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ClickHouse 25.6 New Features Lab

A hands-on laboratory for learning and testing ClickHouse 25.6 new features. This directory focuses on verified and working features newly added in ClickHouse 25.6 (released 2025-06-26).

📋 Overview

ClickHouse 25.6 includes CoalescingMergeTree table engine, new Time data types, Bech32 encoding functions, lag/lead window functions, and consistent snapshot capabilities.

🎯 Key Features

CoalescingMergeTree - New table engine optimized for sparse updates
Time and Time64 Data Types - New data types for time-of-day representation
Bech32 Encoding Functions - Bech32 encoding/decoding for cryptocurrency addresses
lag/lead Window Functions - Window functions for SQL compatibility
Consistent Snapshot - Consistent data snapshots across multiple queries

🚀 Quick Start

Prerequisites

macOS (with Docker Desktop)
oss-docker environment setup

Setup and Run

# 1. Install and start ClickHouse 25.6
cd local/releases/25.6
./00-setup.sh

# 2. Run tests for each feature
./01-coalescingmergetree.sh
./02-time-datatypes.sh
./03-bech32-encoding.sh
./04-lag-lead-functions.sh
./05-consistent-snapshot.sh

Manual Execution (SQL only)

To execute SQL files directly:

# Connect to ClickHouse client
cd ../../oss-docker
./client.sh 8123

# Execute SQL file
cd ../releases/25.6
source 01-coalescingmergetree.sql

📚 Feature Details

1. CoalescingMergeTree (01-coalescingmergetree)

New Feature: CoalescingMergeTree table engine optimized for sparse updates

Test Content: - Create tables using CoalescingMergeTree engine - Handle updates/deletes using Sign column - Verify automatic merge behavior - Sensor data and metrics tracking use cases - Real-time data modification scenarios

Execute:

./01-coalescingmergetree.sh
# Or
cat 01-coalescingmergetree.sql | docker exec -i clickhouse-25-6 clickhouse-client --multiline --multiquery

Key Learning Points: - Sign column: 1 for insert, -1 for delete/update (previous value) - Automatic merge based on Sign value during merge - More efficient than ReplacingMergeTree for frequent updates - Suitable for CDC (Change Data Capture) scenarios

Real-World Use Cases: - Metrics and monitoring systems - Sensor data correction and calibration - User state tracking - Real-time dashboard updates

2. Time and Time64 Data Types (02-time-datatypes)

New Feature: Time and Time64 data types for time-of-day representation

Test Content: - Time data type (second precision) - Time64 data type (microsecond precision) - Time arithmetic and calculations - Business hours scheduling - API performance monitoring

Execute:

./02-time-datatypes.sh

Key Learning Points: - Time: Stored as seconds since midnight - Time64(precision): Supports microsecond precision - Time arithmetic: add, subtract, difference calculations - Efficient storage by storing time only, without date - Business operating hours and work time management

Real-World Use Cases: - Business hours and operating schedules - Employee shift management - API response time monitoring (microsecond precision) - Service availability and SLA tracking - Time-based access control

3. Bech32 Encoding Functions (03-bech32-encoding)

New Feature: Bech32 encoding/decoding functions (bech32Encode, bech32Decode)

Test Content: - Encode data using bech32Encode() function - Decode using bech32Decode() function - HRP (Human Readable Prefix) handling - Cryptocurrency address encoding - Checksum validation and error detection

Execute:

./03-bech32-encoding.sh

Key Learning Points: - Bech32 is a Base32 variant with checksum - HRP identifies the purpose of encoded data - Case insensitive (reduces input errors) - Excludes confusable characters (0, O, I, l) - Used in Bitcoin Segwit addresses

Real-World Use Cases: - Cryptocurrency address encoding - Public API key generation - URL shortening and obfuscation - Invoice and payment identifiers - External ID mapping for security - QR code data encoding

4. lag/lead Window Functions (04-lag-lead-functions)

