ClickHouse는 현대 데이터 분석 환경에서 가장 주목받는 초고성능 컬럼형 데이터베이스로, 그 탄생 배경부터 기술적 진화, 시장에서의 성장, 그리고 미래 전략까지 데이터 플랫폼의 혁신을 이끌고 있다.
1. ClickHouse의 탄생과 역사
1.1 Yandex와 Metrica: 실시간 웹 분석의 한계 돌파
ClickHouse는 러시아 최대 IT 기업 Yandex가 2009년부터 자사 웹 분석 플랫폼 Yandex.Metrica의 실시간, 대용량 데이터 분석 문제를 해결하기 위해 자체 개발한 DBMS다.
당시 Metrica는 하루 120억 건(2014년 기준)의 웹 이벤트를 실시간으로 저장 및 분석해야 했으며, 기존 MySQL 기반 솔루션으로는 수백억~수조 행의 데이터를 수 밀리초~수 초 내에 집계하는 것이 불가능했다.
이에 Yandex의 수석 개발자 Alexey Milovidov는 대규모 데이터셋, 선형 확장성, SQL 호환성, 고효율을 모두 만족하는 새로운 DBMS의 필요성을 느꼈고, 직접 프로토타입을 개발했다. 이 프로토타입은 GROUP BY 연산을 위한 엔진에서 출발해, SQL 지원, MergeTree 엔진 등 핵심 기능을 추가하며 2011년 Metrica의 프로덕션 환경에 도입되었다.
1.2 오픈소스의 전환점
2016년, ClickHouse는 Apache 2.0 라이선스로 공식 오픈소스화되며 글로벌 개발자 커뮤니티에 공개되었다. 이를 통해 대규모 데이터 분석, 실시간 쿼리, 페타바이트급 저장소 등 기존 상용 OLAP DBMS에서 상상하기 어려웠던 분석 환경을 누구나 구현할 수 있게 되었다.
오픈소스화 이후, 다양한 기업과 커뮤니티가 ClickHouse를 도입하며 기술 발전이 가속화되었다.
2. 기술적 특징과 아키텍처
2.1 컬럼형 저장과 MergeTree 엔진
ClickHouse는 컬럼 단위로 데이터를 저장해 필요한 컬럼만 읽고, 블록 단위 벡터화 실행엔진을 통해 수천~수만 행을 병렬 처리한다.
MergeTree 엔진 패밀리는 불변(immutable) 파트와 백그라운드 머지(merge) 전략을 통해 대용량 데이터의 저장과 고속 조회를 모두 달성한다:
- 각 파트는 정렬 키(Primary Key) 기준으로 정렬되어 저장
- 희소 인덱스 및 마크 파일(.mrk2)을 활용해 필요한 데이터만 빠르게 찾아 읽음
- 디스크 I/O와 CPU 사용량을 최소화하며, 수십억~조 단위 행도 단일 서버에서 실시간 분석 가능
2.2 분산 아키텍처와 클라우드 혁신
ClickHouse는 분산 환경에서 각 샤드/레플리카가 병렬로 쿼리를 처리하며, 클라우드 네이티브 구조(Shared Everything, SharedMergeTree 엔진)를 통해:
- 스토리지와 컴퓨트의 완전 분리
- 오브젝트 스토리지(S3/GCS/Azure Blob) 기반 무제한 확장
- 자동 스케일링, 워크로드 격리
- Kubernetes 기반의 서비스 격리, 관리형 백업, 자동 장애 복구
이를 통해 최신 데이터 플랫폼의 요구를 충족하며 운영 복잡성도 크게 줄였다.
2.3 쿼리 실행 엔진과 병렬 처리
ClickHouse의 쿼리 엔진은 벡터화(vectorized) 모델과 파이프라인 구조를 결합해, 멀티스레드·멀티코어·분산 환경에서 자연스럽게 확장된다.
