt32),
    error_count AggregateFunction(sum, UInt64)
)
ENGINE = SharedAggregatingMergeTree('/clickhouse/tables/{uuid}/{shard}', '{replica}')
PARTITION BY toYYYYMM(event_hour)
ORDER BY (event_hour, app_name, event_type)
TTL event_hour + INTERVAL 7 DAY
SETTINGS index_granularity = 8192;

핵심 설계 포인트:

AggregateFunction 타입: event_count, unique_users 등의 컬럼은 일반적인 숫자 타입이 아닌 AggregateFunction 타입입니다. 이는 집계 함수의 중간 상태를 저장하여, 나중에 추가 집계가 가능하도록 합니다.

SharedAggregatingMergeTree: ClickHouse Cloud에 최적화된 엔진입니다. 백그라운드에서 같은 키를 가진 행들을 자동으로 병합(merge)하며, AggregateFunction 상태들을 결합합니다.

파티셔닝: toYYYYMM(event_hour)로 월별 파티션을 생성합니다. 이는 TTL 적용과 데이터 관리를 효율적으로 만듭니다.

ORDER BY: (event_hour, app_name, event_type) 순서로 정렬합니다. 이 순서는 쿼리 패턴에 맞춰 최적화되어야 합니다.

TTL 설정: TTL event_hour + INTERVAL 7 DAY는 각 행이 event_hour 시각으로부터 7일 후 자동으로 삭제됨을 의미합니다.

3단계: 첫 번째 Materialized View (Raw → Hourly)

원시 데이터를 시간별로 집계하는 Materialized View를 생성합니다.

CREATE MATERIALIZED VIEW blog_demo.app_logs_hourly_mv
TO blog_demo.app_logs_hourly
AS
SELECT
    toStartOfHour(event_time) as event_hour,
    app_name,
    event_type,
    sumState(toUInt64(1)) as event_count,
    uniqState(user_id) as unique_users,
    avgState(response_time_ms) as avg_response_time,
    sumState(toUInt64(if(status_code >= 400, 1, 0))) as error_count
FROM blog_demo.app_logs_raw
GROUP BY event_hour, app_name, event_type;

동작 원리:

app_logs_raw 테이블에 데이터가 INSERT되면, 이 Materialized View가 자동으로 트리거됩니다.

toStartOfHour(event_time)으로 이벤트 시각을 시간 단위로 내림하여 그룹핑 키로 사용합니다.

State 함수들: sumState, uniqState, avgState는 집계 함수의 중간 상태를 생성합니다. 이 상태들은 나중에 Merge 함수로 결합할 수 있습니다.

예를 들어, sumState(toUInt64(1))은 각 이벤트를 1로 카운트하여 총 이벤트 수를 계산합니다.

uniqState(user_id)는 고유 사용자 수를 추적하기 위한 HyperLogLog 상태를 생성합니다.

avgState(response_time_ms)는 평균 응답시간 계산을 위한 합계와 카운트를 저장합니다.

에러 카운팅: sumState(toUInt64(if(status_code >= 400, 1, 0)))는 HTTP 상태 코드가 400 이상인 경우만 카운트합니다.

4단계: 일별 집계 테이블

일 단위로 집계된 데이터를 저장할 테이블을 생성합니다.

CREATE TABLE blog_demo.app_logs_daily
(
    event_date Date,
    app_name String,
    event_type String,
    event_count AggregateFunction(sum, UInt64),
    unique_users AggregateFunction(uniq, UInt64),
    avg_response_time AggregateFunction(avg, UInt32),
    error_count AggregateFunction(sum, UInt64)
)
ENGINE = SharedAggregatingMergeTree('/clickhouse/tables/{uuid}/{shard}', '{replica}')
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (event_date, app_name, event_type)
TTL event_date + INTERVAL 30 DAY
SETTINGS index_granularity = 8192;

시간별 집계 테이블과 구조가 유사하지만, 다음과 같은 차이점이 있습니다.

event_hour 대신 event_date (Date 타입) 사용

TTL이 30일로 더 길게 설정: 일별 집계는 더 오래 보관하는 전략

5단계: 두 번째 Materialized View (Hourly → Daily)

Cascading의 핵심인 두 번째 Materialized View를 생성합니다.