New Feature: lag() and lead() window functions for accessing previous/next rows

Test Content: - Access previous row data with lag() function - Access next row data with lead() function - Window partitioning and ordering - Time series analysis and trend detection - Customer behavior and conversion tracking

Execute:

./04-lag-lead-functions.sh

Key Learning Points: - lag(column, offset, default): Previous offset-th row - lead(column, offset, default): Next offset-th row - PARTITION BY for independent windows per group - Compare adjacent rows without self-join - Calculate change rates in time series data

Real-World Use Cases: - Stock price analysis and daily return calculation - User behavior analysis and conversion funnel - Revenue trend detection and forecasting - Moving averages and time series smoothing - Session analysis and user journey mapping - Anomaly detection compared to previous period

5. Consistent Snapshot (05-consistent-snapshot)

New Feature: Consistent snapshot guarantee across multiple queries

Test Content: - Snapshot isolation for read consistency - Multi-query transactions using snapshot_id - Prevent phantom reads during long-running operations - Generate reports with consistent data - Audit and compliance scenarios

Execute:

./05-consistent-snapshot.sh

Key Learning Points: - Ensure multiple queries see the same data state - Maintain data consistency during report generation - Point-in-time analysis through snapshot tables - Generate checksums for audit trails - Historical snapshots for regulatory reporting

Real-World Use Cases: - Financial end-of-day reports and reconciliation - Regulatory compliance and audit trails - Consistent multi-table dashboard generation - Export data to external systems - Historical point-in-time analysis - Backup validation and data integrity checks

🔧 Management

ClickHouse Connection Info

Web UI: http://localhost:8123/play
HTTP API: http://localhost:8123
TCP: localhost:9000
User: default (no password)

Useful Commands

# Check ClickHouse status
cd ../../oss-docker
./status.sh

# Connect to CLI
./client.sh 8123

# View logs
docker logs clickhouse-25-6

# Stop
./stop.sh

# Complete removal
./stop.sh --cleanup

📂 File Structure

25.6/
├── README.md                      # This document
├── 00-setup.sh                    # ClickHouse 25.6 installation script
├── 01-coalescingmergetree.sh      # CoalescingMergeTree test execution
├── 01-coalescingmergetree.sql     # CoalescingMergeTree SQL
├── 02-time-datatypes.sh           # Time data type test execution
├── 02-time-datatypes.sql          # Time data type SQL
├── 03-bech32-encoding.sh          # Bech32 encoding test execution
├── 03-bech32-encoding.sql         # Bech32 encoding SQL
├── 04-lag-lead-functions.sh       # lag/lead function test execution
├── 04-lag-lead-functions.sql      # lag/lead function SQL
├── 05-consistent-snapshot.sh      # Consistent Snapshot test execution
└── 05-consistent-snapshot.sql     # Consistent Snapshot SQL

🎓 Learning Path

For Beginners

00-setup.sh - Understand environment setup
02-time-datatypes - Start with simple data types
04-lag-lead-functions - Learn window function basics

For Intermediate Users

01-coalescingmergetree - Understand table engine optimization
03-bech32-encoding - Encoding and security concepts
05-consistent-snapshot - Transaction and consistency

For Advanced Users

Combine all features for real production scenarios
Analyze query execution plans with EXPLAIN
Performance benchmarking and comparison
Design real-time data pipelines

💡 Feature Comparison

CoalescingMergeTree vs ReplacingMergeTree

Feature	CoalescingMergeTree	ReplacingMergeTree
Update method	Sign column (-1, +1)	Version column
Merge timing	Automatic merge	FINAL query required
Performance	Good for frequent updates	Good for rare updates
Use case	Metrics, CDC	Master data, dimension tables

Time vs DateTime

Feature	Time/Time64	DateTime
Storage content	Time only (since midnight)	Date + Time
Precision	Seconds or microseconds	Seconds
Use case	Business hours, schedules	Timestamps, events
Storage size	Smaller	Larger

