이 게시물은 고객 타게팅을 더 정교하게 만들기 위해 ClickHouse를 도입한 과정을 정리한 글입니다. 채널톡 CRM 마케팅에서 커머스 연동 데이터(구매/장바구니/쿠폰 등)를 타게팅에 활용하려다 기존 저장 구조의 한계를 마주함. RDBMS 중심 구조로는 대용량(쿠폰 수십억 건 추정), write-heavy, 스파이크 트래픽, JOIN이 필요한 워크로드에서 I/O 병목과 꼬리 지연이 문제가 됨. OLAP 전환 관점에서 ClickHouse를 선택했으며, 관리 용이성과 ClickHouse Cloud로 빠른 프로덕션 안전성 확보를 이유로 제시함. 운영 과정에서는 ReplacingMergeTree 중복 제거 지연(FINAL로 deduplication 비용 발생), JOIN 성능 한계, Point Query(Membership Check)에서 granule 스캔 비용 문제가 발생함. 이를 완화하려고 Hot/Cold 분리와 ClickHouse+Key-Value Store 하이브리드 아키텍처를 선택했으며, 전체 트레이드오프로 인해 아키텍처 복잡도가 증가할 수 있음을 결론으로 언급함.