![[ClickHouse Deep Dive] 2편: 물리 파일 구조와 초고속 조회를 가능하게 하는 Data Pruning 기술](/content/images/size/w750/2026/06/clickhouse_title2.png)
![[ClickHouse Deep Dive] 1편: 대용량 로그 분석을 위한 ClickHouse 아키텍처 및 저장 구조](/content/images/size/w750/2026/06/Firefly_Gemini-Flash_----------------------clickhouse-ci---------------------------ClickHouse-----------------------------------------------------------------366875.png)
![[ClickHouse Deep Dive] 2편: 물리 파일 구조와 초고속 조회를 가능하게 하는 Data Pruning 기술](/content/images/size/w960/2026/06/clickhouse_title2.png)
[ClickHouse Deep Dive] 2편: 물리 파일 구조와 초고속 조회를 가능하게 하는 Data Pruning 기술
1편에서는 ClickHouse의 전반적인 아키텍처와 함께 MergeTree 엔진이 디스크 상에 'part'라는 불변의 단위를 어떻게 생성하고 병합하는지 알아봤습니다. 하지만 ClickHouse가 진정으로 빛을 발하는 순간은 수십억, 수백억 건에 달하는 대규모 데이터에서 원하는 결과를
![[ClickHouse Deep Dive] 1편: 대용량 로그 분석을 위한 ClickHouse 아키텍처 및 저장 구조](/content/images/size/w960/2026/06/Firefly_Gemini-Flash_----------------------clickhouse-ci---------------------------ClickHouse-----------------------------------------------------------------366875.png)
[ClickHouse Deep Dive] 1편: 대용량 로그 분석을 위한 ClickHouse 아키텍처 및 저장 구조
최근 대규모 인프라와 서비스에서 발생하는 페타바이트급 대용량 로그 및 이벤트 데이터를 실시간으로 분석하기 위해 ClickHouse를 도입하는 기업이 늘고 있습니다. ClickHouse는 극단적인 속도를 자랑하는 오픈소스 컬럼 지향(Column-oriented) OLAP 데이터베이스 관리 시스템입니다.
이번 글에서는