🆕 What's New in 25.6

CoalescingMergeTree — engine for sparse updates (#79344)
Time / Time64 data types — time-of-day types with cast functions (#81217)
Bech32 encoding functions — bech32Encode / bech32Decode (#80239)
lag / lead window functions — SQL-standard offset windows (#82108)
Consistent storage snapshots across subqueries — shared snapshot setting (#79471)
Writing to the Merge table engine — Merge is no longer read-only (#77484)
Map value functions — mapContainsValues, mapExtractValuesLike and friends (#78171)
Query slot scheduling for workloads — workload-level concurrency control (#78415)
JSON columns in Parquet — read and write ClickHouse JSON as Parquet JSON (#79649)
deltaLakeLocal — query filesystem-mounted Delta tables (#79781)
WKB reader functions — read Well-Known Binary geometries (#80139)
MultiPolygon in pointInPolygon — multi-polygon containment (#79773)
timeSeries* helper functions — time series operations (#80590)
USE DATABASE — standard database switching syntax (#81307)
system.codecs — introspect available compression codecs (#81600)
chdig TUI — bundled terminal UI for ClickHouse (#79666)

🔍 Additional Resources

Official Release Blog: ClickHouse 25.6 Release
ClickHouse Documentation: docs.clickhouse.com
Release Notes: Changelog 2025
GitHub Repository: ClickHouse GitHub

📝 Notes

All features verified on ClickHouse 25.6.13.41
Each script can be executed independently
Read and modify SQL files directly to experiment
Test data is generated within each SQL file
Cleanup is commented out by default
Thorough testing recommended before production use

🔒 Security Considerations

When using Bech32 encoding: - Includes checksum but is not encryption - Additional encryption needed for sensitive data - Use only as public identifier

When using CoalescingMergeTree: - Be careful with Sign column management - Ensure consistency at application level - Consider concurrency control mechanisms

⚡ Performance Tips

CoalescingMergeTree: - Improve merge efficiency with appropriate ORDER BY keys - Manage historical data with partition strategy - Optimize read performance with Sign filtering

Time64 data type: - Use Time64 only when high precision is needed - Time is sufficient for most cases - Can be used as index and partition key

lag/lead functions: - Limit window size with appropriate PARTITION BY - Reduce sort cost with ORDER BY optimization - Large offset values affect performance

🤝 Contributing

If you have improvements or additional examples for this lab: 1. Register an issue 2. Submit a Pull Request 3. Share feedback

📄 License

MIT — free to learn from and modify.

Happy Learning! 🚀

For questions or issues, please refer to the main clickhouse-hols README.

ClickHouse 25.6 신기능을 학습하고 테스트하는 실습 환경입니다. 이 디렉토리는 2025년 6월 26일 출시된 ClickHouse 25.6에서 새롭게 추가된 기능들을 실습하고 반복 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다.

📋 개요

ClickHouse 25.6은 CoalescingMergeTree 테이블 엔진, 새로운 Time 데이터 타입, Bech32 인코딩 함수, lag/lead 윈도우 함수, 그리고 일관된 스냅샷 기능을 포함합니다.

🎯 주요 기능

CoalescingMergeTree - 희소 업데이트에 최적화된 새로운 테이블 엔진
Time and Time64 Data Types - 시간 표현을 위한 새로운 데이터 타입
Bech32 Encoding Functions - 암호화폐 주소 등에 사용되는 Bech32 인코딩/디코딩
lag/lead Window Functions - SQL 호환성을 위한 윈도우 함수
Consistent Snapshot - 여러 쿼리에 걸친 일관된 데이터 스냅샷

🚀 빠른 시작

사전 요구사항

macOS (with Docker Desktop)
oss-docker 환경 구성

설정 및 실행

# 1. ClickHouse 25.6 설치 및 시작
cd local/releases/25.6
./00-setup.sh

# 2. 각 기능별 테스트 실행
./01-coalescingmergetree.sh
./02-time-datatypes.sh
./03-bech32-encoding.sh
./04-lag-lead-functions.sh
./05-consistent-snapshot.sh