CREATE MATERIALIZED VIEW blog_demo.app_logs_daily_mv
TO blog_demo.app_logs_daily
AS
SELECT
    toDate(event_hour) as event_date,
    app_name,
    event_type,
    sumMergeState(event_count) as event_count,
    uniqMergeState(unique_users) as unique_users,
    avgMergeState(avg_response_time) as avg_response_time,
    sumMergeState(error_count) as error_count
FROM blog_demo.app_logs_hourly
GROUP BY event_date, app_name, event_type;

Cascading의 핵심 - MergeState 함수:

여기서 주목할 점은 sumMergeState, uniqMergeState, avgMergeState 함수들입니다.

이 함수들은 app_logs_hourly 테이블에 저장된 AggregateFunction 상태들을 읽어서 결합합니다.

예를 들어, 24개의 시간별 unique_users 상태를 하나의 일별 상태로 병합합니다. 이는 단순히 숫자를 더하는 것이 아니라, HyperLogLog 데이터 구조를 병합하는 것입니다.

자동 트리거: app_logs_hourly 테이블에 새로운 데이터가 삽입되거나 백그라운드 병합이 일어날 때, 이 Materialized View도 자동으로 트리거되어 일별 집계를 업데이트합니다.

실습 결과 확인

실제로 ClickHouse Cloud에서 5,000건의 샘플 데이터를 입력하고 결과를 확인해보겠습니다.

시간별 집계 조회:

SELECT 
    event_hour,
    app_name,
    sumMerge(event_count) as total_events,
    uniqMerge(unique_users) as unique_users
FROM blog_demo.app_logs_hourly
GROUP BY event_hour, app_name
ORDER BY event_hour DESC
LIMIT 10;

결과:

┌────────event_hour────┬─app_name────┬─total_events─┬─unique_users─┐
│ 2025-11-08 13:00:00  │ web-app     │           11 │           11 │
│ 2025-11-08 13:00:00  │ api-service │           14 │           14 │
│ 2025-11-08 13:00:00  │ mobile-app  │            6 │            6 │
│ 2025-11-08 12:00:00  │ web-app     │           39 │           39 │
│ 2025-11-08 12:00:00  │ mobile-app  │           29 │           29 │
│ 2025-11-08 12:00:00  │ api-service │           32 │           32 │
└──────────────────────┴─────────────┴──────────────┴──────────────┘

일별 집계 조회:

SELECT 
    event_date,
    app_name,
    sumMerge(event_count) as total_events,
    uniqMerge(unique_users) as unique_users,
    round(avgMerge(avg_response_time), 2) as avg_response_time_ms,
    sumMerge(error_count) as errors
FROM blog_demo.app_logs_daily
GROUP BY event_date, app_name
ORDER BY event_date DESC, app_name;

결과:

┌─event_date─┬─app_name────┬─total_events─┬─unique_users─┬─avg_response_time_ms─┬─errors─┐
│ 2025-11-08 │ api-service │          448 │          438 │               297.74 │     45 │
│ 2025-11-08 │ mobile-app  │          478 │          475 │               300.42 │     59 │
│ 2025-11-08 │ web-app     │          462 │          456 │               303.72 │     50 │
│ 2025-11-07 │ api-service │          832 │          804 │               296.51 │     74 │
│ 2025-11-07 │ mobile-app  │          806 │          778 │               299.18 │     84 │
│ 2025-11-07 │ web-app     │          855 │          820 │               303.97 │     77 │
└────────────┴─────────────┴──────────────┴──────────────┴──────────────────────┴────────┘

스토리지 효율성 확인:

SELECT 
    'hourly' as aggregation_level,
    count(*) as partition_count,
    formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes)) as compressed_size,
    formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes)) as uncompressed_size
FROM system.parts
WHERE database = 'blog_demo' AND table = 'app_logs_hourly' AND active

