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## 설명
pg\_clickhouse는 \[외부 데이터 래퍼]를 포함해 ClickHouse 데이터베이스에서 원격 쿼리 실행을 지원하는 PostgreSQL 확장 기능입니다. PostgreSQL 13 이상과 ClickHouse 23 이상을 지원합니다.
## 시작하기
pg\_clickhouse를 가장 간단하게 사용해 보려면 [Docker image]를 이용하는 방법이 있습니다. 이 이미지에는 pg\_clickhouse와 \[re2]\[re2 확장 기능]이 포함된 표준 PostgreSQL Docker image가 들어 있습니다: ```sh theme={null} docker run --name pg_clickhouse -e POSTGRES_PASSWORD=my_pass \ -d ghcr.io/clickhouse/pg_clickhouse:18 docker exec -it pg_clickhouse psql -U postgres ``` ClickHouse 테이블 가져오기와 쿼리 푸시다운을 시작하려면 [튜토리얼](/ko/products/managed-postgres/extensions/pg_clickhouse/tutorial)을 참조하십시오.
## 사용
```sql theme={null} CREATE EXTENSION pg_clickhouse; CREATE SERVER taxi_srv FOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw OPTIONS(driver 'binary', host 'localhost', dbname 'taxi'); CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv OPTIONS (user 'default'); CREATE SCHEMA taxi; IMPORT FOREIGN SCHEMA taxi FROM SERVER taxi_srv INTO taxi; ```
## 버전 정책
pg\_clickhouse는 공개 릴리스에 [Semantic Versioning]을 적용합니다. * API가 변경되면 메이저 버전이 증가합니다 * 하위 호환되는 SQL 변경이 있으면 마이너 버전이 증가합니다 * 바이너리만 변경되면 패치 버전이 증가합니다 설치가 완료되면 PostgreSQL은 두 가지 형태의 버전을 추적합니다. * 라이브러리 버전(PostgreSQL 18 이상에서는 `PG_MODULE_MAGIC`으로 정의됨)에는 전체 시맨틱 버전이 포함되며, `pgch_version()` 함수의 출력 또는 Postgres [`pg_get_loaded_modules()`] 함수에서 확인할 수 있습니다. * 확장 기능 버전(control file에 정의됨)에는 메이저 및 마이너 버전만 포함되며, `pg_catalog.pg_extension` 테이블, `pg_available_extension_versions()` 함수의 출력, 그리고 `\dx pg_clickhouse`에서 확인할 수 있습니다. 실제로 이는 예를 들어 패치 버전만 증가하는 릴리스, 즉 `v0.1.0`에서 `v0.1.1`로의 변경은 `v0.1`을 로드한 모든 데이터베이스에 적용되며, 업그레이드의 이점을 누리기 위해 `ALTER EXTENSION`을 실행할 필요가 없다는 뜻입니다. 반면 마이너 버전이나 메이저 버전이 증가하는 릴리스에는 SQL 업그레이드 스크립트가 함께 제공되며, 확장 기능이 포함된 기존의 모든 데이터베이스는 업그레이드의 이점을 누리기 위해 `ALTER EXTENSION pg_clickhouse UPDATE`를 실행해야 합니다.
## DDL SQL 참고
다음 SQL [DDL] 표현식에서는 pg\_clickhouse를 사용합니다.
### CREATE EXTENSION
데이터베이스에 pg\_clickhouse 확장 기능을 추가하려면 [CREATE EXTENSION]을 사용합니다: ```sql theme={null} CREATE EXTENSION pg_clickhouse; ``` 특정 스키마에 설치하려면 `WITH SCHEMA`를 사용하세요(권장됨): ```sql theme={null} CREATE SCHEMA ch; CREATE EXTENSION pg_clickhouse WITH SCHEMA ch; ```
### ALTER EXTENSION
pg\_clickhouse를 변경하려면 [ALTER EXTENSION]을 사용합니다. 예시: * 새 릴리스의 pg\_clickhouse를 설치한 후에는 `UPDATE` 절을 사용합니다: ```sql theme={null} ALTER EXTENSION pg_clickhouse UPDATE; ``` * 확장 기능을 새 스키마로 이동하려면 `SET SCHEMA`를 사용합니다: ```sql theme={null} CREATE SCHEMA ch; ALTER EXTENSION pg_clickhouse SET SCHEMA ch; ```
### DROP EXTENSION
데이터베이스에서 pg\_clickhouse 확장 기능을 제거하려면 [DROP EXTENSION]을 사용합니다: ```sql theme={null} DROP EXTENSION pg_clickhouse; ``` pg\_clickhouse에 의존하는 객체가 있으면 이 명령은 실패합니다. 해당 객체도 함께 삭제하려면 `CASCADE` 절을 사용하십시오: ```sql theme={null} DROP EXTENSION pg_clickhouse CASCADE; ```
### CREATE SERVER
ClickHouse 서버에 연결할 외부 서버를 생성하려면 [CREATE SERVER]를 사용합니다. 예시: ```sql theme={null} CREATE SERVER taxi_srv FOREIGN DATA WRAPPER clickhouse_fdw OPTIONS(driver 'binary', host 'localhost', dbname 'taxi'); ``` 지원되는 옵션은 다음과 같습니다: * `driver`: 사용할 ClickHouse 연결 드라이버입니다. `binary` 또는 `http`여야 합니다. **필수입니다.** * `dbname`: 연결 시 사용할 ClickHouse 데이터베이스입니다. 기본값은 `default`입니다. * `fetch_size`: HTTP streaming에 사용할 대략적인 바이트 단위 배치 크기입니다. 배치는 행 경계에서 분할됩니다. 기본값은 `50000000`(50 MB)입니다. `0`으로 설정하면 streaming이 비활성화되고 전체 응답이 버퍼에 저장됩니다. 외부 테이블은 이 값을 재정의할 수 있습니다. * `host`: ClickHouse 서버의 호스트 이름입니다. 기본값은 `localhost`입니다; * `port`: ClickHouse 서버에 연결할 때 사용할 포트입니다. 기본값은 다음과 같습니다: * `driver`가 `binary`이고 `host`가 ClickHouse Cloud 호스트인 경우 9440 * `driver`가 `binary`이고 `host`가 ClickHouse Cloud 호스트가 아닌 경우 9004 * `driver`가 `http`이고 `host`가 ClickHouse Cloud 호스트인 경우 8443 * `driver`가 `http`이고 `host`가 ClickHouse Cloud 호스트가 아닌 경우 8123
### ALTER SERVER
[ALTER SERVER]를 사용해 외부 서버를 수정합니다. 예시: ```sql theme={null} ALTER SERVER taxi_srv OPTIONS (SET driver 'http'); ``` [CREATE SERVER](#create-server)의 옵션과 동일합니다.
### DROP SERVER
외부 서버를 삭제하려면 [DROP SERVER]를 사용합니다: ```sql theme={null} DROP SERVER taxi_srv; ``` 다른 객체가 서버에 종속되어 있으면 이 명령은 실패합니다. 해당 종속 항목도 함께 삭제하려면 `CASCADE`를 사용하십시오: ```sql theme={null} DROP SERVER taxi_srv CASCADE; ```
### CREATE USER MAPPING
[CREATE USER MAPPING]을 사용하여 PostgreSQL 사용자를 ClickHouse 사용자에 매핑할 수 있습니다. 예를 들어, `taxi_srv` 외부 서버를 통해 연결할 때 현재 PostgreSQL 사용자를 원격 ClickHouse 사용자에 매핑하려면 다음과 같이 하십시오: ```sql theme={null} CREATE USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv OPTIONS (user 'demo'); ``` 지원되는 옵션은 다음과 같습니다. * `user`: ClickHouse 사용자의 이름입니다. 기본값은 "default"입니다. * `password`: ClickHouse 사용자의 비밀번호입니다.
### ALTER USER MAPPING
사용자 매핑 정의를 변경하려면 [ALTER USER MAPPING]을 사용하십시오: ```sql theme={null} ALTER USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv OPTIONS (SET user 'default'); ``` 옵션은 [CREATE USER MAPPING](#create-user-mapping)과 동일합니다.
