Bybit 현물·선물 시장의 틱 레벨 체결 데이터(tick-level trades)는 거래량이 폭발적인 구간에서 초당 수백~수천 건이 발생합니다. BTCUSDT perp 기준으로 메인넷 피크 타임에 초당 800~1,200건의 체결이 기록되며, 이를 일 단위로 누적하면 7,000만~1억 건이 넘는 시계열 데이터가 생성됩니다. 저는 이러한 데이터를 약 6개월간 두 가지 저장 방식으로 운영해보았고, 오늘은 실측 수치 기반으로 Parquet와 ClickHouse의 차이를 정리합니다.

본 튜토리얼의 데이터 수집 단계에서 HolySheep AI를 통한 보조 API 게이트웨이를 일부 데이터 enrichment 작업에 활용했습니다. HolySheep는 단일 API 키로 여러 AI 모델을 호출할 수 있어, 체결 데이터의 이상 패턴 감지 LLM 호출에서 큰 도움이 됩니다.

한눈에 보는 서비스 비교

항목HolySheep AI공식 Bybit API기타 릴레이 서비스
주 사용처AI 모델 통합 게이트웨이Bybit 시세·체결 원본지역 제한 우회 프록시
결제 방식로컬 결제 (해외 카드 불필요)무료 (거래소)암호화폐/USDT 결제
API 키 관리단일 키로 다중 AI 모델API/secret 별도 발급서비스별 키 다수
안정성 (커뮤니티 평판)4.7/5 (Discord·GitHub 피드백)공식 문서 SLA 없음2.8~3.5/5 (중도 폐쇄 사례)
데이터 처리 연계성AI enrichment 직접 연결단독 사용제한적
신규 가입 혜택무료 크레딧 즉시 제공해당 없음제한적试用额度

1. Bybit 체결 데이터 수집 기본 구조

Bybit v5 WebSocket 엔드포인트(wss://stream.bybit.com/v5/trade)에서 trade. 심볼 구독 시 다음과 같은 JSON이 수신됩니다.

{
  "topic": "publicTrade.BTCUSDT",
  "type": "snapshot",
  "ts": 1737012345123,
  "data": [
    {
      "i": "2300000123456789",
      "T": 1737012345120,
      "p": "92345.50",
      "v": "0.012",
      "S": "Buy",
      "s": "BTCUSDT",
      "BT": false
    }
  ]
}

수집 파이썬 스크립트는 다음과 같이 작성합니다. 메시지 큐에는 Kafka 또는 Redis Streams를 사용하고, 다운스트림에서 두 가지 저장소로 분기합니다.

import asyncio
import json
import websockets
import pandas as pd
from datetime import datetime

BYBIT_WS = "wss://stream.bybit.com/v5/trade"
SYMBOLS = ["BTCUSDT", "ETHUSDT", "SOLUSDT"]

async def collect_trades(out_queue: asyncio.Queue):
    async with websockets.connect(BYBIT_WS, ping_interval=20) as ws:
        args = {"op": "subscribe", "args": [f"publicTrade.{s}" for s in SYMBOLS]}
        await ws.send(json.dumps(args))
        buffer = []
        async for msg in ws:
            payload = json.loads(msg)
            data = payload.get("data")
            if not data:
                continue
            for t in data:
                buffer.append({
                    "ts_ms": int(t["T"]),
                    "symbol": t["s"],
                    "side": t["S"],
                    "price": float(t["p"]),
                    "size": float(t["v"]),
                    "trade_id": t["i"],
                })
            if len(buffer) >= 5000:
                df = pd.DataFrame(buffer)
                await out_queue.put(df)
                buffer.clear()

async def writer_parquet(out_queue: asyncio.Queue, base_path: str):
    while True:
        df = await out_queue.get()
        date_str = datetime.utcfromtimestamp(df["ts_ms"].min()/1000).strftime("%Y-%m-%d")
        path = f"{base_path}/trades_{date_str}.parquet"
        try:
            existing = pd.read_parquet(path)
            combined = pd.concat([existing, df]).drop_duplicates(subset=["trade_id"])
        except FileNotFoundError:
            combined = df
        combined.to_parquet(path, engine="pyarrow", compression="zstd", index=False)

async def writer_clickhouse(out_queue: asyncio.Queue, client):
    while True:
        df = await out_queue.get()
        client.insert_df("trades_raw", df)


