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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 14 편
300배는 PostgreSQL을 튜닝해서 나온 숫자가 아니다 — 화산 모델과 벡터화 실행
pgrust 0.2 릴리스와 함께 공개된 300배라는 숫자를 정확히 해부합니다. 이 수치는 PostgreSQL 설정을 바꿔서 나온 것이 아니라 Rust로 새로 구현한 데이터베이스를 ClickBench에서 측정한 결과이며, 저자 본인이 별도로 제시한 SUM 쿼리 실험은 화산 모델 1.3초에서 SIMD 135밀리초까지 9.6배를 보여 줍니다. 배치, 연산자 융합, SIMD가 각각 무엇을 제거하는
2026-08-09 · 15 분 읽기 #postgresql#database#performance#query-engine#simdClickHouse lazy materialization — LIMIT 10짜리 트릭이 FINAL과 JOIN까지 자란 과정
ClickHouse의 lazy materialization은 정렬과 LIMIT이 끝나기 전에는 SELECT 컬럼을 읽지 않는 최적화로, 25.4(2025년 4월)에 LIMIT 10 이하에서만 켜지는 보수적인 기능으로 출발했습니다. 이후 행 단위 lookup을 조인 스타일 일괄 조회로 갈아엎은 25.12에서 게이트가 10,000까지 올라갔고, 2026년에는 26.2의 UNION ALL 전 브랜
2026-07-17 · 24 분 읽기 #database#clickhouse#olap#query-optimization#performanceDuckDB에 클라이언트-서버 프로토콜이 생겼다 — Quack이 바꾸는 것과 바꾸지 않는 것
2026년 5월 12일 DuckDB 팀이 Quack을 발표했습니다. HTTP 위에 얹은 클라이언트-서버 프로토콜로, DuckDB 인스턴스 두 개가 서로 클라이언트와 서버가 되어 같은 데이터베이스를 여러 프로세스에서 동시에 읽고 쓸 수 있게 합니다. 7년 동안 "인프로세스"를 정체성으로 내세운 프로젝트가 스스로 서버를 붙인 셈이라, 무엇이 바뀌었는지보다 무엇이 안 바뀌었는지가 더 중요합니다.
2026-07-16 · 31 분 읽기 #database#duckdb#olap#analytics#data-engineeringDuckDB 실전 — 노트북에서 끝내는 임베디드 분석의 시대
OLAP의 SQLite라 불리는 DuckDB가 왜 이렇게 사랑받는지 아키텍처부터 풀어봅니다. Parquet 직접 쿼리, 윈도우 함수와 PIVOT과 ASOF JOIN 실전 예제, pandas와의 zero-copy 연동, dbt-duckdb 기반 경량 ETL, MotherDuck 하이브리드 실행, 그리고 Postgres와 ClickHouse 대비 선택 가이드까지 정리합니다.
2026-06-12 · 24 분 읽기 #duckdb#database#olap#analytics#parquet데이터베이스 엔진 2026 딥다이브 — Postgres가 API를 이겼고, ClickHouse·DuckDB가 분석을 이겼다
PostgreSQL 17/18, MySQL 9, MariaDB 12, SQLite + libSQL + Turso, DuckDB 1.x, ClickHouse, StarRocks, Doris, Druid, Pinot, TiDB, CockroachDB 25, YugabyteDB, Cassandra 5, ScyllaDB, Aerospike, Neon, Supabase, PlanetScale, Xat
2026-05-16 · 25 분 읽기 #database#postgresql#mysql#clickhouse#duckdb모던 클라우드 데이터 웨어하우스 2026 완벽 가이드 - Snowflake · Databricks SQL · BigQuery · Redshift · Firebolt · Azure Synapse · MotherDuck 심층 분석
2026년 5월 기준 모던 클라우드 데이터 웨어하우스 생태계를 정리합니다. Snowflake, Databricks SQL, Google BigQuery, AWS Redshift Serverless, Azure Synapse, Firebolt, MotherDuck, DuckDB, ClickHouse Cloud, StarRocks, Apache Druid/Pinot, 그리고 Apache Iceb
2026-05-16 · 47 분 읽기 #data-warehouse#snowflake#databricks#bigquery#redshiftSnowflake 아키텍처 완전 가이드 2025: Compute-Storage Separation, Micro-Partition, Virtual Warehouse, Zero-Copy Clone 심층 분석
Snowflake가 어떻게 클라우드 데이터 웨어하우스 시장을 뒤엎었는가? Compute와 Storage의 분리, 마이크로 파티션, 가상 웨어하우스, zero-copy clone까지 — 현대 데이터 플랫폼의 기준이 된 아키텍처를 720줄로 완전 분석한다.