수동 실행 (SQL만)

SQL 파일을 직접 실행하려면:

# ClickHouse 클라이언트 접속
cd ../../oss-docker
./client.sh 8123

# SQL 파일 실행
cd ../releases/25.6
source 01-coalescingmergetree.sql

📚 기능 상세

1. CoalescingMergeTree (01-coalescingmergetree)

새로운 기능: 희소 업데이트에 최적화된 CoalescingMergeTree 테이블 엔진

테스트 내용: - CoalescingMergeTree 엔진을 사용한 테이블 생성 - Sign 컬럼을 이용한 업데이트/삭제 처리 - 머지 시 자동 병합 동작 확인 - 센서 데이터 및 메트릭 추적 사용 사례 - 실시간 데이터 수정 시나리오

실행:

./01-coalescingmergetree.sh
# 또는
cat 01-coalescingmergetree.sql | docker exec -i clickhouse-25-6 clickhouse-client --multiline --multiquery

주요 학습 포인트: - Sign 컬럼: 1은 삽입, -1은 삭제/업데이트(이전 값) - 머지 시 Sign 값을 기반으로 자동 병합 - ReplacingMergeTree보다 빈번한 업데이트에 효율적 - CDC(Change Data Capture) 시나리오에 적합

실무 활용: - 메트릭 및 모니터링 시스템 - 센서 데이터 수정 및 보정 - 사용자 상태 추적 - 실시간 대시보드 업데이트

2. Time and Time64 Data Types (02-time-datatypes)

새로운 기능: 시간(time-of-day) 표현을 위한 Time 및 Time64 데이터 타입

테스트 내용: - Time 데이터 타입 (초 정밀도) - Time64 데이터 타입 (마이크로초 정밀도) - 시간 연산 및 계산 - 비즈니스 시간 스케줄링 - API 성능 모니터링

실행:

./02-time-datatypes.sh

주요 학습 포인트: - Time: 자정 이후 초 단위로 저장 - Time64(precision): 마이크로초 정밀도 지원 - 시간 산술 연산: 더하기, 빼기, 차이 계산 - 날짜 없이 시간만 저장하여 효율적인 스토리지 - 비즈니스 운영 시간 및 근무 시간 관리

실무 활용: - 영업 시간 및 운영 스케줄 - 직원 교대 근무 관리 - API 응답 시간 모니터링 (마이크로초 단위) - 서비스 가용성 및 SLA 추적 - 시간 기반 접근 제어

3. Bech32 Encoding Functions (03-bech32-encoding)

새로운 기능: Bech32 인코딩/디코딩 함수 (bech32Encode, bech32Decode)

테스트 내용: - bech32Encode() 함수를 이용한 데이터 인코딩 - bech32Decode() 함수를 이용한 디코딩 - HRP(Human Readable Prefix) 처리 - 암호화폐 주소 인코딩 - 체크섬 검증 및 오류 감지

실행:

./03-bech32-encoding.sh

주요 학습 포인트: - Bech32는 Base32 변형으로 체크섬 포함 - HRP로 인코딩된 데이터의 용도 식별 - 대소문자 구분 없음 (입력 오류 감소) - 혼동 가능한 문자 제외 (0, O, I, l) - 비트코인 Segwit 주소 등에 사용

실무 활용: - 암호화폐 주소 인코딩 - 공개 API 키 생성 - URL 단축 및 난독화 - 인보이스 및 결제 식별자 - 보안을 위한 외부 ID 매핑 - QR 코드 데이터 인코딩

4. lag/lead Window Functions (04-lag-lead-functions)

새로운 기능: 이전/다음 행 접근을 위한 lag() 및 lead() 윈도우 함수

테스트 내용: - lag() 함수로 이전 행 데이터 접근 - lead() 함수로 다음 행 데이터 접근 - 윈도우 파티셔닝 및 정렬 - 시계열 분석 및 추세 감지 - 고객 행동 및 전환 추적