### DROP USER MAPPING
사용자 매핑을 삭제하려면 [DROP USER MAPPING]을 사용합니다: ```sql theme={null} DROP USER MAPPING FOR CURRENT_USER SERVER taxi_srv; ```
### IMPORT FOREIGN SCHEMA
[IMPORT FOREIGN SCHEMA]를 사용하면 ClickHouse 데이터베이스에 정의된 모든 테이블을 PostgreSQL 스키마로 외부 테이블로 가져올 수 있습니다: ```sql theme={null} CREATE SCHEMA taxi; IMPORT FOREIGN SCHEMA demo FROM SERVER taxi_srv INTO taxi; ``` 가져오기를 특정 테이블로 제한하려면 `LIMIT TO`를 사용하십시오: ```sql theme={null} IMPORT FOREIGN SCHEMA demo LIMIT TO (trips) FROM SERVER taxi_srv INTO taxi; ``` 테이블을 제외하려면 `EXCEPT`를 사용합니다: ```sql theme={null} IMPORT FOREIGN SCHEMA demo EXCEPT (users) FROM SERVER taxi_srv INTO taxi; ``` pg\_clickhouse는 지정된 ClickHouse 데이터베이스(위 예시의 "demo")에 있는 모든 테이블 목록을 가져오고, 각 테이블의 컬럼 정의를 가져온 뒤 [CREATE FOREIGN TABLE](#create-foreign-table) 명령을 실행해 외부 테이블을 생성합니다. 컬럼은 [지원되는 데이터 타입](#data-types)과, 감지 가능한 경우 [CREATE FOREIGN TABLE](#create-foreign-table)에서 지원하는 옵션을 사용해 정의됩니다. **가져온 식별자의 대소문자 보존** `IMPORT FOREIGN SCHEMA`는 가져오는 테이블 및 컬럼 이름에 `quote_identifier()`를 적용하며, 이때 대문자나 공백이 포함된 식별자는 큰따옴표로 묶습니다. 따라서 이러한 테이블 및 컬럼 이름은 PostgreSQL 쿼리에서 반드시 큰따옴표로 묶어야 합니다. 모두 소문자이고 공백 문자가 없는 이름은 따옴표로 묶지 않아도 됩니다. 예를 들어, 다음과 같은 ClickHouse 테이블이 있다고 가정해 보겠습니다: ```sql theme={null} CREATE OR REPLACE TABLE test ( id UInt64, Name TEXT, updatedAt DateTime DEFAULT now() ) ENGINE = MergeTree ORDER BY id; ``` `IMPORT FOREIGN SCHEMA`는 다음과 같은 외부 테이블을 생성합니다: ```sql theme={null} CREATE TABLE test ( id BIGINT NOT NULL, "Name" TEXT NOT NULL, "updatedAt" TIMESTAMPTZ NOT NULL ); ``` 따라서 쿼리에서도 적절히 따옴표를 사용해야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. ```sql theme={null} SELECT id, "Name", "updatedAt" FROM test; ``` 다른 이름이나 모두 소문자인 이름(즉, 대소문자를 구분하지 않는 이름)으로 객체를 생성하려면 [CREATE FOREIGN TABLE](#create-foreign-table)을 사용하십시오.
### CREATE FOREIGN TABLE
ClickHouse 데이터베이스의 데이터를 쿼리할 수 있는 외부 테이블을 생성하려면 [CREATE FOREIGN TABLE]을 사용합니다: ```sql theme={null} CREATE FOREIGN TABLE acts ( user_id bigint NOT NULL, page_views int, duration smallint, sign smallint ) SERVER taxi_srv OPTIONS( table_name 'acts' engine 'CollapsingMergeTree' ); ``` 지원되는 테이블 옵션은 다음과 같습니다. * `database`: 원격 데이터베이스의 이름입니다. 기본값은 외부 서버에 정의된 데이터베이스입니다. * `fetch_size`: HTTP streaming에 사용할 대략적인 배치 크기(바이트)입니다. 서버 수준의 `fetch_size`를 재정의합니다. 기본값은 `50000000`(50 MB)입니다. `0`으로 설정하면 streaming이 비활성화되고 전체 응답이 버퍼링됩니다. * `table_name`: 원격 테이블의 이름입니다. 기본값은 외부 테이블에 지정된 이름입니다. * `engine`: ClickHouse 테이블에 사용되는 \[테이블 엔진]입니다. `CollapsingMergeTree()` 및 `AggregatingMergeTree()`의 경우, pg\_clickhouse는 테이블에서 실행되는 함수 표현식에 매개변수를 자동으로 적용합니다. 각 컬럼의 원격 ClickHouse 데이터 타입에 맞는 [데이터 타입](#data-types)을 사용하십시오. 지원되는 컬럼 옵션은 다음과 같습니다. * `column_name`: ClickHouse 쪽 컬럼의 이름입니다. 쿼리와 삽입을 deparse할 때 PostgreSQL 속성 이름보다 우선적으로 사용됩니다. 따옴표 없는 소문자 PostgreSQL 컬럼 이름을 대소문자를 구분하는 ClickHouse 컬럼에 매핑할 때 유용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. ```sql theme={null} CREATE FOREIGN TABLE hits ( watchid bigint OPTIONS(column_name 'WatchID'), javaenable smallint OPTIONS(column_name 'JavaEnable'), title text OPTIONS(column_name 'Title') ) SERVER taxi_srv OPTIONS(table_name 'hits'); ``` * `AggregateFunction`: [AggregateFunction Type] 컬럼에 적용되는 집계 함수의 이름입니다. 데이터 타입을 함수에 전달되는 ClickHouse 타입에 매핑하고, 적절한 컬럼 옵션으로 집계 함수 이름을 지정하면 pg\_clickhouse가 해당 컬럼을 평가하는 집계 함수에 `Merge`를 자동으로 추가합니다. ```sql theme={null} CREATE FOREIGN TABLE test ( column1 bigint OPTIONS(AggregateFunction 'uniq'), column2 integer OPTIONS(AggregateFunction 'anyIf'), column3 bigint OPTIONS(AggregateFunction 'quantiles(0.5, 0.9)') ) SERVER clickhouse_srv; ``` * `SimpleAggregateFunction`: [SimpleAggregateFunction Type] 컬럼에 적용되는 집계 함수의 이름입니다. 데이터 타입을 함수에 전달되는 ClickHouse 타입에 매핑하고, 적절한 컬럼 옵션으로 집계 함수 이름을 지정하십시오.
### ALTER FOREIGN TABLE
외부 테이블의 정의를 변경할 때는 [ALTER FOREIGN TABLE]을 사용합니다: ```sql theme={null} ALTER TABLE table ALTER COLUMN b OPTIONS (SET AggregateFunction 'count'); ``` 지원되는 테이블 및 컬럼 옵션은 [CREATE FOREIGN TABLE]과 동일합니다.
### DROP FOREIGN TABLE
외부 테이블을 삭제할 때는 [DROP FOREIGN TABLE]을 사용합니다: ```sql theme={null} DROP FOREIGN TABLE acts; ``` 외부 테이블에 종속된 객체가 하나라도 있으면 이 명령은 실패합니다. 해당 객체도 함께 삭제하려면 `CASCADE` 절을 사용하십시오: ```sql theme={null} DROP FOREIGN TABLE acts CASCADE; ```
## DML SQL 참고
아래의 SQL [DML] 표현식에서는 pg\_clickhouse를 사용할 수 있습니다. 예시는 다음 ClickHouse 테이블(table)을 기준으로 합니다: ```sql theme={null} CREATE TABLE logs ( req_id Int64 NOT NULL, start_at DateTime64(6, 'UTC') NOT NULL, duration Int32 NOT NULL, resource Text NOT NULL, method Enum8('GET' = 1, 'HEAD', 'POST', 'PUT', 'DELETE', 'CONNECT', 'OPTIONS', 'TRACE', 'PATCH', 'QUERY') NOT NULL, node_id Int64 NOT NULL, response Int32 NOT NULL ) ENGINE = MergeTree ORDER BY start_at; CREATE TABLE nodes ( node_id Int64 NOT NULL, name Text NOT NULL, region Text NOT NULL, arch Text NOT NULL, os Text NOT NULL ) ENGINE = MergeTree PRIMARY KEY node_id; ```
### EXPLAIN
[EXPLAIN] 명령은 예상대로 작동하지만, `VERBOSE` 옵션을 사용하면 ClickHouse "Remote SQL" 쿼리가 출력됩니다: ```pgsql theme={null} try=# EXPLAIN (VERBOSE) SELECT resource, avg(duration) AS average_duration FROM logs GROUP BY resource; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------ Foreign Scan (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=64) Output: resource, (avg(duration)) Relations: Aggregate on (logs) Remote SQL: SELECT resource, avg(duration) FROM "default".logs GROUP BY resource (4 rows) ``` 이 쿼리는 "Foreign Scan" 실행 계획 노드를 통해 원격 SQL을 ClickHouse로 푸시다운합니다.