UNION ALL

SELECT 
    'daily' as aggregation_level,
    count(*) as partition_count,
    formatReadableSize(sum(data_compressed_bytes)) as compressed_size,
    formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes)) as uncompressed_size
FROM system.parts
WHERE database = 'blog_demo' AND table = 'app_logs_daily' AND active;

결과:

┌─aggregation_level─┬─partition_count─┬─compressed_size─┬─uncompressed_size─┐
│ hourly            │               1 │ 23.75 KiB       │ 48.50 KiB         │
│ daily             │               1 │ 19.82 KiB       │ 20.75 KiB         │
└───────────────────┴─────────────────┴─────────────────┴───────────────────┘

일별 집계가 시간별 집계보다 훨씬 작은 용량을 차지하는 것을 확인할 수 있습니다.

TTL을 통한 자동 Data Lifecycle Management

TTL의 동작 원리

ClickHouse의 TTL은 데이터의 수명을 정의하는 강력한 기능입니다. 설정된 시간이 지나면 데이터가 자동으로 삭제되거나 다른 스토리지로 이동됩니다.

행 레벨 TTL: 각 행마다 개별적으로 TTL이 적용됩니다.

TTL event_hour + INTERVAL 7 DAY

이 설정은 "event_hour 값에 7일을 더한 시점에 해당 행을 삭제한다"는 의미입니다.

백그라운드 처리: TTL은 백그라운드 병합(merge) 과정에서 처리됩니다. 즉시 삭제되는 것이 아니라, 병합이 일어날 때 만료된 데이터가 제거됩니다.

파티션 단위 최적화: 파티셔닝과 함께 사용하면, 전체 파티션이 만료되었을 때 파티션 자체를 삭제하여 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Cascading + TTL 조합의 시너지

우리의 예제에서 TTL 전략은 다음과 같습니다.

Raw 데이터: Null 엔진으로 저장 안 함 (0일)

Hourly 집계: 7일 보관

Daily 집계: 30일 보관

이 전략의 효과는 다음과 같습니다.

자동 데이터 아카이빙: 오래된 데이터는 점점 더 압축된 형태로만 남습니다. 8일 전 데이터는 시간별 해상도는 사라지고 일별 해상도만 남습니다.

스토리지 비용 최적화: 세밀한 데이터는 짧게, 집계된 데이터는 길게 보관하여 스토리지 비용을 대폭 절감합니다.

쿼리 성능 향상: 오래된 기간을 조회할 때는 자동으로 압축된 일별 데이터를 사용하므로 쿼리가 빨라집니다.

운영 자동화: 별도의 배치 작업이나 데이터 정리 스크립트 없이 ClickHouse가 자동으로 데이터 생명주기를 관리합니다.

실제 프로덕션 시나리오 예시

더 복잡한 실제 시나리오를 생각해보겠습니다.

- 분 단위 집계 (1일 보관)
TTL event_minute + INTERVAL 1 DAY
- 시간 단위 집계 (7일 보관)
TTL event_hour + INTERVAL 7 DAY
- 일 단위 집계 (90일 보관)
TTL event_date + INTERVAL 90 DAY
- 월 단위 집계 (영구 보관, TTL 없음)- TTL 설정 없음

이렇게 4단계 Cascading을 구성하면:

최근 24시간: 분 단위 해상도로 실시간에 가까운 분석 가능

최근 7일: 시간 단위 해상도로 상세한 트렌드 분석

최근 90일: 일 단위 해상도로 중기 트렌드 파악

90일 이후: 월 단위 해상도로 장기 트렌드 분석

Best Practices 및 주의사항

1. ORDER BY 키 설계

ORDER BY는 쿼리 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 가장 자주 필터링하는 컬럼을 앞쪽에 배치해야 합니다.

좋은 예:

ORDER BY (event_date, app_name, event_type)
-- 대부분의 쿼리가 특정 날짜 범위를 조회한다면

나쁜 예:

ORDER BY (app_name, event_type, event_date)
-- 날짜 범위 쿼리가 비효율적으로 동작

2. 파티셔닝 전략

파티션 키는 TTL 및 데이터 관리와 밀접하게 연관되어야 합니다.

