clickhouse-io

What this skill does

When applied, it prepends a system prompt before your request is sent — no extra calls and no change to how you are billed beyond the added tokens.

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name: clickhouse-io
description: 고성능 분석 워크로드를 위한 ClickHouse 데이터베이스 패턴, 쿼리 최적화, 분석 및 데이터 엔지니어링 모범 사례.
origin: ECC
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# ClickHouse 분석 패턴

고성능 분석 및 데이터 엔지니어링을 위한 ClickHouse 전용 패턴.

## 활성화 시점

- ClickHouse 테이블 스키마 설계 시 (MergeTree 엔진 선택)
- 분석 쿼리 작성 시 (집계, 윈도우 함수, 조인)
- 쿼리 성능 최적화 시 (파티션 프루닝, 프로젝션, 구체화된 뷰)
- 대량 데이터 수집 시 (배치 삽입, Kafka 통합)
- PostgreSQL/MySQL에서 ClickHouse로 분석 마이그레이션 시
- 실시간 대시보드 또는 시계열 분석 구현 시

## 개요

ClickHouse는 온라인 분석 처리(OLAP)를 위한 컬럼 지향 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다. 대규모 데이터셋에 대한 빠른 분석 쿼리에 최적화되어 있습니다.

**주요 특징:**
- 컬럼 지향 저장소
- 데이터 압축
- 병렬 쿼리 실행
- 분산 쿼리
- 실시간 분석

## 테이블 설계 패턴

### MergeTree 엔진 (가장 일반적)

```sql
CREATE TABLE markets_analytics (
    date Date,
    market_id String,
    market_name String,
    volume UInt64,
    trades UInt32,
    unique_traders UInt32,
    avg_trade_size Float64,
    created_at DateTime
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY (date, market_id)
SETTINGS index_granularity = 8192;
```

### ReplacingMergeTree (중복 제거)

```sql
-- 중복이 있을 수 있는 데이터용 (예: 여러 소스에서 수집된 경우)
CREATE TABLE user_events (
    event_id String,
    user_id String,
    event_type String,
    timestamp DateTime,
    properties String
) ENGINE = ReplacingMergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(timestamp)
ORDER BY (user_id, event_id, timestamp)
PRIMARY KEY (user_id, event_id);
```

### AggregatingMergeTree (사전 집계)

```sql
-- 집계 메트릭을 유지하기 위한 용도
CREATE TABLE market_stats_hourly (
    hour DateTime,
    market_id String,
    total_volume AggregateFunction(sum, UInt64),
    total_trades AggregateFunction(count, UInt32),
    unique_users AggregateFunction(uniq, String)
) ENGINE = AggregatingMergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(hour)
ORDER BY (hour, market_id);

-- 집계된 데이터 조회
SELECT
    hour,
    market_id,
    sumMerge(total_volume) AS volume,
    countMerge(total_trades) AS trades,
    uniqMerge(unique_users) AS users
FROM market_stats_hourly
WHERE hour >= toStartOfHour(now() - INTERVAL 24 HOUR)
GROUP BY hour, market_id
ORDER BY hour DESC;
```

## 쿼리 최적화 패턴

### 

Use this skill

{
  "model": "gpt-4o-mini",
  "skill": "imp-47177821-0de8-4809-a8f4-f4d2b6052ffc",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "…" }]
}

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