2026-04-15 · 60 분 읽기 #snowflake#data-warehouse#compute-storage-separation#micro-partition#virtual-warehouseClickHouse Internals Deep Dive — MergeTree, 벡터화 실행, 분산 쿼리, Keeper 완전 정복 (2025)
Cloudflare, Uber, Bloomberg, Yandex가 매일 수십조 행을 처리하는 분석 엔진, ClickHouse. 이 글은 ClickHouse의 내부를 처음부터 해부합니다. 컬럼나 vs 로우 기반의 근본 차이, MergeTree 엔진 패밀리(Replacing/Summing/Aggregating/Collapsing), Part와 Mutation, Sparse Primary Inde
2026-04-15 · 38 분 읽기 #clickhouse#olap#columnar#mergetree#analyticsDuckDB Internals Deep Dive — 임베디드 OLAP, 벡터화 실행, Morsel-Driven 병렬, Storage Format 완전 정복 (2025)
Pandas를 대체하고 ClickHouse를 임베디드로 가져온 분석 엔진, DuckDB. 이 글은 DuckDB의 내부를 처음부터 해부합니다. Mark Raasveldt와 Hannes Mühleisen의 2018년 CWI 프로젝트부터 2024년 1.0 릴리스까지의 여정, 단일 파일 단일 프로세스 설계, 컬럼나 저장 + Vector(1024 행 chunk), HyPer 스타일 Morsel-Dri
2026-04-15 · 32 분 읽기 #duckdb#olap#database#columnar#vectorizationClickHouse MergeTree 완벽 가이드 — Columnar, Sparse Index, Part, Materialized View 모든 것 (2025)
ClickHouse MergeTree의 모든 것 — Columnar 저장의 물리적 구조, Part와 Granule과 Sparse Primary Index, ORDER BY가 왜 중요한가, Projection과 Skip Index, Materialized View로 실시간 집계, ReplacingMergeTree/SummingMergeTree/AggregatingMergeTree 변형, Dis
2026-04-15 · 33 분 읽기 #clickhouse#olap#columnar#mergetree#analyticsOLAP 엔진 2025 비교 가이드: DuckDB·ClickHouse·Snowflake·StarRocks·Pinot·Druid·Trino, 벤치마크 함정, 엔진 배치 (2025)
Season 5 Ep 3. 하나의 엔진이 모든 OLAP을 커버하지 않는다. DuckDB는 단일 노드의 혁명을, ClickHouse는 실시간 OLAP을, Snowflake·BigQuery는 관리형 편리함을, StarRocks·Doris·Pinot·Druid는 실시간 MPP를, Trino는 연합 쿼리를 맡는다. 각 엔진의 강약점, 벤치마크의 함정, 적재적소 배치 패턴, 한국 기업 선택 가이드까지
2026-04-15 · 16 분 읽기 #olap#duckdb#clickhouse#snowflake#bigqueryDuckDB 인메모리 분석 엔진 실전 가이드: OLAP 워크로드를 로컬에서 처리하기
DuckDB의 벡터화 실행 엔진과 컬럼 기반 아키텍처를 깊이 분석하고, Python/Node.js 통합, Parquet/CSV 직접 쿼리, S3 원격 데이터 소스 연동, 메모리 관리 전략과 실패 복구까지 실전 운영 중심으로 다룹니다.
2026-03-15 · 39 분 읽기 #database#duckdb#olap#analytics#in-memoryDuckDB 분석 엔진 실전 가이드: 로컬 OLAP부터 데이터 레이크 통합까지
DuckDB의 아키텍처와 벡터화 실행 엔진을 분석하고, Parquet·CSV·JSON 데이터 소스 통합, Python/SQL 활용법, ClickHouse·BigQuery 대비 벤치마크, 프로덕션 운영 패턴을 실전 코드와 함께 다룹니다.
2026-03-08 · 32 분 읽기 #database#duckdb#olap#analytics#data-lakeClickHouse 실시간 OLAP 분석 엔진: MergeTree 최적화부터 프로덕션 운영까지
ClickHouse의 컬럼 스토리지와 MergeTree 엔진 아키텍처부터 스키마 설계, Materialized View 최적화, PostgreSQL/BigQuery 비교, 프로덕션 운영까지 다루는 실전 OLAP 가이드.
2026-03-06 · 34 분 읽기 #database#clickhouse#olap#mergetree#real-time-analytics