월별 파티셔닝: 대부분의 경우 적절한 선택입니다.

PARTITION BY toYYYYMM(event_date)

일별 파티셔닝: 데이터 볼륨이 매우 크고 짧은 TTL을 사용하는 경우 고려할 수 있습니다.

PARTITION BY toYYYYMMDD(event_date)

주의: 파티션이 너무 많으면 오히려 성능이 저하됩니다. 일반적으로 수백 개 이하의 파티션을 유지하는 것이 좋습니다.

3. AggregateFunction 선택

적절한 AggregateFunction을 선택하는 것이 중요합니다.

정확한 카운트: count, sum

근사 카운트: uniq (HyperLogLog 기반, 오차율 ~2%)

정확한 고유 값 카운트: uniqExact (메모리 사용량 높음)

분위수: quantile, quantileTDigest

4. Materialized View 생성 순서

Cascading을 구현할 때는 하위 레벨부터 상위 레벨 순서로 Materialized View를 생성해야 합니다.

대상 테이블들 생성 (hourly, daily)
첫 번째 Materialized View 생성 (raw → hourly)
두 번째 Materialized View 생성 (hourly → daily)

역순으로 생성하면 데이터가 올바르게 전파되지 않을 수 있습니다.

5. 백필(Backfill) 전략

기존 데이터에 대해 Materialized View를 적용하려면 명시적인 INSERT SELECT가 필요합니다.

- 기존 hourly 데이터를 daily로 백필
INSERT INTO blog_demo.app_logs_daily
SELECT toDate(event_hour) as event_date, app_name, event_type, sumMergeState(event_count) as event_count, uniqMergeState(unique_users) as unique_users, avgMergeState(avg_response_time) as avg_response_time, sumMergeState(error_count) as error_count
FROM blog_demo.app_logs_hourly
GROUP BY event_date, app_name, event_type;

6. 모니터링 포인트

프로덕션 환경에서는 다음 메트릭들을 모니터링해야 합니다.

Materialized View 지연: 데이터가 각 레벨로 전파되는 시간

스토리지 사용량: 각 테이블의 용량 추이

TTL 작동 여부: 만료된 데이터가 실제로 삭제되고 있는지

쿼리 성능: 각 집계 레벨의 쿼리 응답 시간

- 테이블별 용량 확인
SELECT table, formatReadableSize(sum(bytes_on_disk)) as size
FROM system.parts
WHERE database = 'blog_demo' AND active
GROUP BY table
ORDER BY sum(bytes_on_disk) DESC;

결론

ClickHouse의 Materialized View와 TTL을 조합한 Cascading 패턴은 대규모 시계열 데이터를 관리하는 강력한 솔루션입니다. 이 접근 방식의 핵심 장점은 다음과 같습니다.

실시간 집계: 전통적인 배치 방식과 달리 데이터가 들어오는 즉시 처리됩니다.
자동화된 데이터 생명주기: TTL을 통해 오래된 데이터를 자동으로 관리하여 운영 부담을 줄입니다.
스토리지 최적화: 점진적 집계로 데이터를 압축하여 스토리지 비용을 대폭 절감합니다.
쿼리 성능: 사전 집계된 데이터를 활용하여 복잡한 분석 쿼리도 빠르게 처리합니다.
확장성: ClickHouse Cloud의 자동 스케일링과 결합하여 데이터 볼륨 증가에 유연하게 대응합니다.

이 패턴은 로그 분석, IoT 센서 데이터, 금융 거래 데이터, 웹 분석 등 다양한 시계열 데이터 처리 시나리오에 적용할 수 있습니다. ClickHouse를 사용한다면 Cascading Materialized View와 TTL을 활용하여 더 효율적이고 자동화된 데이터 플랫폼을 구축해보시기 바랍니다.

참고 자료

ClickHouse Documentation: Cascading Materialized Views
ClickHouse YouTube: Advanced Materialized Views
ClickHouse Documentation: Manage data with TTL (time-to-live)

Cascading Materialized Views와 TTL을 활용한 Data Lifecycle Management