실행:

./04-lag-lead-functions.sh

주요 학습 포인트: - lag(column, offset, default): 이전 offset번째 행 - lead(column, offset, default): 다음 offset번째 행 - PARTITION BY로 그룹별 독립적인 윈도우 - 셀프 조인 없이 인접 행 비교 가능 - 시계열 데이터의 변화율 계산

실무 활용: - 주식 가격 분석 및 일일 수익률 계산 - 사용자 행동 분석 및 전환 퍼널 - 매출 추세 감지 및 예측 - 이동 평균 및 시계열 스무딩 - 세션 분석 및 사용자 여정 매핑 - 이전 기간 대비 이상 감지

5. Consistent Snapshot (05-consistent-snapshot)

새로운 기능: 여러 쿼리에 걸친 일관된 스냅샷 보장

테스트 내용: - 읽기 일관성을 위한 스냅샷 격리 - snapshot_id를 사용한 다중 쿼리 트랜잭션 - 장시간 작업 중 팬텀 읽기 방지 - 일관된 데이터로 리포트 생성 - 감사 및 규정 준수 시나리오

실행:

./05-consistent-snapshot.sh

주요 학습 포인트: - 여러 쿼리가 동일한 데이터 상태를 보도록 보장 - 리포트 생성 중 데이터 일관성 유지 - 스냅샷 테이블을 통한 특정 시점 분석 - 감사 추적을 위한 체크섬 생성 - 규제 보고를 위한 히스토리컬 스냅샷

실무 활용: - 재무 일일 마감 리포트 및 정산 - 규제 준수 및 감사 추적 - 일관성 있는 다중 테이블 대시보드 생성 - 외부 시스템으로 데이터 내보내기 - 히스토리컬 특정 시점 분석 - 백업 검증 및 데이터 무결성 검사

🔧 관리

ClickHouse 접속 정보

Web UI: http://localhost:8123/play
HTTP API: http://localhost:8123
TCP: localhost:9000
User: default (no password)

유용한 명령어

# ClickHouse 상태 확인
cd ../../oss-docker
./status.sh

# CLI 접속
./client.sh 8123

# 로그 확인
docker logs clickhouse-25-6

# 중지
./stop.sh

# 완전 삭제
./stop.sh --cleanup

📂 파일 구조

25.6/
├── README.md                      # 이 문서
├── 00-setup.sh                    # ClickHouse 25.6 설치 스크립트
├── 01-coalescingmergetree.sh      # CoalescingMergeTree 테스트 실행
├── 01-coalescingmergetree.sql     # CoalescingMergeTree SQL
├── 02-time-datatypes.sh           # Time 데이터 타입 테스트 실행
├── 02-time-datatypes.sql          # Time 데이터 타입 SQL
├── 03-bech32-encoding.sh          # Bech32 인코딩 테스트 실행
├── 03-bech32-encoding.sql         # Bech32 인코딩 SQL
├── 04-lag-lead-functions.sh       # lag/lead 함수 테스트 실행
├── 04-lag-lead-functions.sql      # lag/lead 함수 SQL
├── 05-consistent-snapshot.sh      # Consistent Snapshot 테스트 실행
└── 05-consistent-snapshot.sql     # Consistent Snapshot SQL

🎓 학습 경로

초급 사용자

00-setup.sh - 환경 구성 이해
02-time-datatypes - 간단한 데이터 타입부터 시작
04-lag-lead-functions - 윈도우 함수 기초 학습

중급 사용자

01-coalescingmergetree - 테이블 엔진 최적화 이해
03-bech32-encoding - 인코딩 및 보안 개념
05-consistent-snapshot - 트랜잭션 및 일관성

고급 사용자

모든 기능을 조합하여 실제 프로덕션 시나리오 구현
EXPLAIN 명령으로 쿼리 실행 계획 분석
성능 벤치마킹 및 비교
실시간 데이터 파이프라인 설계

