Greenplum의 후속 프로젝트로, 최신 PostgreSQL 커널을 기반으로 한 오픈소스 MPP 데이터 웨어하우스·대규모 분석용 데이터베이스입니다.
ClickHouse/ClickBench
웹 분석 데이터셋과 표준 SQL 쿼리 43개를 사용해 분석용 데이터베이스를 비교하는 재현 가능한 벤치마크 모음입니다.
- 스타
- 1,162
- 포크
- 332
- 열린 이슈
- 50
- 마지막 커밋
- 5시간 전
어떤 프로젝트인가요?
ClickBench는 분석용(OLAP) 데이터베이스를 위한 벤치마크입니다. 약 1억 건의 익명화된 웹 분석 레코드가 담긴 단일 플랫 테이블에서 고정된 SQL 쿼리 43개를 실행하며, 클릭스트림 분석, 애드혹 분석, 실시간 대시보드형 쿼리를 다룹니다. 각 시스템은 소프트웨어를 설치하고 데이터를 적재한 뒤 쿼리를 각각 세 번 실행하고 적재 시간, 데이터 크기, 쿼리 실행 시간을 기록하는 셸 스크립트로 테스트합니다.
프로젝트가 밝힌 목표는 저렴한 클라우드 VM에서 재현할 수 있고, 자체 관리형 OLAP 엔진과 OLTP 데이터베이스부터 관리형 및 서버리스 서비스까지 폭넓은 시스템을 다루며, 실제 운영 데이터에서 가져온 분포를 통해 현실성을 확보하는 것입니다. 결과는 웹 대시보드에 공개되며, 사용자는 시스템과 쿼리를 필터링하고 기하평균 비율을 사용해 종합 점수를 계산할 수 있습니다. 저장소에는 테스트 스크립트, 각 시스템의 테이블 정의와 쿼리 파일, 원시 결과 JSON 파일이 포함되어 있습니다.
이 벤치마크에는 한계가 있습니다. 단일 플랫 테이블을 사용하고, 대부분 단일 노드 구성에서 실행하며, 동시 실행 대신 쿼리를 순차적으로 실행합니다. 저자들은 결과를 신중하게 해석해야 한다고 밝힙니다.
핵심 기능
- 01전체 스캔, 필터 스캔, 인덱스 조회, 일반적인 관계형 연산을 다루는 표준 SQL 쿼리 43개를 실행합니다.
- 02각 시스템의 설치, 데이터 적재, 쿼리 실행 및 측정을 자동화하는 셸 스크립트 워크플로를 제공합니다.
- 03데이터셋을 CSV, TSV, JSON Lines, Parquet 형식으로 제공합니다.
- 04각 시스템의 적재 시간, 저장 공간, 콜드 및 핫 쿼리 실행 시간을 보고합니다.
- 05시스템과 쿼리를 필터링하고 종합 점수를 계산할 수 있는 웹 대시보드를 제공합니다.
- 06자체 관리형, 관리형, 서버리스 데이터베이스와 일부 NoSQL 및 시계열 데이터베이스를 다룹니다.
활용 사례
- 현실적인 웹 분석 스타일 워크로드에서 후보 분석용 데이터베이스를 비교해 도입할 제품을 결정합니다.
- 직접 클라우드 VM에서 벤치마크 결과를 재현해 성능 주장을 검증합니다.
- 새 데이터베이스를 벤치마크 모음에 추가해 적재 시간, 저장 공간, 쿼리 속도를 측정합니다.
- 운영 환경과 유사한 데이터에서 데이터베이스의 압축, 인덱싱, 쿼리 실행 방식이 어떻게 동작하는지 살펴봅니다.
빠른 시작
- 1
ClickBench 웹사이트에서 공개된 벤치마크 결과를 살펴봅니다
- 2
기존 시스템 디렉터리를 복사해 새 시스템이나 구성을 추가합니다
- 3
새로 설치한 Ubuntu 24.04 이상 VM에서 benchmark.sh 스크립트를 실행합니다
- 4
선택 사항으로 결과에서 index.html을 다시 생성합니다
./generate-results.sh
사용 전 알아둘 점
- 데이터셋이 하나의 플랫 테이블로 구성되어 있어 정규화된 데이터 웨어하우스에 불리할 수 있습니다.
- 공개된 결과 대부분이 단일 노드 설정에서 나온 것이므로 분산 환경의 성능은 충분히 다뤄지지 않습니다.
- 쿼리가 차례로 실행되므로 동시성과 시스템 처리 용량은 측정되지 않습니다.
- 메타데이터에 프로젝트 라이선스가 명확히 표시되어 있지 않습니다.
포함된 컬렉션
토픽
자주 묻는 질문
- ClickBench은(는) 무엇인가요?
- 웹 분석 데이터셋과 표준 SQL 쿼리 43개를 사용해 분석용 데이터베이스를 비교하는 재현 가능한 벤치마크 모음입니다. ClickBench는 분석용(OLAP) 데이터베이스를 위한 벤치마크입니다. 약 1억 건의 익명화된 웹 분석 레코드가 담긴 단일 플랫 테이블에서 고정된 SQL 쿼리 43개를 실행하며, 클릭스트림 분석, 애드혹 분석, 실시간 대시보드형 쿼리를 다룹니다. 각 시스템은 소프트웨어를 설치하고 데이터를 적재한 뒤 쿼리를 각각 세 번 실행하고 적재 시간, 데이터 크기, 쿼리 실행 시간을 기록하는 셸 스크립트로 테스트합니다.
- ClickBench은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- ClickBench은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- ClickBench은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. ClickBench의 마지막 커밋은 2026년 11월 7일입니다.
- ClickBench은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 현실적인 웹 분석 스타일 워크로드에서 후보 분석용 데이터베이스를 비교해 도입할 제품을 결정합니다. 직접 클라우드 VM에서 벤치마크 결과를 재현해 성능 주장을 검증합니다. 새 데이터베이스를 벤치마크 모음에 추가해 적재 시간, 저장 공간, 쿼리 속도를 측정합니다. 운영 환경과 유사한 데이터에서 데이터베이스의 압축, 인덱싱, 쿼리 실행 방식이 어떻게 동작하는지 살펴봅니다.
- ClickBench는 어떻게 설치하나요?
- ClickBench 웹사이트에서 공개된 벤치마크 결과를 살펴봅니다 기존 시스템 디렉터리를 복사해 새 시스템이나 구성을 추가합니다 새로 설치한 Ubuntu 24.04 이상 VM에서 benchmark.sh 스크립트를 실행합니다 선택 사항으로 결과에서 index.html을 다시 생성합니다: ./generate-results.sh
- ClickBench은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/ClickHouse/ClickBench
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
관련 프로젝트
DuckDB는 별도 서버를 관리할 필요 없이 애플리케이션 내부에서 실행되는 인프로세스 분석용 SQL 데이터베이스입니다.
실시간 분석 보고서 생성을 위한 오픈소스 컬럼형 데이터베이스 관리 시스템입니다.
데이터 레이크하우스와 자체 스토리지에서 초 단위 미만 분석을 지원하고 MySQL 프로토콜을 사용하는 오픈소스 MPP 쿼리 엔진입니다.
대용량 데이터를 거의 실시간으로 저장하고 분석하는 분산 SQL 데이터베이스로, PostgreSQL과 호환되며 Lucene을 기반으로 합니다.
이벤트 데이터를 수집해 데이터 웨어하우스와 SaaS 도구로 전달하는 오픈소스 이벤트 데이터 플랫폼이자 자체 호스팅 가능한 Segment 대안입니다.