ClickHouse 퀴즈

ClickHouse 로그 분석에 대한 이해도를 테스트하는 퀴즈입니다.

ClickHouse가 로그 분석에서 높은 성능을 보이는 주된 이유는?
- A) 행 기반(Row-based) 저장 방식
- B) 컬럼 기반(Column-based) 저장 방식
- C) 문서 기반(Document-based) 저장 방식
- D) 키-값(Key-Value) 저장 방식

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정답: B) 컬럼 기반(Column-based) 저장 방식

설명: ClickHouse는 컬럼 기반 데이터베이스로, 분석 쿼리(특정 컬럼만 스캔)에 최적화되어 있습니다. 동일한 데이터 타입이 연속 저장되어 압축률도 높고, 벡터화된 쿼리 실행이 가능합니다.

ClickHouse 클러스터에서 데이터 복제와 분산 쿼리 조정을 위해 사용하는 컴포넌트는?
- A) Kafka
- B) Redis
- C) ZooKeeper/ClickHouse Keeper
- D) etcd

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정답: C) ZooKeeper/ClickHouse Keeper

설명: ClickHouse 클러스터는 ZooKeeper 또는 ClickHouse Keeper를 사용하여 복제본 간 데이터 동기화, 분산 DDL 실행, 리더 선출 등을 조정합니다. ClickHouse Keeper는 ZooKeeper의 ClickHouse 전용 대안입니다.

ClickHouse 테이블 엔진 중 복제를 지원하며 로그 저장에 가장 적합한 것은?
- A) MergeTree
- B) ReplicatedMergeTree
- C) Log
- D) Memory

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정답: B) ReplicatedMergeTree

설명: ReplicatedMergeTree는 MergeTree의 모든 기능(정렬, 파티셔닝, TTL 등)에 복제 기능을 추가한 엔진입니다. 프로덕션 로그 저장에서 고가용성을 위해 권장됩니다.

ClickHouse에서 카디널리티가 낮은 문자열 컬럼(예: level, namespace)에 사용하는 최적화 타입은?
- A) String
- B) FixedString
- C) LowCardinality(String)
- D) Enum

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정답: C) LowCardinality(String)

설명: LowCardinality(String)은 고유 값이 적은(~10,000개 이하) 문자열 컬럼에 사용합니다. 내부적으로 딕셔너리 인코딩을 사용하여 저장 공간과 쿼리 성능을 최적화합니다.

ClickHouse 로그 테이블 설계에서 ORDER BY 절에 지정하는 컬럼 순서의 원칙은?
- A) 알파벳 순서
- B) 컬럼 크기 순서 (작은 것 먼저)
- C) 자주 필터링하는 컬럼 먼저
- D) 생성 시간 순서

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정답: C) 자주 필터링하는 컬럼 먼저

설명: ClickHouse의 ORDER BY는 데이터 정렬 및 인덱스 생성에 영향을 줍니다. 자주 WHERE 절에서 필터링하는 컬럼을 앞에 배치하면 쿼리 시 더 적은 데이터를 스캔합니다. 예: ORDER BY (namespace, service, timestamp)

ClickHouse에서 대규모 데이터를 빠르게 분석할 때 사용하는 샘플링 기법의 문법은?
- A) LIMIT RANDOM 10%
- B) SAMPLE 0.1
- C) WHERE rand() < 0.1
- D) TABLESAMPLE (10 PERCENT)

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정답: B) SAMPLE 0.1

설명: ClickHouse의 SAMPLE 절은 데이터의 일부만 스캔하여 빠른 근사 분석을 수행합니다. SAMPLE 0.1은 10%의 데이터만 읽습니다. 결과에 적절한 배수를 곱하여 전체 추정값을 얻습니다.

ClickHouse에 로그를 수집할 때 Kafka를 중간에 두는 주된 이유는?
- A) 데이터 암호화
- B) 버퍼링 및 피크 트래픽 처리
- C) 데이터 압축
- D) 쿼리 최적화

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정답: B) 버퍼링 및 피크 트래픽 처리

설명: Kafka는 메시지 큐로서 피크 트래픽 시 로그를 버퍼링하고, ClickHouse가 일정한 속도로 데이터를 소비할 수 있게 합니다. 또한 ClickHouse 장애 시 데이터 손실을 방지합니다.

ClickHouse SQL에서 JSON 필드 값을 추출하는 함수는?
- A) JSON_EXTRACT()
- B) JSONExtractString(), JSONExtractFloat()
- C) parseJSON()
- D) getJSON()

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정답: B) JSONExtractString(), JSONExtractFloat()

설명: ClickHouse는 JSONExtractString(json, 'field'), JSONExtractFloat(json, 'field') 등의 함수로 JSON 필드를 추출합니다. 타입별로 다른 함수를 사용합니다.

ClickHouse 테이블에서 오래된 데이터를 자동 삭제하는 기능은?
- A) AUTO_DELETE
- B) RETENTION_POLICY
- C) TTL (Time To Live)
- D) EXPIRE_AFTER

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정답: C) TTL (Time To Live)

설명: ClickHouse의 TTL 기능은 특정 기간이 지난 데이터를 자동으로 삭제하거나 다른 스토리지(예: S3)로 이동합니다. 예: TTL date + INTERVAL 90 DAY DELETE

ClickHouse와 Grafana 연동 시 사용하는 데이터소스 플러그인은?
- A) grafana-mysql-datasource
- B) grafana-clickhouse-datasource
- C) grafana-sql-datasource
- D) grafana-olap-datasource

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정답: B) grafana-clickhouse-datasource

설명: Grafana에서 ClickHouse를 연동하려면 grafana-clickhouse-datasource 플러그인을 설치합니다. 이 플러그인을 통해 SQL 쿼리로 ClickHouse 데이터를 시각화하고 대시보드를 구성할 수 있습니다.

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마지막 업데이트 4일 전