### SELECT
다른 테이블과 마찬가지로 pg\_clickhouse 테이블에서도 [SELECT] 문을 사용해 쿼리를 실행할 수 있습니다: ```pgsql theme={null} try=# SELECT start_at, duration, resource FROM logs WHERE req_id = 4117909262; start_at | duration | resource ----------------------------+----------+---------------- 2025-12-05 15:07:32.944188 | 175 | /widgets/totem (1 row) ``` pg\_clickhouse는 집계 함수를 포함해 가능한 한 많은 쿼리 실행을 ClickHouse로 푸시다운합니다. 푸시다운 범위를 확인하려면 [EXPLAIN](#explain)을 사용하십시오. 예를 들어 위 쿼리의 경우 모든 실행이 ClickHouse로 푸시다운됩니다 ```pgsql theme={null} try=# EXPLAIN (VERBOSE, COSTS OFF) SELECT start_at, duration, resource FROM logs WHERE req_id = 4117909262; QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------------------------------------- Foreign Scan on public.logs Output: start_at, duration, resource Remote SQL: SELECT start_at, duration, resource FROM "default".logs WHERE ((req_id = 4117909262)) (3 rows) ``` pg\_clickhouse는 동일한 원격 서버에 있는 테이블 간 조인도 푸시다운합니다: ```pgsql theme={null} try=# EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE) SELECT name, count(*), round(avg(duration)) FROM logs LEFT JOIN nodes on logs.node_id = nodes.node_id GROUP BY name; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Foreign Scan (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=72) (actual time=3.201..3.221 rows=8.00 loops=1) Output: nodes.name, (count(*)), (round(avg(logs.duration), 0)) Relations: Aggregate on ((logs) LEFT JOIN (nodes)) Remote SQL: SELECT r2.name, count(*), round(avg(r1.duration), 0) FROM "default".logs r1 ALL LEFT JOIN "default".nodes r2 ON (((r1.node_id = r2.node_id))) GROUP BY r2.name FDW Time: 0.086 ms Planning Time: 0.335 ms Execution Time: 3.261 ms (7 rows) ``` 로컬 테이블과 조인하면 세심하게 튜닝하지 않는 한 비효율적인 쿼리가 생성될 수 있습니다. 이 예시에서는 원격 테이블 대신 `nodes` 테이블의 로컬 복사본을 만들고 이를 조인 대상으로 사용합니다: ```pgsql theme={null} try=# CREATE TABLE local_nodes AS SELECT * FROM nodes; SELECT 8 try=# EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE) SELECT name, count(*), round(avg(duration)) FROM logs LEFT JOIN local_nodes on logs.node_id = local_nodes.node_id GROUP BY name; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- HashAggregate (cost=147.65..150.65 rows=200 width=72) (actual time=6.215..6.235 rows=8.00 loops=1) Output: local_nodes.name, count(*), round(avg(logs.duration), 0) Group Key: local_nodes.name Batches: 1 Memory Usage: 32kB Buffers: shared hit=1 -> Hash Left Join (cost=31.02..129.28 rows=2450 width=36) (actual time=2.202..5.125 rows=1000.00 loops=1) Output: local_nodes.name, logs.duration Hash Cond: (logs.node_id = local_nodes.node_id) Buffers: shared hit=1 -> Foreign Scan on public.logs (cost=10.00..20.00 rows=1000 width=12) (actual time=2.089..3.779 rows=1000.00 loops=1) Output: logs.req_id, logs.start_at, logs.duration, logs.resource, logs.method, logs.node_id, logs.response Remote SQL: SELECT duration, node_id FROM "default".logs FDW Time: 1.447 ms -> Hash (cost=14.90..14.90 rows=490 width=40) (actual time=0.090..0.091 rows=8.00 loops=1) Output: local_nodes.name, local_nodes.node_id Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB Buffers: shared hit=1 -> Seq Scan on public.local_nodes (cost=0.00..14.90 rows=490 width=40) (actual time=0.069..0.073 rows=8.00 loops=1) Output: local_nodes.name, local_nodes.node_id Buffers: shared hit=1 Planning: Buffers: shared hit=14 Planning Time: 0.551 ms Execution Time: 6.589 ms ``` 이 경우 로컬 컬럼 대신 `node_id`를 기준으로 그룹화하면 더 많은 집계를 ClickHouse에서 처리하도록 할 수 있으며, 이후 lookup 테이블과 조인할 수 있습니다: ```sql theme={null} try=# EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE) WITH remote AS ( SELECT node_id, count(*), round(avg(duration)) FROM logs GROUP BY node_id ) SELECT name, remote.count, remote.round FROM remote JOIN local_nodes ON remote.node_id = local_nodes.node_id ORDER BY name; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Sort (cost=65.68..66.91 rows=490 width=72) (actual time=4.480..4.484 rows=8.00 loops=1) Output: local_nodes.name, remote.count, remote.round Sort Key: local_nodes.name Sort Method: quicksort Memory: 25kB Buffers: shared hit=4 -> Hash Join (cost=27.60..43.79 rows=490 width=72) (actual time=4.406..4.422 rows=8.00 loops=1) Output: local_nodes.name, remote.count, remote.round Inner Unique: true Hash Cond: (local_nodes.node_id = remote.node_id) Buffers: shared hit=1 -> Seq Scan on public.local_nodes (cost=0.00..14.90 rows=490 width=40) (actual time=0.010..0.016 rows=8.00 loops=1) Output: local_nodes.node_id, local_nodes.name, local_nodes.region, local_nodes.arch, local_nodes.os Buffers: shared hit=1 -> Hash (cost=15.10..15.10 rows=1000 width=48) (actual time=4.379..4.381 rows=8.00 loops=1) Output: remote.count, remote.round, remote.node_id Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB -> Subquery Scan on remote (cost=1.00..15.10 rows=1000 width=48) (actual time=4.337..4.360 rows=8.00 loops=1) Output: remote.count, remote.round, remote.node_id -> Foreign Scan (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=48) (actual time=4.330..4.349 rows=8.00 loops=1) Output: logs.node_id, (count(*)), (round(avg(logs.duration), 0)) Relations: Aggregate on (logs) Remote SQL: SELECT node_id, count(*), round(avg(duration), 0) FROM "default".logs GROUP BY node_id FDW Time: 0.055 ms Planning: Buffers: shared hit=5 Planning Time: 0.319 ms Execution Time: 4.562 ms ``` 이제 "Foreign Scan" 노드는 `node_id`별 집계를 푸시다운하여, Postgres로 다시 가져와야 하는 행 수를 1000개(전체)에서 각 노드당 1개씩인 단 8개로 줄입니다.
### PREPARE, EXECUTE, DEALLOCATE
v0.1.2부터 pg\_clickhouse는 주로 [PREPARE] 명령으로 생성한 매개변수화된 쿼리를 지원합니다: ```pgsql theme={null} try=# PREPARE avg_durations_between_dates(date, date) AS SELECT date(start_at), round(avg(duration)) AS average_duration FROM logs WHERE date(start_at) BETWEEN $1 AND $2 GROUP BY date(start_at) ORDER BY date(start_at); PREPARE ``` 평소처럼 [EXECUTE]를 사용해 prepared statement를 실행하십시오: ```pgsql theme={null} try=# EXECUTE avg_durations_between_dates('2025-12-09', '2025-12-13'); date | average_duration ------------+------------------ 2025-12-09 | 190 2025-12-10 | 194 2025-12-11 | 197 2025-12-12 | 190 2025-12-13 | 195 (5 rows) ``` 매개변수화된 실행을 사용하면 25.8 이전 버전의 ClickHouse에서는 [http driver](#create-server)가 DateTime 시간대를 올바르게 변환하지 못합니다. 이는 \[해당 버그]가 \[수정]되기 전까지의 문제입니다. PostgreSQL은 `PREPARE`를 사용하지 않더라도 경우에 따라 매개변수화된 쿼리 계획을 사용할 수 있다는 점에 유의하십시오. 정확한 시간대 변환이 필요한 쿼리에서 25.8 이상으로 업그레이드할 수 없다면, 대신 [binary driver](#create-server)를 사용하십시오. pg\_clickhouse는 평소와 같이 집계를 푸시다운하며, 이는 [EXPLAIN](#explain) 상세 출력에서 확인할 수 있습니다: ```pgsql theme={null} try=# EXPLAIN (VERBOSE) EXECUTE avg_durations_between_dates('2025-12-09', '2025-12-13'); QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Foreign Scan (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=36) Output: (date(start_at)), (round(avg(duration), 0)) Relations: Aggregate on (logs) Remote SQL: SELECT date(start_at), round(avg(duration), 0) FROM "default".logs WHERE ((date(start_at) >= '2025-12-09')) AND ((date(start_at) <= '2025-12-13')) GROUP BY (date(start_at)) ORDER BY date(start_at) ASC NULLS LAST (4 rows) ``` 매개변수 자리표시자가 아니라 전체 날짜 값이 전송되었다는 점에 유의하십시오. 이는 PostgreSQL의 \[PREPARE 참고 사항]에 설명된 대로 처음 5번의 요청에 해당합니다. 여섯 번째 실행부터는 ClickHouse의 `{param:type}` 형식 \[쿼리 매개변수]를 전송합니다: 매개변수: ```pgsql theme={null} QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Foreign Scan (cost=1.00..5.10 rows=1000 width=36) Output: (date(start_at)), (round(avg(duration), 0)) Relations: Aggregate on (logs) Remote SQL: SELECT date(start_at), round(avg(duration), 0) FROM "default".logs WHERE ((date(start_at) >= {p1:Date})) AND ((date(start_at) <= {p2:Date})) GROUP BY (date(start_at)) ORDER BY date(start_at) ASC NULLS LAST (4 rows) ``` prepared statement을 해제하려면 [DEALLOCATE]를 사용합니다: ```pgsql theme={null} try=# DEALLOCATE avg_durations_between_dates; DEALLOCATE ```
### INSERT
원격 ClickHouse 테이블에 값을 삽입하려면 [INSERT] 명령을 사용하십시오: ```pgsql theme={null} try=# INSERT INTO nodes(node_id, name, region, arch, os) VALUES (9, 'Augustin Gamarra', 'us-west-2', 'amd64', 'Linux') , (10, 'Cerisier', 'us-east-2', 'amd64', 'Linux') , (11, 'Dewalt', 'use-central-1', 'arm64', 'macOS') ; INSERT 0 3 ```
### COPY
원격 ClickHouse 테이블(table)에 여러 행(row)을 한 번에 삽입하려면 [COPY] 명령을 사용합니다: ```pgsql theme={null} try=# COPY logs FROM stdin CSV; 4285871863,2025-12-05 11:13:58.360760,206,/widgets,POST,8,401 4020882978,2025-12-05 11:33:48.248450,199,/users/1321945,HEAD,3,200 3231273177,2025-12-05 12:20:42.158575,220,/search,GET,2,201 \. >> COPY 3 ``` > **⚠️ Batch API 제한 사항** > > pg\_clickhouse는 아직 PostgreSQL FDW 배치 > 삽입 API를 지원하지 않습니다. 따라서 현재 [COPY]는 레코드를 > 삽입할 때 [INSERT](#insert) SQL 문을 사용합니다. 이 부분은 향후 릴리스에서 개선될 예정입니다.
