> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-8a08bda2.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # PostgreSQL 쿼리 재작성하기 > PostgreSQL에서 ClickHouse로 마이그레이션하는 가이드의 2부 > 이는 PostgreSQL에서 ClickHouse로 마이그레이션하는 가이드의 **2부**입니다. 실용적인 예제를 통해 실시간 복제(CDC) 방식으로 마이그레이션을 효율적으로 수행하는 방법을 보여줍니다. 여기에서 다루는 많은 개념은 PostgreSQL에서 ClickHouse로 수동으로 대량의 데이터를 전송할 때도 적용할 수 있습니다. PostgreSQL 환경의 대부분의 SQL 쿼리는 수정 없이도 ClickHouse에서 실행되며, 대체로 더 빠르게 처리됩니다.
## CDC를 사용한 중복 제거
CDC를 사용해 실시간 복제를 할 때는 업데이트 및 삭제로 인해 중복 행이 생길 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 이를 관리하기 위해 View 및 Refreshable Materialized View를 활용하는 기법을 사용할 수 있습니다. CDC를 사용한 실시간 복제로 마이그레이션할 때 애플리케이션을 PostgreSQL에서 ClickHouse로 큰 어려움 없이 이전하는 방법은 이 [가이드](/ko/integrations/clickpipes/postgres/deduplication#query-like-with-postgres)를 참고하세요.
## ClickHouse에서 쿼리 최적화
최소한의 쿼리 재작성만으로 마이그레이션할 수는 있지만, 쿼리를 훨씬 더 단순하게 만들고 성능도 더욱 높이려면 ClickHouse의 기능을 활용하는 것이 좋습니다. 여기서는 일반적인 쿼리 패턴을 예로 들어, ClickHouse에서 이를 어떻게 최적화할 수 있는지 보여줍니다. 예제에는 PostgreSQL과 ClickHouse에 동일한 리소스(8코어, 32GiB RAM)를 할당하고 전체 [Stack Overflow dataset](/ko/get-started/sample-datasets/stackoverflow)(2024년 4월까지)을 사용했습니다. > 단순화를 위해 아래 쿼리에서는 데이터 중복 제거 기법을 사용하지 않았습니다. > 여기의 카운트는 Postgres 데이터에는 외래 키의 참조 무결성을 만족하는 행만 포함되므로 약간 다를 수 있습니다. ClickHouse는 이런 제약이 없기 때문에 익명 사용자를 포함한 전체 데이터셋을 사용합니다. 조회수가 가장 많은 사용자(질문 수 10개 초과): ```sql theme={null} -- ClickHouse SELECT OwnerDisplayName, sum(ViewCount) AS total_views FROM stackoverflow.posts WHERE (PostTypeId = 'Question') AND (OwnerDisplayName != '') GROUP BY OwnerDisplayName HAVING count() > 10 ORDER BY total_views DESC LIMIT 5 ``` ```response theme={null} ┌─OwnerDisplayName─┬─total_views─┐ │ Joan Venge │ 25520387 │ │ Ray Vega │ 21576470 │ │ anon │ 19814224 │ │ Tim │ 19028260 │ │ John │ 17638812 │ └──────────────────┴─────────────┘ 5 rows in set. Elapsed: 0.360 sec. Processed 24.37 million rows, 140.45 MB (67.73 million rows/s., 390.38 MB/s.) Peak memory usage: 510.71 MiB. ``` ```sql theme={null} --Postgres SELECT OwnerDisplayName, SUM(ViewCount) AS total_views FROM public.posts WHERE (PostTypeId = 1) AND (OwnerDisplayName != '') GROUP BY OwnerDisplayName HAVING COUNT(*) > 10 ORDER BY total_views DESC LIMIT 5; ownerdisplayname | total_views -------------------------+------------- Joan Venge | 25520387 Ray Vega | 21576470 Tim | 18283579 J. Pablo Fernández | 12446818 Matt | 12298764 Time: 107620.508 ms (01:47.621) ``` `views`가 가장 많은 `tags`: ```sql theme={null} --ClickHouse SELECT arrayJoin(arrayFilter(t -> (t != ''), splitByChar('|', Tags))) AS tags, sum(ViewCount) AS views FROM posts GROUP BY tags ORDER BY views DESC LIMIT 5 ``` ```response theme={null} ┌─tags───────┬──────views─┐ │ javascript │ 8190916894 │ │ python │ 8175132834 │ │ java │ 7258379211 │ │ c# │ 5476932513 │ │ android │ 4258320338 │ └────────────┴────────────┘ 5 rows in set. Elapsed: 0.908 sec. Processed 59.82 million rows, 1.45 GB (65.87 million rows/s., 1.59 GB/s.) ``` ```sql theme={null} --Postgres WITH tags_exploded AS ( SELECT unnest(string_to_array(Tags, '|')) AS tag, ViewCount FROM public.posts ), filtered_tags AS ( SELECT tag, ViewCount FROM tags_exploded WHERE tag <> '' ) SELECT tag AS tags, SUM(ViewCount) AS views FROM filtered_tags GROUP BY tag ORDER BY views DESC LIMIT 5; tags | views ------------+------------ javascript | 7974880378 python | 7972340763 java | 7064073461 c# | 5308656277 android | 4186216900 (5 rows) Time: 112508.083 ms (01:52.508) ``` **집계 함수** 가능하면 ClickHouse의 집계 함수를 활용하는 것이 좋습니다. 