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..
개발 공부/DB
[컬럼형 DB 파헤치기] 3편 - ClickHouse 외 다른 선택지들