### LOAD
[LOAD]를 사용해 pg\_clickhouse 공유 라이브러리를 로드합니다: ```pgsql theme={null} try=# LOAD 'pg_clickhouse'; LOAD ``` 일반적으로 [LOAD]를 사용할 필요는 없습니다. Postgres는 해당 기능(함수, foreign table 등) 중 하나를 처음 사용할 때 pg\_clickhouse를 자동으로 로드하기 때문입니다. [LOAD] pg\_clickhouse가 유용할 수 있는 경우는, 이에 의존하는 쿼리를 실행하기 전에 [SET](#set)으로 pg\_clickhouse 매개변수를 설정해야 할 때입니다.
### SET
[SET]를 사용해 pg\_clickhouse의 사용자 지정 구성 매개변수를 설정합니다.
#### `pg_clickhouse.session_settings`
`pg_clickhouse.session_settings` 매개변수는 이후 쿼리에 설정할 \[ClickHouse 설정]을 지정합니다. 예시: ```sql theme={null} SET pg_clickhouse.session_settings = 'join_use_nulls 1, final 1'; ``` 기본값은 `join_use_nulls 1, group_by_use_nulls 1, final 1`입니다. ClickHouse 서버의 설정을 사용하려면 빈 문자열로 설정하십시오. ```sql theme={null} SET pg_clickhouse.session_settings = ''; ``` 구문은 하나 이상의 공백으로 구분된 쉼표 구분 키/값 쌍 목록입니다. 키는 \[ClickHouse 설정]에 해당해야 합니다. 값에 포함된 공백, 쉼표, 백슬래시는 백슬래시로 이스케이프하세요: ```sql theme={null} SET pg_clickhouse.session_settings = 'join_algorithm grace_hash\,hash'; ``` 또는 공백과 쉼표를 이스케이프하지 않으려면 작은따옴표로 묶인 값을 사용할 수 있습니다. 이중따옴표를 두 번 사용할 필요를 피하려면 \[달러 인용] 사용을 고려하십시오: ```sql theme={null} SET pg_clickhouse.session_settings = $$join_algorithm 'grace_hash,hash'$$; ``` 가독성이 중요하고 많은 설정을 지정해야 한다면 여러 줄로 작성하십시오. 예시는 다음과 같습니다: ```sql theme={null} SET pg_clickhouse.session_settings TO $$ connect_timeout 2, count_distinct_implementation uniq, final 1, group_by_use_nulls 1, join_algorithm 'prefer_partial_merge', join_use_nulls 1, log_queries_min_type QUERY_FINISH, max_block_size 32768, max_execution_time 45, max_result_rows 1024, metrics_perf_events_list 'this,that', network_compression_method ZSTD, poll_interval 5, totals_mode after_having_auto $$; ``` 일부 설정은 pg\_clickhouse 자체의 동작을 방해할 수 있는 경우 무시됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다: * `date_time_output_format`: http driver는 이 값을 "iso"로 요구합니다 * `format_tsv_null_representation`: http driver는 기본값을 요구합니다 * `output_format_tsv_crlf_end_of_line`: http driver는 기본값을 요구합니다 그 외에는 pg\_clickhouse가 설정을 검증하지 않고, 모든 쿼리마다 이를 ClickHouse에 전달합니다. 따라서 각 ClickHouse 버전에서 제공하는 모든 설정을 지원합니다. `pg_clickhouse.session_settings`를 설정하기 전에 pg\_clickhouse가 먼저 로드되어야 합니다. 이를 위해 \[공유 라이브러리 사전 로드]를 사용하거나, 확장 기능에 포함된 객체 중 하나를 사용해 로드되도록 하면 됩니다.
#### `pg_clickhouse.pushdown_regex`
`pg_clickhouse.pushdown_regex` 매개변수는 pg\_clickhouse가 정규식 함수와 연산자를 푸시다운할지 여부를 제어합니다. 기본값은 푸시다운을 수행하는 것이며, 푸시다운하지 않도록 하려면 이 매개변수를 false로 설정하십시오: ```sql theme={null} SET pg_clickhouse.pushdown_regex = 'false'; ``` 자세한 내용은 [정규식](#regular-expressions)을 확인하십시오.
### ALTER ROLE
[ALTER ROLE]의 `SET` 명령을 사용하면 pg\_clickhouse를 [사전 로드](#preloading)하거나 특정 역할별로 매개변수를 [SET](#set)할 수 있습니다: ```pgsql theme={null} try=# ALTER ROLE CURRENT_USER SET session_preload_libraries = pg_clickhouse; ALTER ROLE try=# ALTER ROLE CURRENT_USER SET pg_clickhouse.session_settings = 'final 1'; ALTER ROLE ``` pg\_clickhouse의 사전 로드 및/또는 매개변수를 재설정하려면 [ALTER ROLE]의 `RESET` 명령을 사용하십시오: ```pgsql theme={null} try=# ALTER ROLE CURRENT_USER RESET session_preload_libraries; ALTER ROLE try=# ALTER ROLE CURRENT_USER RESET pg_clickhouse.session_settings; ALTER ROLE ```
## 사전 로드
모든 또는 거의 모든 Postgres 연결에서 pg\_clickhouse를 사용해야 한다면, 이를 자동으로 로드하도록 \[공유 라이브러리 사전 로드] 사용을 고려하십시오:
### `session_preload_libraries`
PostgreSQL에 새 연결이 생성될 때마다 공유 라이브러리를 로드합니다: ```ini theme={null} session_preload_libraries = pg_clickhouse ``` 서버를 다시 시작하지 않고도 업데이트 내용을 적용하는 데 유용합니다. 다시 연결만 하면 됩니다. [ALTER ROLE](#alter-role)을 통해 특정 사용자나 역할에 대해서도 설정할 수 있습니다.
### `shared_preload_libraries`
시작 시 PostgreSQL 부모 프로세스에 공유 라이브러리를 로드합니다: ```ini theme={null} shared_preload_libraries = pg_clickhouse ``` 메모리 사용량과 각 세션의 로드 오버헤드를 줄이는 데 유용하지만, 라이브러리가 업데이트되면 클러스터를 다시 시작해야 합니다.
## 데이터 타입
pg\_clickhouse는 다음 ClickHouse 데이터 타입을 PostgreSQL 데이터 타입에 매핑합니다. [IMPORT FOREIGN SCHEMA](#import-foreign-schema)는 컬럼을 가져올 때 PostgreSQL 컬럼 타입으로 첫 번째 타입을 사용하고, 추가 타입은 [CREATE FOREIGN TABLE](#create-foreign-table) SQL 문에서 사용할 수 있습니다: | ClickHouse | PostgreSQL | 비고 | | ---------- | ---------------- | ------------------------- | | Bool | boolean | | | Date | date | | | Date32 | date | | | DateTime | timestamptz | | | Decimal | numeric | | | Float32 | real | | | Float64 | double precision | | | IPv4 | inet | | | IPv6 | inet | | | Int16 | smallint | | | Int32 | integer | | | Int64 | bigint | | | Int8 | smallint | | | JSON | jsonb, json | | | String | text, bytea | | | UInt16 | integer | | | UInt32 | bigint | | | UInt64 | bigint | 값이 BIGINT 최댓값을 초과하면 오류 발생 | | UInt8 | smallint | | | UUID | uuid | | 추가 참고 사항과 세부 내용은 아래에서 설명합니다.