대규모 쿼리는 다음과 같은 방식으로 초고속 처리가 가능하다:
- 파티션/파트 단위로 병렬 스캔
- 중간 결과의 재분배(Repartition/Exchange)
- SIMD 명령어 활용
최근에는 인텔 등과 협력해 100~400코어 이상의 초고코어 서버에서도 병목 없이 확장되는 아키텍처 최적화가 진행되고 있다.
3. 최근 동향과 최신 기능
3.1 JOIN 알고리즘의 진화
초기에는 해시 조인(Hash Join)이 중심이었으나, 2018~2025년 사이 다음과 같은 6종 이상의 조인 알고리즘이 도입되었다:
- RIGHT/FULL OUTER JOIN
- ASOF JOIN(시계열 근사)
- Partial/Full Merge Join(정렬 기반)
- Parallel Hash Join(병렬 해시 구축)
- Grace Hash Join(디스크 기반 대용량)
- Direct Join(메모리 키-값 즉시 조회)
2024~2025년 최신 릴리스(24.8, 25.1, 25.2 등)에서는:
- 2단계 해시맵(two-level hash map)
- probe phase 최적화
- 분산 조인 리셔플
- 멀티스레드 파이프라인
이를 통해 대규모/분산 환경에서 JOIN 성능과 네트워크 효율이 크게 향상되었다.
3.2 실시간 UPDATE/DELETE와 Upsert 혁신
ClickHouse는 전통적으로 INSERT 기반의 불변 설계를 고수했으나, 다음과 같은 단계적 발전을 거쳤다:
- 2022년: LightweightDelete
- 2023년: On-the-fly Mutation
- 2025년 v25.7: 패치 파트(Patch Parts) 기반 UPDATE
이제 표준 SQL UPDATE/DELETE 구문으로도 실시간 반영과 고속 처리가 가능하며:
- 대규모 일괄 수정: 기존 Mutation
- 자주 부분 업데이트: Patch Parts 방식
워크로드 특성에 따른 선택이 가능해졌다.
3.3 최신 버전과 생태계 확장
2025년 8월 기준 최신 버전(25.7, 25.8 등)에서는 다음 기능들이 추가되었다:
- Parquet v3 리더
- Data Lake 통합
- Hive 스타일 파티셔닝
- PromQL 지원
- ClickPipes for MongoDB CDC
클라우드 환경에서는 Cross-region Private Link(AWS), Notification 등 엔터프라이즈급 운영 기능도 확대되고 있다.
4. 시장 성장과 전략적 포지셔닝
4.1 기업 성장과 투자 현황
ClickHouse Inc.는 다음과 같은 성장 과정을 거쳤다:
- 2021년: Elastic 출신 Aaron Katz CEO, Google 출신 Yury Izrailevsky 등 글로벌 인재 영입으로 Yandex에서 스핀오프
- 2022년: 본사를 암스테르담으로 이전하며 지정학적 리스크 최소화
- 2025년 5월: Series B에서 6억 달러 프리머니 밸류에이션
- 연 매출 1억 달러 돌파
- 6개월간 경상수익 2배 성장
4.2 주요 고객과 성과
주요 고객으로는 다음과 같은 기업들이 있다:
- Uber, eBay, Disney, Comcast, Lyft
- Anthropic(Claude 4)
- Tesla(초당 10억 이벤트 처리)
경쟁사 Snowflake, Databricks 대비 고객 수는 아직 적지만, AI 워크로드 특화, 실시간 분석, 비용 효율성 등에서 강점을 보이며 시장 점유율을 확대하고 있다.
4.3 AI 시대의 적기 적소
2022년 ClickHouse Cloud의 출시(베타)는 ChatGPT 등 AI 혁신과 맞물려, AI 모델 개발·배포·실행 환경에서 발생하는 초대형 데이터 분석 수요에 최적화된 플랫폼으로 자리매김했다.
Anthropic, Cloudflare 등 프론티어 AI 기업들이 페타바이트급 데이터 분석에 ClickHouse를 채택하고 있으며, AI 에이전트의 실시간 로그/트레이스/피드백 분석 등에서 독보적 성능을 입증하고 있다.
