> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-parallel-read-in-order-multi-part.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
> ORC 포맷 문서
# ORC
| 입력 | 출력 | 별칭 |
| - | - | - |
| ✔ | ✔ | |
## 설명
[Apache ORC](https://orc.apache.org/)는 [Hadoop](https://hadoop.apache.org/) 생태계에서 널리 사용되는 열 지향 스토리지 포맷입니다.
## 데이터 타입 매핑
아래 표는 `INSERT` 및 `SELECT` 쿼리에서 지원되는 ORC 데이터 타입과, 이에 대응하는 ClickHouse [데이터 타입](/ko/reference/data-types/index)을 비교합니다.
| ORC 데이터 타입 (`INSERT`) | ClickHouse 데이터 타입 | ORC 데이터 타입 (`SELECT`) |
| - | - | - |
| `Boolean` | [Bool](/ko/reference/data-types/boolean) | `Boolean` |
| `Tinyint` | [Int8/UInt8](/ko/reference/data-types/int-uint)/[Enum8](/ko/reference/data-types/enum) | `Tinyint` |
| `Smallint` | [Int16/UInt16](/ko/reference/data-types/int-uint)/[Enum16](/ko/reference/data-types/enum) | `Smallint` |
| `Int` | [Int32/UInt32](/ko/reference/data-types/int-uint) | `Int` |
| `Bigint` | [Int64/UInt64](/ko/reference/data-types/int-uint) | `Bigint` |
| `Float` | [Float32](/ko/reference/data-types/float) | `Float` |
| `Double` | [Float64](/ko/reference/data-types/float) | `Double` |
| `Decimal` | [Decimal](/ko/reference/data-types/decimal) | `Decimal` |
| `Date` | [Date32](/ko/reference/data-types/date32) | `Date` |
| `Timestamp` | [DateTime64](/ko/reference/data-types/datetime64) | `Timestamp` |
| `String`, `Varchar`, `Binary` | [String](/ko/reference/data-types/string) | `String` |
| `Char` | [FixedString](/ko/reference/data-types/fixedstring) | `String` |
| `List` | [Array](/ko/reference/data-types/array) | `List` |
| `Struct` | [Tuple](/ko/reference/data-types/tuple) | `Struct` |
| `Map` | [Map](/ko/reference/data-types/map) | `Map` |
| `Int` | [IPv4](/ko/reference/data-types/int-uint) | `Int` |
| `Binary` | [IPv6](/ko/reference/data-types/ipv6) | `Binary` |
| `Binary` | [Int128/UInt128/Int256/UInt256](/ko/reference/data-types/int-uint) | `Binary` |
| `Binary` | [Decimal256](/ko/reference/data-types/decimal) | `Binary` |
| `Union` | [Variant](/ko/reference/data-types/variant) | `Union` |
* 기타 타입은 지원되지 않습니다.
* ORC `Union` 컬럼은 Union의 브랜치 타입을 포함하는 [Variant](/ko/reference/data-types/variant)로 읽히며, `Variant` 컬럼은 브랜치 타입을 포함하는 ORC `Union`으로 작성됩니다. `Variant`는 브랜치 타입을 정렬하므로 브랜치 순서가 ORC 파일과 다를 수 있습니다. 중복된 브랜치 타입이 있는 Union(예: `uniontype`)은 지원되지 않습니다.
* 배열은 중첩할 수 있으며, 인수로 `Nullable` 타입 값을 사용할 수 있습니다. `Tuple` 및 `Map` 타입도 중첩할 수 있습니다.
* ClickHouse 테이블 컬럼의 데이터 타입은 해당 ORC 데이터 필드와 일치할 필요가 없습니다. 데이터를 삽입할 때 ClickHouse는 위 표에 따라 데이터 타입을 해석한 다음, 이를 ClickHouse 테이블 컬럼에 설정된 데이터 타입으로 [형 변환](/ko/reference/functions/regular-functions/type-conversion-functions#CAST)합니다.