### BYTEA
ClickHouse는 PostgreSQL의 [BYTEA] 유형에 해당하는 타입을 제공하지 않지만, [String] 유형에 임의의 바이트를 저장할 수 있습니다. 일반적으로 ClickHouse 문자열은 PostgreSQL의 [TEXT]에 매핑하고, 바이너리 데이터를 사용하는 경우에는 [BYTEA]에 매핑하십시오. 예시: ```sql theme={null} -- String 컬럼을 가진 ClickHouse 테이블을 생성합니다. SELECT clickhouse_raw_query($$ CREATE TABLE bytes ( c1 Int8, c2 String, c3 String ) ENGINE = MergeTree ORDER BY (c1); $$); -- BYTEA 컬럼을 가진 외부 테이블을 생성합니다. CREATE FOREIGN TABLE bytes ( c1 int, c2 BYTEA, c3 BYTEA ) SERVER ch_srv OPTIONS( table_name 'bytes' ); -- 외부 테이블에 바이너리 데이터를 삽입합니다. INSERT INTO bytes SELECT n, sha224(bytea('val'||n)), decode(md5('int'||n), 'hex') FROM generate_series(1, 4) n; -- 결과를 조회합니다. SELECT * FROM bytes; ``` 마지막 `SELECT` 쿼리의 출력 결과는 다음과 같습니다: ```pgsql theme={null} c1 | c2 | c3 ----+------------------------------------------------------------+------------------------------------ 1 | \x1bf7f0cc821d31178616a55a8e0c52677735397cdde6f4153a9fd3d7 | \xae3b28cde02542f81acce8783245430d 2 | \x5f6e9e12cd8592712e638016f4b1a2e73230ee40db498c0f0b1dc841 | \x23e7c6cacb8383f878ad093b0027d72b 3 | \x53ac2c1fa83c8f64603fe9568d883331007d6281de330a4b5e728f9e | \x7e969132fc656148b97b6a2ee8bc83c1 4 | \x4e3c2e4cb7542a45173a8dac939ddc4bc75202e342ebc769b0f5da2f | \x8ef30f44c65480d12b650ab6b2b04245 (4 행) ``` ClickHouse 컬럼에 nul 바이트가 포함된 경우, [TEXT] 컬럼을 사용하는 외부 테이블은 올바른 값을 출력하지 않습니다: ```sql theme={null} -- TEXT 컬럼으로 외부 테이블을 생성합니다. CREATE FOREIGN TABLE texts ( c1 int, c2 TEXT, c3 TEXT ) SERVER ch_srv OPTIONS( table_name 'bytes' ); -- 바이너리 데이터를 16진수로 인코딩합니다. SELECT c1, encode(c2::bytea, 'hex'), encode(c3::bytea, 'hex') FROM texts ORDER BY c1; ``` 출력 결과: ```pgsql theme={null} c1 | encode | encode ----+----------------------------------------------------------+---------------------------------- 1 | 1bf7f0cc821d31178616a55a8e0c52677735397cdde6f4153a9fd3d7 | ae3b28cde02542f81acce8783245430d 2 | 5f6e9e12cd8592712e638016f4b1a2e73230ee40db498c0f0b1dc841 | 23e7c6cacb8383f878ad093b 3 | 53ac2c1fa83c8f64603fe9568d883331 | 7e969132fc656148b97b6a2ee8bc83c1 4 | 4e3c2e4cb7542a45173a8dac939ddc4bc75202e342ebc769b0f5da2f | 8ef30f44c65480d12b650ab6b2b04245 (4 rows) ``` 2번째와 3번째 행에는 잘린 값이 포함되어 있습니다. 이는 PostgreSQL이 nul 종료 문자열(nul-terminated string)을 사용하며, 문자열 내에 nul 문자를 지원하지 않기 때문입니다. [TEXT] 컬럼에 이진 값을 삽입하면 예상대로 성공적으로 작동합니다: ```sql theme={null} -- 텍스트 컬럼을 통해 삽입: TRUNCATE texts; INSERT INTO texts SELECT n, sha224(bytea('val'||n)), decode(md5('int'||n), 'hex') FROM generate_series(1, 4) n; -- 데이터를 조회합니다. SELECT c1, encode(c2::bytea, 'hex'), encode(c3::bytea, 'hex') FROM texts ORDER BY c1; ``` 텍스트 컬럼은 올바르게 표시됩니다: ```pgsql theme={null} c1 | encode | encode ----+----------------------------------------------------------+---------------------------------- 1 | 1bf7f0cc821d31178616a55a8e0c52677735397cdde6f4153a9fd3d7 | ae3b28cde02542f81acce8783245430d 2 | 5f6e9e12cd8592712e638016f4b1a2e73230ee40db498c0f0b1dc841 | 23e7c6cacb8383f878ad093b0027d72b 3 | 53ac2c1fa83c8f64603fe9568d883331007d6281de330a4b5e728f9e | 7e969132fc656148b97b6a2ee8bc83c1 4 | 4e3c2e4cb7542a45173a8dac939ddc4bc75202e342ebc769b0f5da2f | 8ef30f44c65480d12b650ab6b2b04245 (4 rows) ``` 하지만 [BYTEA]로 읽으면 그렇지 않습니다: ```pgsql theme={null} # SELECT * FROM bytes; c1 | c2 | c3 ----+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------ 1 | \x5c783162663766306363383231643331313738363136613535613865306335323637373733353339376364646536663431353361396664336437 | \x5c786165336232386364653032353432663831616363653837383332343534333064 2 | \x5c783566366539653132636438353932373132653633383031366634623161326537333233306565343064623439386330663062316463383431 | \x5c783233653763366361636238333833663837386164303933623030323764373262 3 | \x5c783533616332633166613833633866363436303366653935363864383833333331303037643632383164653333306134623565373238663965 | \x5c783765393639313332666336353631343862393762366132656538626338336331 4 | \x5c783465336332653463623735343261343531373361386461633933396464633462633735323032653334326562633736396230663564613266 | \x5c783865663330663434633635343830643132623635306162366232623034323435 (4 행) ``` 일반적으로 인코딩된 문자열에는 [TEXT] 컬럼만 사용하고, [BYTEA] 컬럼은 바이너리 데이터에만 사용하며, 두 타입을 서로 바꿔 사용해서는 안 됩니다.
## Function 및 연산자 참고
### 함수
이 함수들은 ClickHouse 데이터베이스를 쿼리하기 위한 인터페이스를 제공합니다.
#### `clickhouse_raw_query`
```sql theme={null} SELECT clickhouse_raw_query( 'CREATE TABLE t1 (x String) ENGINE = Memory', 'host=localhost port=8123' ); ``` HTTP 인터페이스를 통해 ClickHouse 서비스에 연결하여 단일 쿼리를 실행한 후 연결을 종료합니다. 선택적인 두 번째 인수는 기본값이 `host=localhost port=8123`인 연결 문자열을 지정합니다. 지원되는 연결 매개변수는 다음과 같습니다. * `host`: 연결할 호스트입니다. 필수입니다. * `port`: 연결할 HTTP 포트입니다. `host`가 ClickHouse Cloud 호스트가 아닌 경우 기본값은 `8123`이고, ClickHouse Cloud 호스트인 경우 기본값은 `8443`입니다. * `dbname`: 연결할 데이터베이스의 이름입니다. * `username`: 연결에 사용할 사용자 이름입니다. 기본값은 `default`입니다. * `password`: 인증에 사용할 비밀번호입니다. 기본값은 비밀번호 없음입니다. 기본적으로 이 함수에 대해 `EXECUTE` 권한을 가진 역할은 없습니다. 따라서 정당한 이유로 ad-hoc ClickHouse 쿼리를 실행해야 하는 역할(예: 전용 ClickHouse 관리자 역할)에만 [GRANT]로 권한을 부여하는 것이 좋습니다. 레코드를 반환하지 않는 쿼리에 유용하지만, 값을 반환하는 쿼리의 결과는 단일 텍스트 값으로 반환됩니다. ```sql theme={null} SELECT clickhouse_raw_query( 'SELECT schema_name, schema_owner from information_schema.schemata', 'host=localhost port=8123' ); ``` ```sql theme={null} clickhouse_raw_query --------------------------------- INFORMATION_SCHEMA default+ default default + git default + information_schema default+ system default + (1 row) ```
### 푸시다운 함수
`pg_clickhouse`는 조건식(`HAVING` 및 `WHERE` 절)에 사용되는 PostgreSQL 내장 함수 일부를 ClickHouse로 푸시다운합니다. 이 함수 집합은 다음과 같이 ClickHouse의 대응 함수에 매핑됩니다: * `abs`: [abs](/ko/reference/functions/regular-functions/arithmetic-functions#abs) * `factorial`: [factorial](/ko/reference/functions/regular-functions/math-functions#factorial) * `mod` (int2/int4/int8/numeric): [나머지](/ko/reference/functions/regular-functions/arithmetic-functions#modulo) * `pow` & `power` (float8/numeric): [pow](/ko/reference/functions/regular-functions/math-functions#pow) * `round`: [round](/ko/reference/functions/regular-functions/rounding-functions#round) * `sin`, `cos`, `tan`, `atan`, `atan2`, `sinh`, `cosh`, `tanh`, `asinh`, `degrees`, `radians`, `pi`는 이름이 같은 [ClickHouse 수학 함수](/ko/reference/functions/regular-functions/math-functions)입니다. `asin`, `acos`, `atanh`, `acosh`는 푸시다운되지 않습니다: PG는 범위를 벗어난 입력에서 오류를 발생시키지만 CH는 `NaN`을 반환합니다. * `date_part`: * `date_part('day')`: [toDayOfMonth](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toDayOfMonth) * `date_part('doy')`: [toDayOfYear](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toDayOfYear) * `date_part('dow')`: [toDayOfWeek](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toDayOfWeek) * `date_part('year')`: [toYear](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toYear) * `date_part('month')`: [toMonth](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toMonth) * `date_part('hour')`: [toHour](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toHour) * `date_part('minute')`: [toMinute](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toMinute) * `date_part('second')`: [toSecond](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toSecond) * `date_part('quarter')`: [toQuarter](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toQuarter) * `date_part('isoyear')`: [toISOYear](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toISOYear) * `date_part('week')`: [toISOYear](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toISOWeek) * `date_part('epoch')`: [toISOYear](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toUnixTimestamp) * `date_trunc`: * `date_trunc('week')`: [toMonday](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toMonday) * `date_trunc('second')`: [toStartOfSecond](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfSecond) * `date_trunc('minute')`: [toStartOfMinute](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfMinute) * `date_trunc('hour')`: [toStartOfHour](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfHour) * `date_trunc('day')`: [toStartOfDay](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfDay) * `date_trunc('month')`: [toStartOfMonth](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfMonth) * `date_trunc('quarter')`: [toStartOfQuarter](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfQuarter) * `date_trunc('year')`: [toStartOfYear](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#toStartOfYear) * `extract(field FROM source)`: 매핑은 `date_part`와 동일합니다 * `date(timestamp)` & `date(timestamptz)`: [toDate](/ko/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#toDate) (CH 별칭 `date`로 다시 표현됨) * `array_position`: [indexOf](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#indexOf) * `array_cat`: [arrayConcat](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayConcat) * `array_append`: [arrayPushBack](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayPushBack) * `array_prepend`: [arrayPushFront](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayPushFront) * `array_remove`: [arrayRemove](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayRemove) * `array_length` & `cardinality`: [length](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#length) * `array_to_string`: [arrayStringConcat](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayStringConcat) * `string_to_array`: [splitByString](/ko/reference/functions/regular-functions/splitting-merging-functions#splitByString) * `split_part`: [splitByString](/ko/reference/functions/regular-functions/splitting-merging-functions#splitByString) + 배열 인덱스 * `trim_array`: [arrayResize](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayResize) * `array_fill`: [arrayWithConstant](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayWithConstant) * `array_reverse`: [arrayReverse](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayReverse) * `array_shuffle`: [arrayShuffle](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayShuffle) * `array_sample`: [arrayRandomSample](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayRandomSample) * `array_sort`: [arraySort](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arraySort) / [arrayReverseSort](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arrayReverseSort) * `btrim`: [trimBoth](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#trimboth) * `ltrim`: [ltrim](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#ltrim) * `rtrim`: [rtrim](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#rtrim) * `concat_ws`: [concatWithSeparator](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#concatwithseparator) * `lower(text)`: [lowerUTF8](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#lowerutf8) * `upper(text)`: [upperUTF8](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#upperutf8) * `substring(text, ...)` & `substr(text, ...)`: [substringUTF8](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#substringutf8) * `substring(bytea, ...)` & `substr(bytea, ...)`: [substring](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#substring) * `length(text)`: [lengthUTF8](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#lengthutf8) * `length(bytea)` & `octet_length`: [length](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#length) * `reverse(text)`: [reverseUTF8](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#reverseutf8) * `reverse(bytea)`: [reverse](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#reverse) * `strpos`: [positionUTF8](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#positionutf8) * `regexp_like`: [match](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#match) * `regexp_replace`: [replaceRegexpOne](/ko/reference/functions/regular-functions/string-replace-functions#replaceRegexpOne) 또는 `g` 플래그가 있으면 [replaceRegexpOne](/ko/reference/functions/regular-functions/string-replace-functions#replaceRegexpAll) * `regexp_split_to_array`: [splitByRegexp](/ko/reference/functions/regular-functions/splitting-merging-functions#splitByRegexp) * `md5`: [MD5](/ko/reference/functions/regular-functions/hash-functions#MD5) * `json_extract_path_text`: [서브컬럼 구문](/ko/reference/data-types/newjson#reading-json-paths-as-sub-columns) * `json_extract_path`: [toJSONString](/ko/reference/functions/regular-functions/json-functions#toJSONString) + [서브컬럼 구문](/ko/reference/data-types/newjson#reading-json-paths-as-sub-columns) * `jsonb_extract_path_text`: [서브컬럼 구문](/ko/reference/data-types/newjson#reading-json-paths-as-sub-columns) * `jsonb_extract_path`: [toJSONString](/ko/reference/functions/regular-functions/json-functions#toJSONString) + [서브컬럼 구문](/ko/reference/data-types/newjson#reading-json-paths-as-sub-columns) * `bit_count(bytea)`: [bitCount](/ko/reference/functions/regular-functions/bit-functions#bitcount) * `to_timestamp(float8)`: [fromUnixTimestamp](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#fromUnixTimestamp) * `to_char(timestamp[tz], fmt)`: [formatDateTime](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#formatDateTime) `fmt`가 모든 키워드에 대해 ClickHouse에 정확히 대응하는 값이 있는 string constant인 경우입니다. 지원되는 키워드는 호환성 참고 사항의 [to\_char()](#to_char)를 참조하십시오. 그렇지 않으면 이 함수는 PostgreSQL에서 로컬로 실행됩니다. * `statement_timestamp`, `transaction_timestamp`, & `clock_timestamp`: [nowInBlock64](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#nowInBlock64) (`nowInBlock64(9, $session_timezone)`) * `CURRENT_DATE`: [now](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#now)와 [toDate](/ko/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#toDate) (`toDate(now($session_timezone))`) * `now`, `CURRENT_TIMESTAMP`, & `LOCALTIMESTAMP`: [now64](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#now64) (`now64(9, $session_timezone)`) * `CURRENT_TIMESTAMP(n)` & `LOCALTIMESTAMP(n)`: [now64](/ko/reference/functions/regular-functions/date-time-functions#now64) (`now64(n, $session_timezone)`) * `CURRENT_DATABASE`: PostgreSQL 함수의 값으로 전달됩니다. * `CURRENT_SCHEMA`: PostgreSQL 함수의 값으로 전달됩니다. * `CURRENT_CATALOG`: PostgreSQL 함수의 값으로 전달됩니다. * `CURRENT_USER`: PostgreSQL 함수의 값으로 전달됩니다. * `USER`: PostgreSQL 함수에서 값으로 전달됩니다. * `CURRENT_ROLE`: PostgreSQL 함수의 값으로 전달됩니다. * `SESSION_USER`: PostgreSQL 함수의 값으로 전달됩니다.
### 푸시다운 연산자
* 배열 슬라이스 (`arr[L:U]`): [arraySlice](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#arraySlice) * `@>` (배열 포함): [hasAll](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#hasAll) * `<@` (배열에 포함됨): [hasAll](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#hasAll) * `&&` (배열 겹침): [hasAny](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#hasAny) * `~` (정규식 일치): [match](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#match) * `!~` (정규식 불일치): [match](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#match) * `~*` (대소문자를 구분하지 않는 정규식 불일치): [match](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#match) * `!~*` (대소문자를 구분하지 않는 정규식 불일치): [match](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#match) * `->>` (JSON/JSONB 요소를 텍스트로 추출): [서브컬럼 구문](/ko/reference/data-types/newjson#reading-json-paths-as-sub-columns) * `->` (JSON/JSONB 요소 추출): [toJSONString](/ko/reference/functions/regular-functions/json-functions#toJSONString) + [서브컬럼 구문](/ko/reference/data-types/newjson#reading-json-paths-as-sub-columns)
### 사용자 지정 함수
`pg_clickhouse`로 생성된 이러한 사용자 지정 함수는 PostgreSQL에 대응하는 기능이 없는 일부 ClickHouse 함수에 대해 원격 쿼리 푸시다운을 제공합니다. 이 함수들 중 하나라도 pushdown되지 않으면 예외를 발생시킵니다. * [dictGet](/ko/reference/functions/regular-functions/ext-dict-functions#dictget-dictgetordefault-dictgetornull)
### 확장 기능 푸시다운
pg\_clickhouse는 일부 핵심 확장 기능과 서드파티 확장 기능의 함수를 인식하여, 해당 ClickHouse 함수로 푸시다운합니다.
