시작하기 전에2편에서 메트릭 데이터를 MySQL과 ClickHouse에 똑같이 넣고 비교했을 때, 컬럼형인 ClickHouse가 대부분의 쿼리에서 크게 앞섰다.그런데 대규모 메트릭 데이터를 효과적으로 처리하는 방법이 이 둘만 있는 건 아니다. 이미 쓰던 MySQL에 사전집계를 더해볼 수도 있고, 시계열 전용으로 나온 TimescaleDB도 있고, Cassandra나 Druid를 떠올릴 수도 있다. 2편을 마무리하면서 이 선택지들이 계속 걸렸다. 같은 문제를 이 DB들로 풀면 어떻게 다를까 싶었다.그래서 3편에서는 2편과 같은 메트릭 수집 시나리오를 그대로 두고, 네 가지 방식을 하나씩 정리해봤다. 먼저 각각이 어떤 DB인지 개념을 살펴보고, 그중 직접 띄워볼 수 있는 두 가지(MySQL + 사전집계, T..

"대규모 시스템 설계 면접" 책을 보다 보면 메트릭 모니터링이나 광고 클릭 집계 챕터에서 컬럼형 DB(컬럼 지향 데이터베이스)가 해법으로 툭툭 나온다. 근데 "왜 하필 여기서 컬럼형이지?"가 잘 와닿지 않았다. 평소에 MySQL만 쓰다 보니 더 그랬던 것 같다.그래서 한 번 제대로 정리해보기로 했다. 글이 길어질 것 같아서 두 편으로 나눴는데, 이번 편은 이론이다. 컬럼형 DB가 뭔지, MySQL 같은 row DB와 내부적으로 뭐가 다른지, 어떤 워크로드에서 빨라지는지를 정리한다. 다음 편에서는 DB를 직접 띄워서 같은 데이터로 MySQL과 성능을 비교해볼 생각이다.컬럼형 DB란 - 디스크에 데이터를 늘어놓는 방식의 차이컬럼형 DB를 한 줄로 설명하면 이렇다.같은 테이블 데이터를, 디스크에 컬럼 단위로 ..