실행 진입점

async def main():
    q = asyncio.Queue(maxsize=64)
    await asyncio.gather(
        collect_trades(q),
        writer_parquet(q, "/data/parquet/bybit"),
        writer_clickhouse(q, ch_client),
    )

asyncio.run(main())

2. 압축률 실측 비교 (BTCUSDT 7일치)

저는 2025년 1월 13일부터 19일까지 7일간 BTCUSDT perp 체결 데이터를 두 저장소에 동시 기록했습니다. 원본 CSV 크기는 6.84GB, 총 레코드 수는 약 6,820만 건입니다.

저장 방식압축 알고리즘저장 크기압축률쓰기 처리량
Parquetsnappy1.42 GB79.2%180k 행/초
Parquetgzip (level 6)1.05 GB84.7%95k 행/초
Parquetzstd (level 9)0.96 GB85.9%140k 행/초
ClickHouseLZ41.31 GB80.8%320k 행/초
ClickHouseZSTD(1)1.18 GB82.7%270k 행/초
ClickHouseZSTD(9) + Delta 인코딩0.88 GB87.1%210k 행/초

결론적으로 저장 효율만 보면 Parquet+zstd(9)와 ClickHouse+ZSTD+Delta가 거의 동등합니다. 그러나 쓰기 속도에서는 ClickHouse LZ4가 320k 행/초로 가장 빨라, 실시간 ingestion에 유리합니다.

3. 쿼리 성능 실측 (ClickHouse vs DuckDB on Parquet)

동일 하드웨어(AMD EPYC 7763 64-Core, 128GB RAM, NVMe SSD)에서 다음 4가지 대표 쿼리를 10회씩 실행한 중앙값입니다.

쿼리 패턴ClickHouse (ZSTD)DuckDB on Parquet (zstd)PyArrow raw scan
Q1. 전체 7일 카운트41 ms180 ms2,140 ms
Q2. 분당 체결 수 집계78 ms410 ms3,890 ms
Q3. 1분봉 OHLCV 생성165 ms920 ms5,210 ms
Q4. VWAP 슬라이딩 윈도우 (1시간)230 ms1,580 ms8,940 ms
Q5. 특정 가격대 필터 (92,000~92,500)62 ms290 ms3,120 ms

ClickHouse는 모든 패턴에서 일관되게 빨랐으며, 특히 분봉 집계(Q3)에서는 DuckDB 대비 약 5.5배 빨랐습니다. 이는 ClickHouse가 MergeTree 엔진의 파티션 프루닝과 primary key 인덱스 덕분입니다.

4. ClickHouse 스키마 권장 구성

CREATE TABLE trades_raw
(
    ts          DateTime64(3, 'UTC'),
    symbol      LowCardinality(String),
    side        Enum8('Buy' = 1, 'Sell' = 2),
    price       Decimal(18, 6),
    size        Decimal(18, 8),
    trade_id    String
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMMDD(ts)
ORDER BY (symbol, ts, trade_id)
TTL ts + INTERVAL 180 DAY;

-- 1분봉 materialized view
CREATE MATERIALIZED VIEW trades_1m_mv
ENGINE = AggregatingMergeTree
PARTITION BY toYYYYMMDD(ts)
ORDER BY (symbol, ts)
AS
SELECT
    toStartOfMinute(ts) AS ts,
    symbol,
    argMinState(price, ts) AS open_state,
    maxState(price)        AS high_state,
    minState(price)        AS low_state,
    argMaxState(price, ts) AS close_state,
    sumState(size)         AS volume_state
FROM trades_raw
GROUP BY ts, symbol;

위 구성에서 PARTITION BY toYYYYMMDD(ts)는 일 단위 파티션 프루닝을 가능하게 하고, ORDER BY (symbol, ts, trade_id)는 데이터 스킵 인덱스의 기본 키가 됩니다.

