4.9만
chDB - 빠르고 안정적이며 확장 가능한 인프로세스 데이터베이스
ClickHouse의 강력함을 인프로세스에서 그대로 경험하세요. 데이터 집약적인 모든 애플리케이션을 위한 비교 뛰어난 성능, 안정성, 확장성을 제공합니다.
- 초고속 SQL 엔진
- 80개 이상의 데이터 포맷 지원
- DataFrame과의 제로 카피 데이터 교환
- 네이티브에 가까운 Pandas 스타일 Pythonic 인터페이스
chDB 4.0 출시
Pandas로 작성하고, ClickHouse로 실행하고, 이제 Hex에서도
새로운 DataStore API와 함께라면, 이미 익숙한 Pandas 코드를 그대로 작성해도 ClickHouse 엔진에서 자동으로 실행됩니다.
DataStore는 작업을 즉시 실행하지 않고 파이프라인으로 기록한 뒤, 실행 시점에 전체 체인을 최적화된 ClickHouse SQL로 컴파일하여 필터 푸시다운, 컬럼 프루닝, 리미트 전파를 적용합니다.
지연 실행, ClickHouse 속도
작업은 실행되지 않고 기록만 됩니다. 전체 파이프라인은 최적화된 SQL로 컴파일되어 ClickHouse의 벡터화된 멀티스레드 엔진에서 실행됩니다.
매끄러운 엔진 전환
작업은 실행되지 않고 기록만 됩니다. 전체 파이프라인은 최적화된 SQL로 컴파일되어 ClickHouse의 벡터화 및 멀티스레드 처리 엔진에서 실행됩니다.
단 한 줄 import로 전환
작업은 실행되지 않고 기록만 됩니다. 전체 파이프라인은 최적화된 SQL로 컴파일되어 ClickHouse의 벡터화된 멀티스레드 엔진에서 실행됩니다.
Hex에서 chDB 4.0을 사용해 보세요
별도 설정 없이 Hex 노트북에서 Pandas 스타일의 ClickHouse 쿼리를 실행할 수 있습니다.
ClickHouse를 통해 무료 체험 기간 연장 혜택을 받아보세요.
chDB와 ClickHouse 생태계
로컬 환경에서 개발하든, 앱에 내장된 인프로세스 분석을 운영하든, 프로덕션 워크로드를 확장하든 — ClickHouse가 모든 환경을 지원합니다.
ClickHouse
chDB: ClickHouse In-Process
ClickHouse Local
오픈소스 라이브러리
chDB는 오픈소스 라이브러리로, 필요에 맞게 데이터베이스를 자유롭게 커스터마이즈하고 확장할 수 있습니다. 최신 혁신과 보안 모범 사례를 빠르게 공유하는 활발한 커뮤니티의 지원을 받을 수 있습니다.
객체를 직접 쿼리
chDB에서는 선호하는 프로그래밍 언어의 네이티브 객체를 곧바로 쿼리할 수 있습니다. 이러한 직접 접근 방식은 지연 시간을 줄이고 데이터 처리를 단순화하며, 더 빠른 작업을 가능하게 합니다.
Python DB API 2.0 지원
chDB는 Python DB API 2.0을 지원하여 Python 애플리케이션과 원활하게 통합됩니다. 친숙한 라이브러리와 도구로 일관성, 안정성, 사용 편의성을 누릴 수 있습니다.
Pandas 네이티브
Pandas 코드를 작성하면 ClickHouse에서 실행됩니다. DataStore API가 지연 실행, 자동 쿼리 최적화, 원활한 엔진 전환을 제공합니다.
chDB는 다음을 포함한 다양한 프로그래밍 언어의 바인딩을 지원합니다:
임베디드. 별도의 ClickHouse 서비스를 설치하거나 실행할 필요 없음
- 추가 설정 없이 배포 과정을 단순화
- 시스템 복잡성과 리소스 사용량 절감
- 경량 임베디드 애플리케이션에 최적
제로 카피 DataFrame 교환
- 직렬화 비용 없이 DataFrame을 직접 읽고 씁니다
- 숫자형 및 고정 폭 컬럼은 버퍼 프로토콜을 통해 Pandas와 메모리 버퍼를 직접 공유합니다.
Parquet, CSV, JSON, Arrow, ORC 등 80개 이상의 포맷 입출력 지원
- 다양한 데이터 소스와 손쉬운 통합
- 데이터 교환과 상호운용성을 단순화
- 폭넓은 데이터 포맷과의 호환성 보장
chDB는 DuckDB, Pandas, Polars보다 지속적으로 우수한 성능을 제공합니다. 이제 제로 카피 DataFrame 데이터 교환까지 지원합니다
chDB와 함께라면 ClickHouse의 압도적인 속도를 인프로세스에서 그대로 누릴 수 있습니다.
247x
Pandas보다 빠른 속도
100만 행 DataFrame에 대한 COUNT(*) 집계
~24%
DuckDB보다 빠른 속도
100만 행을 Pandas DataFrame으로 내보내기 (2.64초 vs 3.47초)
87x
chDB v1보다 빠른 속도
엔드 투 엔드 DataFrame 쿼리, v2+ 제로 카피 입력
100만 행과 1,000만 행 규모의 일반적인 Pandas 작업 14가지 벤치마크에서 chDB가 대부분의 항목에서 앞섭니다. 전체 벤치마크 결과 보기.
chDB는 어디에 사용되나요?
어떤 환경에서든 활용할 수 있습니다. ClickHouse 커뮤니티와 적극적으로 소통하며, 언제든 여러분의 질문에 답해 드릴 준비가 되어 있습니다.
- 01CH 서버를 따로 띄우지 않고도 CI에서 쿼리를 테스트
- 02독립 실행형 프로토타입 및 PoC 구축
- 03CH 서버 없이 Jupyter 노트북에서 사용
chDB를 단 몇 분이면 사용할 수 있습니다
macOS와 Linux용 chDB를 설치하세요
pip install chdbquery = "select count() FROM s3('s3://datasets-documentation/hackernews/hacknernews.json.gz')"
chdb.query(query, 'DataFrame')
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