#### re2
모든 \[re2 확장 기능] 함수는 ClickHouse 함수에 1:1로 푸시다운됩니다: * `re2match` → [match](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#match) * `re2extract` → [extract](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#extract) * `re2extractall` → [extractAll](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#extractAll) * `re2regexpextract` → [regexpExtract](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#regexpExtract) * `re2extractgroups` → [extractGroups](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#extractGroups) * `re2replaceregexpone` → [replaceRegexpOne](/ko/reference/functions/regular-functions/string-replace-functions#replaceRegexpOne) * `re2replaceregexpall` → [replaceRegexpAll](/ko/reference/functions/regular-functions/string-replace-functions#replaceRegexpAll) * `re2countmatches` → [countMatches](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#countMatches) * `re2countmatchescaseinsensitive` → [countMatchesCaseInsensitive](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#countMatchesCaseInsensitive) * `re2multimatchany` → [multiMatchAny](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#multiMatchAny) * `re2multimatchanyindex` → [multiMatchAnyIndex](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#multiMatchAnyIndex) * `re2multimatchallindices` → [multiMatchAllIndices](/ko/reference/functions/regular-functions/string-search-functions#multiMatchAllIndices)
#### intarray
다음 [intarray] 함수 1개가 ClickHouse로 푸시다운됩니다: * `idx` → [indexOf](/ko/reference/functions/regular-functions/array-functions#indexOf)
#### fuzzystrmatch
다음 2개의 [fuzzystrmatch] 함수는 ClickHouse로 푸시다운됩니다: * `soundex`: [soundex](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#soundex) * `levenshtein` (2-arg): [editDistanceUTF8](/ko/reference/functions/regular-functions/string-functions#editDistanceUTF8)
### 푸시다운 캐스트
pg\_clickhouse는 호환되는 데이터 타입에 대해서는 `CAST(x AS bigint)`와 같은 캐스트를 푸시다운합니다. 호환되지 않는 타입에서는 푸시다운이 실패합니다. 이 예시에서 `x`가 ClickHouse `UInt64`라면 ClickHouse는 해당 값의 캐스트를 거부합니다. 호환되지 않는 데이터 타입으로의 캐스트도 푸시다운할 수 있도록 pg\_clickhouse는 다음 함수를 제공합니다. 이 함수들이 푸시다운되지 않으면 PostgreSQL에서 예외를 발생시킵니다. * [toUInt8](/ko/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#touint8) * [toUInt16](/ko/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#touint16) * [toUInt32](/ko/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#touint32) * [toUInt64](/ko/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#touint64) * [toUInt128](/ko/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#touint128)
### 푸시다운 집계 함수
다음 PostgreSQL 집계 함수는 ClickHouse로 푸시다운됩니다. * [array\_agg](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupArray) * [avg](/ko/reference/functions/aggregate-functions/avg) * [bit\_and](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupBitAnd) * [bit\_or](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupBitOr) * [bit\_xor](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupBitXor) * [bool\_and / every](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupBitAnd) * [bool\_or](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupBitOr) * [count](/ko/reference/functions/aggregate-functions/count) * [min](/ko/reference/functions/aggregate-functions/min) * [max](/ko/reference/functions/aggregate-functions/max) * [string\_agg](/ko/reference/functions/aggregate-functions/groupConcat) * [sum](/ko/reference/functions/aggregate-functions/sum)
### 사용자 지정 집계 함수
`pg_clickhouse`가 생성한 이러한 사용자 지정 집계 함수는 PostgreSQL에 대응하는 기능이 없는 일부 ClickHouse 집계 함수에 대해 원격 쿼리 푸시다운을 제공합니다. 이 함수들 중 하나라도 푸시다운할 수 없으면 예외를 발생시킵니다. * [argMax](/ko/reference/functions/aggregate-functions/argMax) * [argMin](/ko/reference/functions/aggregate-functions/argMin) * [uniq](/ko/reference/functions/aggregate-functions/uniq) * [uniqCombined](/ko/reference/functions/aggregate-functions/uniqCombined) * [uniqCombined64](/ko/reference/functions/aggregate-functions/uniqCombined64) * [uniqExact](/ko/reference/functions/aggregate-functions/uniqExact) * [uniqHLL12](/ko/reference/functions/aggregate-functions/uniqHLL12) * [uniqTheta](/ko/reference/functions/aggregate-functions/uniqthetasketch) * [quantile](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantile) * [quantileExact](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileExact)
### 푸시다운 정렬된 집합 집계 함수
이 \[정렬된 집합 집계 함수]는 *직접 인수*를 매개변수로, `ORDER BY` 표현식을 인수로 전달하는 방식으로 ClickHouse \[매개변수화된 집계 함수]에 대응됩니다. 예를 들어, 다음 PostgreSQL 쿼리는: ```sql theme={null} SELECT percentile_cont(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY a) FROM t1; ``` 다음 ClickHouse 쿼리로 변환됩니다: ```sql theme={null} SELECT quantile(0.25)(a) FROM t1; ``` 기본값이 아닌 `ORDER BY` 접미사 `DESC` 및 `NULLS FIRST`는 지원되지 않으며, 사용하면 오류가 발생합니다. * `percentile_cont(double)`: [quantile](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantile) * `quantile(double)`: [quantile](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantile) * `quantileExact(double)`: [quantileExact](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileExact)
### 푸시다운 윈도우 함수
다음 PostgreSQL \[윈도우 함수]는 `OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)` 절과 함께 ClickHouse로 푸시다운되며, 해당하는 경우 프레임 사양도 함께 푸시다운됩니다. * [row\_number](/ko/reference/functions/window-functions#row_number) * [rank](/ko/reference/functions/window-functions#rank) * [dense\_rank](/ko/reference/functions/window-functions#dense_rank) * [ntile](/ko/reference/functions/window-functions#ntile) * [cume\_dist](/ko/reference/functions/window-functions#cume_dist) * [percent\_rank](/ko/reference/functions/window-functions#percent_rank) * [lead](/ko/reference/functions/window-functions#lead) * [lag](/ko/reference/functions/window-functions#lag) * [first\_value](/ko/reference/functions/window-functions#first_value) * [last\_value](/ko/reference/functions/window-functions#last_value) * [nth\_value](/ko/reference/functions/window-functions#nth_value) * `min` / `max` (`OVER` 절 사용) 순위 함수(`row_number`, `rank`, `dense_rank`, `ntile`, `cume_dist`, `percent_rank`)는 ClickHouse가 이러한 함수에서 프레임 사양을 허용하지 않으므로, 푸시다운할 때 프레임 절을 생략합니다.
## 호환성 관련 참고 사항
### 정규식
[pg\_clickhouse.pushdown\_regex](#pg_clickhousepushdown_regex)가 true일 때(기본값) pg\_clickhouse는 정규식을 ClickHouse의 대응 표현식으로 푸시다운하며, 기본적인 수준의 호환성을 보장하기 위해 노력합니다. 다만 두 시스템 간 차이점과 pg\_clickhouse가 이를 어떻게 처리하는지는 숙지해야 합니다. * PostgreSQL은 \[POSIX 정규식]을 지원하고 ClickHouse는 [RE2 정규식][RE2]을 지원합니다. 동작 차이에 유의하십시오. 정규식이 ClickHouse에서 평가되는 경우(예: `WHERE` 절)에는 RE2로 작성하고, Postgres에서 평가되는 경우(예: `SELECT` 절)에는 POSIX로 작성하십시오. * pg\_clickhouse는 Postgres의 \[정규식 플래그]를 ClickHouse 정규식 앞에 `(?)` 형식으로 붙여 푸시다운합니다. 예를 들어 다음과 같습니다. ```sql theme={null} regexp_like(val, '^VAL\d', 'i') ``` 다음과 같이 변환됩니다. ```sql theme={null} match(val, concat('(?i-s)', '^VAL\\d')) ``` 여기에는 `-s`가 포함됩니다. 이는 ClickHouse에서 기본적으로 활성화되는 `s`를 비활성화하여 Postgres 정규식의 동작과 맞추기 위한 것입니다. Postgres 함수 호출의 플래그에 `s`가 포함되어 있으면 pg\_clickhouse는 `-s`를 추가하지 않습니다. 안타깝게도 이 동작은 Postgres 24 이하에서 일부 정규식의 호환성을 깨뜨립니다. * 두 시스템이 모두 지원하므로 ClickHouse에서 평가될 때 사용할 수 있는 플래그는 다음뿐입니다. * `i`: 대소문자 구분 없음 * `m`: 멀티라인 모드: * `s`: `.`이 `\n`과 일치하도록 함 * `p`: 부분 줄바꿈 민감 일치(`s`와 동일하게 처리됨) * `t`: 엄격한 구문(기본값이며, pg\_clickhouse가 제거함) RE2는 이 플래그들만 지원하므로 다른 \[Postgres 플래그]는 사용하지 마십시오. * 정규식 함수에 이외의 플래그가 전달되면 해당 함수는 푸시다운되지 않습니다. * 예외는 `regexp_replace()`이며, 이 함수는 `g` 플래그도 지원합니다. `g`가 설정되면 pg\_clickhouse는 `replaceRegexpOne()` 대신 `replaceRegexpAll()`을 사용하고, 다른 플래그를 앞에 붙이기 전에 `g` 플래그를 제거합니다. * Postgres `regexp_replace()`의 replacement 인수는 전체 일치를 가리키는 데 `\&`를 지원하지만, ClickHouse에서는 전체 일치에 `\0`를 사용합니다. 함수가 ClickHouse로 푸시다운될 때는 반드시 `\0`를 사용하십시오. 모호함을 완전히 피하려면 [pg\_clickhouse.pushdown\_regex](#pg_clickhousepushdown_regex)를 설정하여 Postgres 정규식이 ClickHouse로 푸시다운되지 않도록 하고, pg\_clickhouse가 ClickHouse 호환 [RE2] 정규식의 [직접 푸시다운](#re2)을 지원하는 \[re2 확장 기능]을 사용하는 것을 고려하십시오.