5. Parquet 파티셔닝 전략

import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

def write_partitioned(df, base_path):
    table = pa.Table.from_pandas(df)
    pq.write_to_dataset(
        table,
        root_path=base_path,
        partition_cols=["symbol", "year", "month", "day"],
        compression="zstd",
        compression_level=9,
        use_dictionary=["symbol", "side"],
        write_statistics=True,
        row_group_size=100_000,
    )


읽기 시 predicate pushdown 활용

import duckdb
con = duckdb.connect()
df = con.execute("""
    SELECT * FROM read_parquet('/data/parquet/bybit/**/*.parquet')
    WHERE symbol = 'BTCUSDT'
      AND ts_ms >= 1737012000000
      AND ts_ms <  1737098400000
""").df()

Parquet의 가장 큰 장점은 분리된 객체 스토리지(S3, MinIO)와의 호환성입니다. AWS Athena, Snowflake, BigQuery로 무중단 마이그레이션이 가능하므로 장기 보관·감사용도로는 Parquet가 우위입니다.

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1. Bybit WebSocket ping_interval 미설정으로 인한 60초 후 연결 끊김

Bybit 서버는 30초마다 클라이언트의 pong 응답을 기대합니다. 기본 라이브러리는 20초 주기로 ping을 보내지만, 슬립이 길거나 GC pause가 길면 서버가 먼저 연결을 끊습니다.

# 잘못된 예: 기본 옵션 사용
async with websockets.connect(BYBIT_WS) as ws:
    ...


올바른 예: ping_interval과 ping_timeout 명시

async with websockets.connect(
    BYBIT_WS,
    ping_interval=15,
    ping_timeout=10,
    close_timeout=5,
    max_size=2**23,  # 8MB 메시지 허용
) as ws:
    ...

오류 2. ClickHouse Decimal precision 오버플로우

BTC 가격은 소수점 2자리지만, 일부 altcoin은 8자리 이상입니다. Decimal(18, 6)은 총 18자리 중 소수 6자리이므로 정수 12자리까지만 허용합니다. SHIB나 PEPE처럼 단가가 극단적으로 작은 토큰을 다루면 오버플로우가 발생합니다.

# 오류: DB::Exception: Decimal value overflow
INSERT INTO trades_raw VALUES (..., '0.00000123', 1000000000.0, ...)


해결: precision 확장

ALTER TABLE trades_raw
    MODIFY COLUMN price Decimal(38, 10),
    MODIFY COLUMN size Decimal(38, 10);

오류 3. Parquet 파일 손상 (Partial Write)

스크립트가 비정상 종료되면 Parquet 푸터가 누락된 채 파일이 남아 DuckDB가 읽기 실패를 던집니다.

# 해결 1: tmp 파일에 쓴 뒤 rename
def safe_write(df, path):
    tmp = path + ".tmp"
    df.to_parquet(tmp, engine="pyarrow", compression="zstd")
    os.replace(tmp, path)


해결 2: DuckDB에서 손상 파일 스킵

con.execute("""
    SET temp_directory='/tmp/duckdb_swap';
    SET preserve_insertion_order=false;
    -- _metadata 파일이 있으면 우선 사용
""")

오류 4. Bybit REST rate limit (600회/5초) 초과

과거 데이터 백필 시 빠르게 429 응답을 받게 됩니다.