아래에서는 [argMax](/ko/reference/functions/aggregate-functions/argMax) 함수를 사용해 각 연도에서 가장 많이 조회된 질문을 계산하는 방법을 보여줍니다. ```sql theme={null} --ClickHouse SELECT toYear(CreationDate) AS Year, argMax(Title, ViewCount) AS MostViewedQuestionTitle, max(ViewCount) AS MaxViewCount FROM stackoverflow.posts WHERE PostTypeId = 'Question' GROUP BY Year ORDER BY Year ASC FORMAT Vertical ``` ```response theme={null} Row 1: ────── Year: 2008 MostViewedQuestionTitle: How to find the index for a given item in a list? MaxViewCount: 6316987 Row 2: ────── Year: 2009 MostViewedQuestionTitle: How do I undo the most recent local commits in Git? MaxViewCount: 13962748 ... Row 16: ─────── Year: 2023 MostViewedQuestionTitle: How do I solve "error: externally-managed-environment" every time I use pip 3? MaxViewCount: 506822 Row 17: ─────── Year: 2024 MostViewedQuestionTitle: Warning "Third-party cookie will be blocked. Learn more in the Issues tab" MaxViewCount: 66975 17 rows in set. Elapsed: 0.677 sec. Processed 24.37 million rows, 1.86 GB (36.01 million rows/s., 2.75 GB/s.) Peak memory usage: 554.31 MiB. ``` 이는 해당 Postgres 쿼리보다 훨씬 더 간단하고(속도도 더 빠릅니다): ```sql theme={null} --Postgres WITH yearly_views AS ( SELECT EXTRACT(YEAR FROM CreationDate) AS Year, Title, ViewCount, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY EXTRACT(YEAR FROM CreationDate) ORDER BY ViewCount DESC) AS rn FROM public.posts WHERE PostTypeId = 1 ) SELECT Year, Title AS MostViewedQuestionTitle, ViewCount AS MaxViewCount FROM yearly_views WHERE rn = 1 ORDER BY Year; year | mostviewedquestiontitle | maxviewcount ------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------- 2008 | How to find the index for a given item in a list? | 6316987 2009 | How do I undo the most recent local commits in Git? | 13962748 ... 2023 | How do I solve "error: externally-managed-environment" every time I use pip 3? | 506822 2024 | Warning "Third-party cookie will be blocked. Learn more in the Issues tab" | 66975 (17 rows) Time: 125822.015 ms (02:05.822) ``` **조건문과 배열** 조건문과 배열 함수는 쿼리를 훨씬 더 단순하게 만들어 줍니다. 다음 쿼리는 2022년부터 2023년 사이에 증가율이 가장 큰 태그(출현 횟수가 10,000회를 넘는)를 계산합니다. 아래 ClickHouse 쿼리가 조건문, 배열 함수, 그리고 HAVING 및 SELECT 절에서 별칭을 재사용할 수 있는 기능 덕분에 얼마나 간결한지 살펴보세요. ```sql theme={null} --ClickHouse SELECT arrayJoin(arrayFilter(t -> (t != ''), splitByChar('|', Tags))) AS tag, countIf(toYear(CreationDate) = 2023) AS count_2023, countIf(toYear(CreationDate) = 2022) AS count_2022, ((count_2023 - count_2022) / count_2022) * 100 AS percent_change FROM stackoverflow.posts WHERE toYear(CreationDate) IN (2022, 2023) GROUP BY tag HAVING (count_2022 > 10000) AND (count_2023 > 10000) ORDER BY percent_change DESC LIMIT 5 ``` ```response theme={null} ┌─tag─────────┬─count_2023─┬─count_2022─┬──────percent_change─┐ │ next.js │ 13788 │ 10520 │ 31.06463878326996 │ │ spring-boot │ 16573 │ 17721 │ -6.478189718413183 │ │ .net │ 11458 │ 12968 │ -11.644046884639112 │ │ azure │ 11996 │ 14049 │ -14.613139725247349 │ │ docker │ 13885 │ 16877 │ -17.72826924216389 │ └─────────────┴────────────┴────────────┴─────────────────────┘ 5 rows in set. Elapsed: 0.247 sec. Processed 5.08 million rows, 155.73 MB (20.58 million rows/s., 630.61 MB/s.) Peak memory usage: 403.04 MiB. ``` ```sql theme={null} --Postgres SELECT tag, SUM(CASE WHEN year = 2023 THEN count ELSE 0 END) AS count_2023, SUM(CASE WHEN year = 2022 THEN count ELSE 0 END) AS count_2022, ((SUM(CASE WHEN year = 2023 THEN count ELSE 0 END) - SUM(CASE WHEN year = 2022 THEN count ELSE 0 END)) / SUM(CASE WHEN year = 2022 THEN count ELSE 0 END)::float) * 100 AS percent_change FROM ( SELECT unnest(string_to_array(Tags, '|')) AS tag, EXTRACT(YEAR FROM CreationDate) AS year, COUNT(*) AS count FROM public.posts WHERE EXTRACT(YEAR FROM CreationDate) IN (2022, 2023) AND Tags <> '' GROUP BY tag, year ) AS yearly_counts GROUP BY tag HAVING SUM(CASE WHEN year = 2022 THEN count ELSE 0 END) > 10000 AND SUM(CASE WHEN year = 2023 THEN count ELSE 0 END) > 10000 ORDER BY percent_change DESC LIMIT 5; tag | count_2023 | count_2022 | percent_change -------------+------------+------------+--------------------- next.js | 13712 | 10370 | 32.22757955641273 spring-boot | 16482 | 17474 | -5.677005837243905 .net | 11376 | 12750 | -10.776470588235295 azure | 11938 | 13966 | -14.520979521695546 docker | 13832 | 16701 | -17.178612059158134 (5 rows) Time: 116750.131 ms (01:56.750) ``` [Part 3를 보려면 여기를 클릭하세요](/ko/get-started/migrate/postgres/migration-guide/migration-guide-part3)