ClickHouse 소개와 경쟁 포지션

🎯 주요 요약

ClickHouse가 공개된 벤치마크를 통해 Snowflake 및 Databricks와의 성능 비교에서 모든 규모에서 더 빠르고 비용 효율적임을 입증했습니다. 7억 2천만 개에서 72억 개 행까지의 데이터셋에서 3-5배 빠른 성능과 최대 60% 낮은 비용을 달성했습니다.

현재 ClickHouse는 연 매출 1억 달러를 돌파하며, 지난 6개월간 경상수익이 약 2배 성장하는 등 급속한 성장세를 보이고 있습니다[1].

📈 ClickHouse 기업 현황

💰 투자 및 밸류에이션

• 2021년 8월: Series A $50M (Index Ventures, Benchmark 주도) - 제품, 매출, 고객 없는 상태에서 투자 유치
• 2025년 5월: Series B $350M (Khosla Ventures 주도), $6B 프리머니 밸류에이션 (2022년 $1.75B에서 3배 이상 상승)
• 현재 성과: 연 매출 $100M 돌파, 경상수익 6개월간 2배 성장[2]

🏆 시장 포지션

• 고객 수: 2,000여 개 (Snowflake 11,000개 대비 아직 격차 존재)
• 주요 고객: Uber, eBay, Disney, Comcast, Lyft, Anthropic (Claude 4 개발에 핵심 역할), Tesla (초당 10억 이벤트 처리)
• 경쟁사 현황:
• Snowflake: 분기 매출 거의 $1B, 11,000+ 고객
• Databricks: $3B 런레이트, 연간 60% 성장[3]

🚀 AI 시대의 적기 적소

• 타이밍: ClickHouse Cloud가 2022년 말 베타 출시 (ChatGPT와 동시기)
• AI 워크로드 특화: "AI 에이전트는 어디든 데이터 흔적을 남기며 인간보다 훨씬 빠르게 데이터베이스에 접근한다" - Thrive Capital의 Avery Klemmer[4]

📋 벤치마크 개요

🔬 테스트 환경

• 벤치마크: 외부에서 설계된 커피숍 테마의 조인 중심 벤치마크
• 데이터 규모: 3가지 스케일 테스트
• 500m 스케일: 7억 2천만 행
• 1b 스케일: 14억 행
• 5b 스케일: 72억 행
• 쿼리: 17개의 조인 중심 SQL 쿼리
• 플랫폼: ClickHouse Cloud (AWS us-east-2), Snowflake, Databricks

📊 데이터 구조

• Sales: 메인 팩트 테이블 (주문 데이터)
• Products: 제품 차원 테이블
• Locations: 매장/위치 차원 테이블

⚡ 성능 비교 결과

🚀 Part 1: 기본 성능 (튜닝 없음)

ClickHouse의 압도적 성능:

• 500m 스케일: 대부분 쿼리가 1초 이내 완료, 경쟁사 대비 3-5배 빠름
• 1b 스케일: 17억 행을 0.5초에 조인/집계/정렬 (경쟁사는 5-13초)
• 5b 스케일: 가장 무거운 쿼리도 초 단위로 완료 (경쟁사는 분 단위)

💡 특별한 튜닝 없이 원본 벤치마크를 그대로 실행한 결과입니다[5].

🔥 Part 2: 딕셔너리 최적화 후

딕셔너리(Dictionary) 기능 활용 시:

• 최대 6.6배 추가 성능 향상
• 최대 60% 비용 절감
• 차원 테이블을 인메모리 딕셔너리로 변환하여 조인을 초고속 룩업으로 대체

주요 개선 사례 (1b 스케일 기준):

• 2노드: 251초 → 134초 (1.9배 빠름, 47% 비용 절감)
• 4노드: 182초 → 72초 (2.5배 빠름, 60% 비용 절감)
• 8노드: 169초 → 47초 (3.5배 빠름, 44% 비용 절감)[6]

🛠️ 기술적 차별화 요소

✅ ClickHouse의 강점

1. 컬럼형 저장 구조
• "ClickHouse를 유명하게 만든 것은 속도였다" - Foundation Capital GP Ashu Garg
• 컬럼 단위 데이터 저장 및 처리로 실시간 쿼리를 행 단위 처리 데이터베이스보다 훨씬 빠르게 수행[7]
2. 조인 성능 혁신
• 지난 6개월간 조인 성능을 대폭 개선
• 향상된 계획 수립, 메모리 효율성, 실행 전략
3. 딕셔너리 기능
• 차원 테이블을 인메모리 키-값 구조로 로드
• 초저지연 룩업 지원
• 복잡한 범위 기반 조인도 지원 (Range Dictionary)[8]
4. 병렬 복제본 (Parallel Replicas)
• 여러 컴퓨트 노드가 단일 쿼리를 병렬 처리
• 스케일링을 통한 추가 성능 향상
5. 클라우드 웨어하우스 아키텍처
• 단일 데이터셋에 대해 여러 컴퓨트 서비스 운영 가능
• 데이터 재로딩 없이 다양한 하드웨어 구성 테스트 가능

🔧 실용적 마이그레이션

마이그레이션 편의성:

• 기존 스키마와 매칭되는 테이블 생성만으로 즉시 사용 가능
• Iceberg, Delta Lake, S3 Parquet 등 다양한 소스에서 직접 로드
• 조인 쿼리 수정 없이 바로 실행 가능
• 딕셔너리 전환도 최소한의 SQL 수정만 필요