5. 미래 전략과 로드맵
5.1 기술·제품 로드맵 (2025~2026년)
초고코어 서버 최적화
- 인텔 등 하드웨어 파트너와 협력해 200~400코어 이상의 서버에서 선형 확장성과 병렬 처리 최적화 지속
AI/ML 통합
- AI 모델의 실시간 피드백, 로그 분석, 트레이닝 데이터 관리 등 AI 네이티브 워크로드에 맞는 기능 강화
- PromQL, Data Lake, ClickPipes 등 다양한 AI·ML 도구와의 통합 확대
생태계 및 커넥터 확장
- MongoDB CDC, Kafka, Spark, Airflow 등 다양한 데이터 소스와 ETL/ELT 파이프라인, BI·AI툴, 서드파티 커넥터와의 통합 강화
운영 자동화·클라우드 네이티브
- 완전한 스토리지/컴퓨트 분리
- 서비스별 워크로드 격리
- 자동 스케일링
- 관리형 보안·백업 등 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼으로 진화
사용자 편의성·SQL 호환성 강화
- 표준 SQL 완전 지원
- 실시간 UPDATE/DELETE/Upsert
- 분산 조인 자동 최적화 등 개발자·운영자 경험 개선
5.2 전략적 비전과 도전 과제
ClickHouse의 궁극적 비전은 "AI 시대의 실시간 데이터 분석 표준 플랫폼"으로 자리매김하는 것이다.
Aaron Katz CEO는 "AI 네이티브 워크로드 지원은 경력상 가장 도전적인 엔지니어링 문제"라며, Snowflake, Databricks 등 자본력·기술력이 강한 경쟁사와 정면승부를 예고하고 있다.
향후 최대 과제:
- 고객 기반 확대
- 개발자 선호도의 상업적 성공 전환
- AI·클라우드 시대의 데이터 플랫폼 표준화
6. 2025년 현재까지의 주요 업데이트
Storage-Compute 완전 분리의 성숙
SharedMergeTree 기반 오브젝트 스토리지 운영이 일반화되며, 워크로드 격리와 탄력 스케일이 표준 구성으로 정착
조인 및 집계 엔진 최적화
- Two-level 해시맵
- 병렬 Probe
- 네트워크 리셔플 최적화
대규모 분산 조인 성능 향상으로 대형 카디널리티 키에서도 안정적인 지연 시간 유지
실시간 변경(UPDATE/DELETE) 실용화
Patch Parts와 경량 Mutation 조합으로 운영 테이블의 부분 업데이트, GDPR 삭제, 세그먼트 보정 등 실무 시나리오에 무리 없는 성능 달성
데이터 레이크 네이티브
Hive 스타일 파티셔닝, Parquet v3, Iceberg/Delta 상호운용 강화를 통해 레이크하우스 아키텍처의 쿼리 퍼스트 계층으로 자리매김
운영성·보안 강화
- Cross-region PrivateLink
- 관리형 백업
- 세분화된 RBAC
- 감사 로깅 등 엔터프라이즈 거버넌스 기능 확대
7. 경쟁 시장과 포지셔닝
7.1 OLAP·레이크하우스 경쟁
vs Snowflake
- Snowflake: 강력한 생태계와 SQL 경험
- ClickHouse: 초실시간 이벤트 분석과 초고속 저비용 스캔에서 유리. 비용 예측 가능성 측면에서도 스토리지·컴퓨트 분리형 ClickHouse 구성이 경쟁력
vs Databricks (Lakehouse)
- Databricks: 배치·ML 파이프라인에 강점
- ClickHouse: 저지연 대화형 다중 동시접속 분석, 초당 수백만 이벤트 스트리밍 집계에서 우세
vs BigQuery
- BigQuery: 서버리스 편의성, 광범위한 통합
- ClickHouse: 지속적 고QPS 인터랙티브 쿼리와 핫데이터 집약 워크로드에서 TCO가 낮은 경향
7.2 OSS·전통 OLAP 및 특화형