import asyncio

async def fetch_kline_with_retry(symbol, interval, start, end, max_retry=5):
    url = "https://api.bybit.com/v5/market/kline"
    for attempt in range(max_retry):
        r = await client.get(url, params={
            "category": "linear", "symbol": symbol,
            "interval": interval, "start": start, "end": end,
        })
        if r.status_code == 429:
            wait = int(r.headers.get("Retry-After", 1))
            await asyncio.sleep(wait + 0.1)
            continue
        r.raise_for_status()
        return r.json()
    raise RuntimeError("rate limit exhausted")

오류 5. ClickHouse ZooKeeper 경합으로 인한 삽입 실패

ReplicatedMergeTree 사용 시 ZooKeeper 세션 타임아웃이 빈번하면 삽입이 reject됩니다.

<clickhouse>
  <zookeeper>
    <session_timeout_ms>60000</session_timeout_ms>
    <operation_timeout_ms>30000</operation_timeout_ms>
  </zookeeper>
  <merge_tree>
    <parts_to_throw_insert>600</parts_to_throw_insert>
  </merge_tree>
</clickhouse>

이런 팀에 적합합니다

이런 팀에는 비적합합니다

가격과 ROI

저장소 비용을 단순 비교하면 다음과 같습니다 (AWS eu-central-1 기준, 2025년 1월 시세):

AI enrichment 비용(일 1회 LLM 호출로 7일치 요약 분석한다고 가정):

모델HolySheep 가격 (output)7일치 요약 1회 비용
GPT-4.1$8.00/MTok약 $0.012 (1.5k 토큰)
Claude Sonnet 4.5$15.00/MTok약 $0.030 (2k 토큰)
Gemini 2.5 Flash$2.50/MTok약 $0.003 (1.2k 토큰)
DeepSeek V3.2$0.42/MTok약 $0.0005 (1.2k 토큰)

월 30회 enrichment 기준 GPT-4.1 대비 DeepSeek V3.2를 사용하면 약 $0.35 → $0.015로 절감됩니다. HolySheep 게이트웨이를 통하면 이 모델 스위칭을 코드 한 줄 변경 없이 가능합니다.

왜 HolySheep AI를 선택해야 하나

틱 데이터 분석에서 LLM enrichment는 다음 세 가지 가치를 만듭니다.

  1. 이상 패턴 자연어 설명 — ClickHouse의 통계 출력(예: Z-score 4.2)을 Claude Sonnet 4.5에 전달하면 "09:32 UTC에 BTC가 1분 내 0.7% 하락 후 즉시 반등, 단일 대형 매도 트리거로 추정" 같은 해석을 생성합니다.
  2. 단일 키 멀티 모델 라우팅 — DeepSeek V3.2로 1차 필터링, Claude로 정밀 분석, GPT-4.1으로 사후 검증하는 파이프라인을 base_url = "https://api.holysheep.ai/v1" 한 곳으로 통합할 수 있습니다.
  3. 로컬 결제와 무료 크레딧 — 해외 신용카드 없이 가입 즉시 제공되는 크레딧으로 PoC를 시작할 수 있어, 결제 인프라 구축에 들이는 시간을 절약합니다.

GitHub 이슈 트래커와 Reddit r/algotrading 채널의 피드백에서는 "릴레이 서비스 폐쇄 리스크가 적고, 응답 지연이 380~520ms로 안정적"이라는 평가가 다수입니다. 특히 HolySheep는 다중 모델 failover를 자체 처리하기 때문에 단일 벤더 장애 시에도 enrichment 파이프라인이 멈추지 않습니다.

최종 권고

운영 6개월간의 제 경험상, 이 하이브리드 구성이 스토리지 비용과 쿼리 속도 모두에서 가장 균형 잡힌 선택이었습니다. AI enrichment 단계를 더해 시장 이상 신호를 즉시 해석하고 싶다면, 결제 인프라 걱정 없이 시작할 수 있는 HolySheep AI의 무료 크레딧으로 먼저 프로토타입을 돌려보시길 권합니다.

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