🏢 ClickHouse 회사 스토리

🌟 창업 배경

• 기원: 러시아 인터넷 거대기업 Yandex 내부에서 개발 (Yandex.Metrica 웹 분석 플랫폼용)
• 스핀오프: Aaron Katz (전 Elastic 임원)가 주도하여 2021년 독립
• 핵심 인재 영입: 창시자 Alexey Milovidov와 엔지니어 팀, Google 출신 Yury Izrailevsky 공동창업자 합류

🌍 전략적 위치 선정

• 2022년 2월: 러시아 우크라이나 침공 몇 달 전 모스크바에서 암스테르담으로 본사 이전
• 시의적절한 지정학적 리스크 회피[9]

💼 비즈니스 모델

• 오픈소스 + 클라우드: 무료 오픈소스 다운로드 + 유료 ClickHouse Cloud 서비스
• 처음부터 소비 기반 가격: MongoDB, Elastic과 달리 구독 모델을 거치지 않고 바로 소비 기반 가격 채택
• 개발자 친화적: 오픈소스로 개발자가 코드 접근 및 검토 가능

💰 비용 효율성 분석

📈 비용 대비 성능

• 더 빠른 실행 시간 = 더 적은 컴퓨트 시간 소비
• 효율적인 리소스 활용 = 동일 작업에 더 적은 인프라 필요
• 스케일링 효과 = 노드 수 증가에 따른 선형적 성능 개선

💡 주요 비용 절감 사례

• 4노드 구성에서 $0.907 → $0.356 (60% 절감)
• 더 빠른 처리로 인한 컴퓨트 시간 단축
• 동일한 워크로드를 더 적은 리소스로 처리 가능

🎯 시장 경쟁 분석

⚔️ 경쟁 구도 변화

초기 포지셔닝:

• ClickHouse: 포인트 솔루션 (특정 문제 해결)
• Databricks: 엔드투엔드 엔터프라이즈 데이터 플랫폼

현재 경쟁 심화:

• ClickHouse가 더 많은 기능 제공하면서 Databricks와 기능 겹침 증가
• Databricks는 ClickHouse의 속도 우위를 따라잡기 위해 쿼리 엔진 확장
• "역사적으로 겹치는 부분과 경쟁이 미미했지만, 이는 변하고 있으며 이미 변하고 있다" - Ashu Garg[10]

🔮 시장 전망

성장 기회:

• AI 모델 개발과 AI 에이전트 증가로 데이터 분석 수요 폭증
• 프론티어 AI 워크로드에 특화된 아키텍처 (Yandex, Cloudflare 등 페타바이트 규모 시스템에서 검증)

도전 과제:

• 자본력이 강한 경쟁사들 (Snowflake, Databricks)과의 정면 경쟁
• 고객 기반 확대 (현재 2,000+ vs Snowflake 11,000+)
• 개발자 선호도를 상업적 성공으로 전환하는 과제

🎯 결론 및 권장사항

✨ ClickHouse의 경쟁 우위

1. 즉시 사용 가능한 성능: 튜닝 없이도 뛰어난 성능
2. 추가 최적화 여지: 딕셔너리 등의 기능으로 더욱 향상 가능
3. 비용 효율성: 더 빠르면서도 더 저렴
4. AI 시대 적합성: AI 워크로드와 실시간 분석에 최적화
5. 강력한 성장 모멘텀: 연 매출 $100M 돌파, 6개월간 매출 2배 성장

📋 마이그레이션 고려사항

ClickHouse 도입을 고려해야 하는 경우:

• 대용량 데이터셋에서 조인 중심의 분석 워크로드
• 실시간 분석 및 AI 워크로드가 중요한 환경
• 비용 효율성이 중요한 환경
• 기존 Snowflake 비용에 부담을 느끼는 조직
• 초당 수십억 이벤트 처리가 필요한 대규모 시스템

단계적 접근법:

1. 1단계: 기본 테이블 구조로 마이그레이션하여 즉시 성능/비용 개선 확인
2. 2단계: 딕셔너리 등 ClickHouse 네이티브 기능으로 추가 최적화
3. 3단계: 전체 워크로드 이관 및 운영 프로세스 구축

🚨 리스크 요소

• 시장 경쟁 심화: Snowflake, Databricks의 강력한 시장 지위
• 기술적 도전: "AI 네이티브 워크로드 지원이 경력상 가장 도전적인 엔지니어링 문제" - Aaron Katz CEO[11]
• 상업화 과제: 개발자 선호도를 기업 고객 확보로 전환

📚 참고 자료

• 벤치마크 상세 결과: GitHub Repository
• 재현 가능한 테스트: 모든 쿼리와 스크립트 공개

💡 다음 단계: ClickHouse 팀은 TPC-H 벤치마크와 8-way 조인까지 포함한 더 복잡한 테스트를 준비 중입니다.

이 보고서는 2025년 6월 ClickHouse 공식 블로그 포스트와 PitchBook 시장 분석 기사를 기반으로 작성되었습니다.

참고 원문

• PitchBook Big Data wars: ClickHouse has a playbook to beat Snowflake at its own game - PitchBook
• Al Brown and Tom Schreiber Join me if you can: ClickHouse vs. Databricks vs. Snowflake - Part 1
• Al Brown and Tom Schreiber Join me if you can: ClickHouse vs. Databricks vs. Snowflake - Part 2