vs Apache Druid / Imply Polaris
- 실시간 집계는 유사하나, ClickHouse는 범용 SQL, 조인, 대화형 Ad-hoc에 강점
- 장기 저장 비용과 압축 효율도 우세한 사례 다수
vs StarRocks
- StarRocks: MPP 스타일 조인과 Lake 연계가 강점
- ClickHouse: 초저지연 집계 스트림과 운영 단순성에서 채택 증가 추세
vs Apache Pinot
- Pinot: 실시간 OLAP과 서빙 결합에 특화
- ClickHouse: 범용 SQL과 복합 워크로드 통합이 더 넓음
7.3 핵심 차별화 요약
- 벡터화·SIMD 기반 초고속 스캔과 압축 효율
- 조인·윈도우·서브쿼리 등 범용 SQL의 실용 성능
- S3 등 오브젝트 스토리지 상의 무제한 확장과 저비용 장기보관
- 운영 단순성: 파트 기반 설계, 자동 머지, 장애 격리, 쉽고 예측 가능한 클러스터링
8. 주요 고객 및 Use Case
8.1 산업별 고객 스냅샷
Internet & AI
- Anthropic, Cloudflare, Yandex.Metrica 유래 대규모 웹·AI 로그 분석
- 모델 피드백 루프, 프롬프트·응답 텔레메트리, RAG 관찰성
Mobility & Marketplace
- Uber, Lyft, DoorDash의 실시간 수요·공급 매칭 분석
- 동적 가격, 위치기반 이벤트 집계
Media & Entertainment
- Disney, Comcast의 사용자 참여 분석
- 광고 지면 효율 최적화, QoE 모니터링
Automotive & IoT
- Tesla의 차량·센서 텔레메트리 대량 집계
- OTA 품질 추적, 경보 상관분석
FinTech & Security
- 거래 이벤트 탐지, 이상징후 탐지(Fraud)
- 보안 이벤트(SIEM·EPP) 분석
8.2 대표 Use-case 카테고리와 아키텍처 패턴
제품 분석·사용자 행동
- 이벤트 기반 퍼널, 세그먼트, 리텐션, 피처 채택 분석
- CDC·이벤트 스트림(Kafka) → ClickPipes/네이티브 인제스트 → MaterializedView로 실시간 집계 → BI 대시보드
로그·텔레메트리·Observability
- 애플리케이션 로그, 인프라 메트릭, 트레이스 요약
- PromQL 호환 질의, 고카디널리티 라벨의 저지연 집계, 장기보관과 핫·콜드 티어링
AI/에이전트 운영 분석
- 프롬프트·응답 품질, 토큰 사용량, 실패 유형, 도구 호출 통계
- 에이전트 루프 관찰성, 실험군 A/B 성과 비교, 모델·버전별 회귀 감지
광고·추천·서치 랭킹 피드백
- 실시간 클릭·노출·전환 집계, 피드백 드리븐 모델 개선 루프
보안·이상징후 탐지
- 스트림 조인과 윈도우 집계로 의심 이벤트 상관분석, 다단계 기준치 탐지
비용·사용량 분석(Usage Analytics)
- 멀티테넌트 SaaS의 과금 근거 지표 산출, 고객별 리포팅, SLA 모니터링
결론
ClickHouse는 Yandex의 실시간 웹 분석 한계를 극복하기 위해 탄생해, 오픈소스화 이후 글로벌 데이터 플랫폼 시장을 혁신해왔다.
컬럼형 아키텍처, MergeTree 엔진, 분산·클라우드 네이티브 설계, AI 특화 기능 등 기술적 우위를 바탕으로, AI·클라우드 시대의 실시간 분석 표준으로 부상하고 있다.
2025년 이후에도 초대형 데이터, AI/ML, 클라우드 네이티브, 자동화·운영 편의성 등 다양한 분야에서 혁신을 이어가며, 데이터 산업의 미래를 선도할 전망이다.
"AI 시대의 실시간 데이터 분석 표준 플랫폼" - ClickHouse의 비전이 현실이 되어가고 있습니다.