💡 기능 비교

CoalescingMergeTree vs ReplacingMergeTree

기능	CoalescingMergeTree	ReplacingMergeTree
업데이트 방식	Sign 컬럼 (-1, +1)	버전 컬럼
병합 시점	자동 병합	FINAL 쿼리 필요
성능	빈번한 업데이트에 적합	드문 업데이트에 적합
용도	메트릭, CDC	마스터 데이터, 차원 테이블

Time vs DateTime

기능	Time/Time64	DateTime
저장 내용	시간만 (자정 기준)	날짜 + 시간
정밀도	초 or 마이크로초	초
용도	업무 시간, 일정	타임스탬프, 이벤트
저장 크기	작음	큼

🆕 25.6의 새로운 기능

CoalescingMergeTree — engine for sparse updates (#79344)
Time / Time64 data types — time-of-day types with cast functions (#81217)
Bech32 encoding functions — bech32Encode / bech32Decode (#80239)
lag / lead window functions — SQL-standard offset windows (#82108)
Consistent storage snapshots across subqueries — shared snapshot setting (#79471)
Writing to the Merge table engine — Merge is no longer read-only (#77484)
Map value functions — mapContainsValues, mapExtractValuesLike and friends (#78171)
Query slot scheduling for workloads — workload-level concurrency control (#78415)
JSON columns in Parquet — read and write ClickHouse JSON as Parquet JSON (#79649)
deltaLakeLocal — query filesystem-mounted Delta tables (#79781)
WKB reader functions — read Well-Known Binary geometries (#80139)
MultiPolygon in pointInPolygon — multi-polygon containment (#79773)
timeSeries* helper functions — time series operations (#80590)
USE DATABASE — standard database switching syntax (#81307)
system.codecs — introspect available compression codecs (#81600)
chdig TUI — bundled terminal UI for ClickHouse (#79666)

🔍 추가 자료

Official Release Blog: ClickHouse 25.6 Release
ClickHouse Documentation: docs.clickhouse.com
Release Notes: Changelog 2025
GitHub Repository: ClickHouse GitHub

📝 참고사항

각 스크립트는 독립적으로 실행 가능합니다
SQL 파일을 직접 읽고 수정하여 실험해보세요
테스트 데이터는 각 SQL 파일 내에서 생성됩니다
정리(cleanup)는 기본적으로 주석 처리되어 있습니다
프로덕션 환경 적용 전 충분한 테스트를 권장합니다

🔒 보안 고려사항

Bech32 인코딩 사용 시: - 체크섬이 포함되어 있지만 암호화는 아님 - 민감한 데이터는 추가 암호화 필요 - 공개 식별자로만 사용 권장

CoalescingMergeTree 사용 시: - Sign 컬럼 관리에 주의 - 애플리케이션 레벨에서 일관성 보장 필요 - 동시성 제어 메커니즘 고려

⚡ 성능 팁

CoalescingMergeTree: - 적절한 ORDER BY 키 설정으로 머지 효율 향상 - 파티션 전략으로 과거 데이터 관리 - Sign 필터링으로 읽기 성능 최적화

Time64 데이터 타입: - 높은 정밀도가 필요한 경우만 Time64 사용 - 대부분의 경우 Time으로 충분 - 인덱스 및 파티션 키로 사용 가능

lag/lead 함수: - 적절한 PARTITION BY로 윈도우 크기 제한 - ORDER BY 최적화로 정렬 비용 감소 - 큰 offset 값은 성능에 영향

🤝 기여

이 랩에 대한 개선 사항이나 추가 예제가 있다면: 1. 이슈 등록 2. Pull Request 제출 3. 피드백 공유

📄 라이선스

MIT — 자유롭게 학습하고 수정하세요.

Happy Learning! 🚀

질문이나 이슈가 있으면 메인 clickhouse-hols README를 참조하세요.

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