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OLAP은 Online Analytical Processing의 약자입니다. 이는 기술적 관점과 비즈니스 관점의 두 측면에서 볼 수 있는 포괄적인 용어입니다. 하지만 아주 단순하게는 이 단어들을 거꾸로 읽으면 됩니다: Processing : 일부 원본 데이터가 처리되고… Analytical : …분석 보고서와 인사이트를 생성하며… Online : …실시간으로 이루어집니다.

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비즈니스 관점에서 본 OLAP

최근 몇 년 사이 기업 현업 담당자들은 데이터의 가치를 인식하기 시작했습니다. 감에만 의존해 의사결정을 내리는 기업은 대개 경쟁에서 뒤처지기 마련입니다. 성공한 기업은 데이터 기반 접근 방식을 통해 비즈니스 의사결정에 조금이라도 도움이 될 수 있는 모든 데이터를 수집하고, 이를 적시에 분석할 수 있는 체계도 갖추어야 합니다. 바로 이 지점에서 OLAP 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 필요해집니다. 비즈니스 측면에서 OLAP는 기업이 운영 활동을 지속적으로 계획하고 분석하며 보고할 수 있도록 지원하여, 효율성을 극대화하고 비용을 절감하며 궁극적으로 시장 점유율 확대에 기여합니다. 이는 사내 시스템에서 직접 수행할 수도 있고, 웹/모바일 분석 서비스나 CRM 서비스와 같은 SaaS 제공업체에 위탁할 수도 있습니다. OLAP는 많은 BI 애플리케이션(비즈니스 인텔리전스)을 뒷받침하는 기술입니다. ClickHouse는 OLAP 데이터베이스 관리 시스템으로, 도메인별 데이터를 분석하는 이러한 SaaS 솔루션의 backend로 매우 자주 사용됩니다. 그러나 일부 기업은 여전히 자사 데이터를 제3자 제공업체와 공유하는 데 신중하며, 사내 데이터 웨어하우스 방식 역시 충분히 실현 가능한 선택지입니다.

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기술적 관점에서 본 OLAP

모든 데이터베이스 관리 시스템(database management system)은 OLAP(Online Analytical Processing)와 OLTP(Online Transactional Processing)의 두 그룹으로 분류할 수 있습니다. 전자는 대량의 과거 데이터를 기반으로 보고서를 작성하는 데 초점을 맞추며, 그 빈도는 높지 않습니다. 반면 후자는 일반적으로 지속적으로 발생하는 트랜잭션 스트림을 처리하면서 데이터의 현재 상태를 계속 변경합니다. 실제로 OLAP와 OLTP는 뚜렷이 구분되는 범주라기보다 하나의 스펙트럼에 가깝습니다. 대부분의 실제 시스템은 보통 둘 중 하나에 초점을 맞추지만, 반대 유형의 워크로드도 필요하다면 이를 위한 몇 가지 해결책이나 우회 방법을 제공합니다. 이런 상황에서는 기업이 여러 스토리지 시스템을 연동해 운영해야 하는 경우가 많습니다. 이것이 아주 큰 문제는 아닐 수 있지만, 시스템이 많아질수록 유지 비용은 더 커집니다. 그래서 최근 몇 년간의 추세는 단일 데이터베이스 관리 시스템이 두 종류의 워크로드를 모두 균형 있게 처리하는 HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing)입니다. DBMS가 처음에는 순수 OLAP 또는 순수 OLTP로 시작했더라도, 경쟁력을 유지하려면 HTAP 방향으로 나아갈 수밖에 없습니다. ClickHouse도 예외는 아닙니다. 처음에는 가능한 한 빠른 OLAP 시스템으로 설계되었고, 지금도 완전한 트랜잭션 지원을 제공하지는 않지만, 일관된 읽기/쓰기와 데이터 업데이트/삭제를 위한 뮤테이션 같은 일부 기능은 추가될 수밖에 없었습니다. OLAP와 OLTP 시스템 사이의 근본적인 상충 관계는 여전히 남아 있습니다.
  • 분석 보고서를 효율적으로 작성하려면 컬럼을 개별적으로 읽을 수 있어야 하므로, 대부분의 OLAP 데이터베이스는 열 지향 구조를 사용합니다.
  • 반면 컬럼을 분리해 저장하면 추가나 제자리 수정 같은 행 단위 작업의 비용이 컬럼 수에 비례해 증가합니다. 시스템이 만일에 대비해 이벤트의 모든 세부 정보를 수집하려고 한다면 이 컬럼 수는 매우 커질 수 있습니다. 따라서 대부분의 OLTP 시스템은 데이터를 행 단위로 저장합니다.
마지막 수정일 2026년 6월 10일