### `to_char()`
`timestamp` 및 `timestamp with time zone`에 대한 PostgreSQL [`to_char()`]는 포맷 인수가 비-`NULL` 문자열 상수이고, 그 안의 모든 PostgreSQL 키워드에 바이트 단위까지 동일한 ClickHouse 대응 항목이 있는 경우에만 ClickHouse [formatDateTime]으로 푸시다운됩니다. 포맷이 동적이거나 (`Const`가 아님), 지원되지 않는 키워드 또는 수정자를 포함하는 경우에는 해당 호출은 PostgreSQL에서 로컬로 평가됩니다 — 부분 변환으로는 푸시다운을 전혀 시도하지 않으므로 출력은 PG 호환성을 유지합니다. `numeric`, `interval` 및 기타 타임스탬프가 아닌 타입에 대한 2인수 `to_char()` 형태는 절대로 푸시다운되지 않습니다. ClickHouse [formatDateTime]은 날짜-시간 값만 포맷합니다.
#### 번역된 키워드
| PostgreSQL | ClickHouse | 의미 | | -------------------------- | ---------- | ------------------------- | | `YYYY`, `yyyy` | `%Y` | 4자리 연도 | | `YY`, `yy` | `%y` | 2자리 연도 | | `MM`, `mm` | `%m` | 앞을 0으로 채운 월 (01–12) | | `DD`, `dd` | `%d` | 앞을 0으로 채운 일자 (01–31) | | `DDD`, `ddd` | `%j` | 앞을 0으로 채운 연중 날짜 (001–366) | | `HH24`, `hh24` | `%H` | 앞을 0으로 채운 24시간 (00–23) | | `HH`, `hh`, `HH12`, `hh12` | `%I` | 앞을 0으로 채운 12시간 (01–12) | | `MI`, `mi` | `%i` | 앞을 0으로 채운 분 (00–59) | | `SS`, `ss` | `%S` | 앞을 0으로 채운 초 (00–59) | | `Q`, `q` | `%Q` | 분기 (1–4) | | `Mon` | `%b` | 축약된 월 이름(예: `Oct`) | | `Dy` | `%a` | 축약된 요일 이름(예: `Mon`) | | `AM`, `PM` | `%p` | 오전/오후 표시, 항상 대문자 |
#### 인용된 텍스트와 리터럴
`"..."`로 감싼 텍스트는 있는 그대로 전달되며, 리터럴 `%`는 ClickHouse의 지정자 접두사(prefix)를 이스케이프하기 위해 `%%`로 두 번 써야 합니다. 따옴표 밖의 `\"`도 리터럴 `"`로 그대로 전달됩니다. `"..."` 내부에서는 백슬래시가 `"`에만 이스케이프 문자로 작동하며, 다른 백슬래시 시퀀스는 리터럴 텍스트로 처리됩니다.
## 작성자
[David E. Wheeler](https://justatheory.com/) 저작권 (c) 2025-2026, ClickHouse [foreign data wrapper]: https://www.postgresql.org/docs/current/fdwhandler.html "PostgreSQL 문서: Foreign Data Wrapper 작성" [Docker image]: https://github.com/ClickHouse/pg_clickhouse/pkgs/container/pg_clickhouse "Docker Hub의 최신 버전" [ClickHouse]: https://clickhouse.com/clickhouse [Semantic Versioning]: https://semver.org/spec/v2.0.0.html "시맨틱 버전 관리 2.0.0" [`pg_get_loaded_modules()`]: https://pgpedia.info/g/pg_get_loaded_modules.html "pgPedia: pg_get_loaded_modules()" [DDL]: https://en.wikipedia.org/wiki/Data_definition_language "Wikipedia: 데이터 정의 언어" [CREATE EXTENSION]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createextension.html "PostgreSQL 문서: CREATE EXTENSION" [ALTER EXTENSION]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-alterextension.html "PostgreSQL 문서: ALTER EXTENSION" [DROP EXTENSION]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-dropextension.html "PostgreSQL 문서: DROP EXTENSION" [CREATE SERVER]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createserver.html "PostgreSQL 문서: CREATE SERVER" [ALTER SERVER]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-alterserver.html "PostgreSQL 문서: ALTER SERVER" [DROP SERVER]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-dropserver.html "PostgreSQL 문서: DROP SERVER" [CREATE USER MAPPING]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createusermapping.html "PostgreSQL 문서: CREATE USER MAPPING" [ALTER USER MAPPING]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-alterusermapping.html "PostgreSQL 문서: ALTER USER MAPPING" [DROP USER MAPPING]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-dropusermapping.html "PostgreSQL 문서: DROP USER MAPPING" [IMPORT FOREIGN SCHEMA]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-importforeignschema.html "PostgreSQL 문서: IMPORT FOREIGN SCHEMA" [CREATE FOREIGN TABLE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createforeigntable.html "PostgreSQL 문서: CREATE FOREIGN TABLE" [table engine]: /reference/engines/table-engines "ClickHouse 문서: 테이블 엔진" [AggregateFunction Type]: /reference/data-types/aggregatefunction "ClickHouse 문서: AggregateFunction 타입" [SimpleAggregateFunction Type]: /reference/data-types/simpleaggregatefunction "ClickHouse 문서: SimpleAggregateFunction 타입" [ALTER FOREIGN TABLE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-alterforeigntable.html "PostgreSQL 문서: ALTER FOREIGN TABLE" [DROP FOREIGN TABLE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-dropforeigntable.html "PostgreSQL 문서: DROP FOREIGN TABLE" [DML]: https://en.wikipedia.org/wiki/Data_manipulation_language "Wikipedia: 데이터 조작 언어" [EXPLAIN]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-explain.html "PostgreSQL 문서: EXPLAIN" [SELECT]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-select.html "PostgreSQL 문서: SELECT" [PREPARE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-prepare.html "PostgreSQL 문서: PREPARE" [EXECUTE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-execute.html "PostgreSQL 문서: EXECUTE" [DEALLOCATE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-deallocate.html "PostgreSQL 문서: DEALLOCATE" [PREPARE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-prepare.html "PostgreSQL 문서: PREPARE" [INSERT]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-insert.html "PostgreSQL 문서: INSERT" [COPY]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-copy.html "PostgreSQL 문서: COPY" [LOAD]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-load.html "PostgreSQL 문서: LOAD" [SET]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-set.html "PostgreSQL 문서: SET" [ALTER ROLE]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-alterrole.html "PostgreSQL 문서: ALTER ROLE" [shared library preloading]: https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-client.html#RUNTIME-CONFIG-CLIENT-PRELOAD "PostgreSQL 문서: 공유 라이브러리 사전 로드" [ordered-set aggregate functions]: https://www.postgresql.org/docs/current/functions-aggregate.html#FUNCTIONS-ORDEREDSET-TABLE [Parametric aggregate functions]: /reference/functions/aggregate-functions/parametric-functions [ClickHouse settings]: /reference/settings/session-settings "ClickHouse Docs: 세션 설정" [dollar quoting]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-syntax-lexical.html#SQL-SYNTAX-DOLLAR-QUOTING "PostgreSQL Docs: 달러 인용 문자열 상수" [PREPARE notes]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-prepare.html#SQL-PREPARE-NOTES "PostgreSQL Docs: PREPARE 참고 사항" [query parameters]: /guides/clickhouse/data-modelling/stored-procedures-and-prepared-statements#alternatives-to-prepared-statements-in-clickhouse "ClickHouse Docs: ClickHouse에서 prepared statement의 대안" [underlying bug]: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/85847 "ClickHouse/ClickHouse#85847 multipart form의 일부 쿼리가 설정을 읽지 못함" [fixed]: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/85570 "ClickHouse/ClickHouse#85570 multipart를 사용하는 HTTP 수정" [BYTEA]: https://www.postgresql.org/docs/current/datatype-binary.html "PostgreSQL Docs: 바이너리 데이터 타입" [GRANT]: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-grant.html "PostgreSQL Docs: GRANT" [String]: /reference/data-types/string "ClickHouse Docs: String" [TEXT]: https://www.postgresql.org/docs/current/datatype-character.html "PostgreSQL Docs: 문자 데이터 타입" [window functions]: https://www.postgresql.org/docs/current/functions-window.html "PostgreSQL Docs: 윈도우 함수" [POSIX Regular Expressions]: https://www.postgresql.org/docs/18/functions-matching.html#FUNCTIONS-POSIX-REGEXP "PostgreSQL Docs: POSIX 정규식" [Postgres flags]: https://www.postgresql.org/docs/18/functions-matching.html#POSIX-EMBEDDED-OPTIONS-TABLE "PostgreSQL Docs: ARE 내장 옵션 문자" [RE2]: https://github.com/google/re2/wiki/Syntax "RE2 구문" [re2 extension]: https://github.com/ClickHouse/pg_re2 "pg_re2: RE2를 사용하는 ClickHouse 호환 정규식 함수" [intarray]: https://www.postgresql.org/docs/current/intarray.html "PostgreSQL Docs: intarray" [fuzzystrmatch]: https://www.postgresql.org/docs/current/fuzzystrmatch.html "PostgreSQL Docs: fuzzystrmatch" [`to_char()`]: https://www.postgresql.org/docs/current/functions-formatting.html "PostgreSQL Docs: 데이터 타입 서식 함수" [formatDateTime]: /reference/functions/regular-functions/date-time-functions#formatDateTime "ClickHouse Docs: formatDateTime"