## 사용 예시
### 데이터 삽입
다음 데이터가 들어 있는 `football.orc`라는 ORC 파일을 사용합니다:
```text theme={null}
┌───────date─┬─season─┬─home_team─────────────┬─away_team───────────┬─home_team_goals─┬─away_team_goals─┐
1. │ 2022-04-30 │ 2021 │ Sutton United │ Bradford City │ 1 │ 4 │
2. │ 2022-04-30 │ 2021 │ Swindon Town │ Barrow │ 2 │ 1 │
3. │ 2022-04-30 │ 2021 │ Tranmere Rovers │ Oldham Athletic │ 2 │ 0 │
4. │ 2022-05-02 │ 2021 │ Port Vale │ Newport County │ 1 │ 2 │
5. │ 2022-05-02 │ 2021 │ Salford City │ Mansfield Town │ 2 │ 2 │
6. │ 2022-05-07 │ 2021 │ Barrow │ Northampton Town │ 1 │ 3 │
7. │ 2022-05-07 │ 2021 │ Bradford City │ Carlisle United │ 2 │ 0 │
8. │ 2022-05-07 │ 2021 │ Bristol Rovers │ Scunthorpe United │ 7 │ 0 │
9. │ 2022-05-07 │ 2021 │ Exeter City │ Port Vale │ 0 │ 1 │
10. │ 2022-05-07 │ 2021 │ Harrogate Town A.F.C. │ Sutton United │ 0 │ 2 │
11. │ 2022-05-07 │ 2021 │ Hartlepool United │ Colchester United │ 0 │ 2 │
12. │ 2022-05-07 │ 2021 │ Leyton Orient │ Tranmere Rovers │ 0 │ 1 │
13. │ 2022-05-07 │ 2021 │ Mansfield Town │ Forest Green Rovers │ 2 │ 2 │
14. │ 2022-05-07 │ 2021 │ Newport County │ Rochdale │ 0 │ 2 │
15. │ 2022-05-07 │ 2021 │ Oldham Athletic │ Crawley Town │ 3 │ 3 │
16. │ 2022-05-07 │ 2021 │ Stevenage Borough │ Salford City │ 4 │ 2 │
17. │ 2022-05-07 │ 2021 │ Walsall │ Swindon Town │ 0 │ 3 │
└────────────┴────────┴───────────────────────┴─────────────────────┴─────────────────┴─────────────────┘
```
데이터를 삽입하세요:
```sql theme={null}
INSERT INTO football FROM INFILE 'football.orc' FORMAT ORC;
```
### 데이터 읽기
`ORC` 포맷을 사용해 데이터를 읽습니다:
```sql theme={null}
SELECT *
FROM football
INTO OUTFILE 'football.orc'
FORMAT ORC
```
ORC는 터미널에서 사람이 읽을 수 있는 형태로 표시되지 않는 바이너리 형식입니다. ORC 파일로 출력하려면 `INTO OUTFILE`을 사용하세요.
## 포맷 설정
| 설정 | 설명 | 기본값 |
| - | - | - |
| [`output_format_orc_string_as_string`](/ko/reference/settings/formats/output-format#output_format_orc_string_as_string) | String 컬럼에 Binary 대신 ORC String 타입을 사용합니다. | `true` |
| [`output_format_orc_compression_method`](/ko/reference/settings/formats/output-format#output_format_orc_compression_method) | 출력 ORC 포맷에서 사용하는 압축 방식입니다. | `zstd` |
| [`input_format_orc_case_insensitive_column_matching`](/ko/reference/settings/formats/input-format#input_format_orc_case_insensitive_column_matching) | ORC 컬럼을 ClickHouse 컬럼과 매칭할 때 대소문자를 구분하지 않습니다. | `false` |
| [`input_format_orc_allow_missing_columns`](/ko/reference/settings/formats/input-format#input_format_orc_allow_missing_columns) | ORC 데이터를 읽을 때 누락된 컬럼을 허용합니다. | `true` |
| [`input_format_orc_skip_columns_with_unsupported_types_in_schema_inference`](/ko/reference/settings/formats/input-format#input_format_orc_skip_columns_with_unsupported_types_in_schema_inference) | ORC 포맷의 스키마 추론 중 지원되지 않는 타입의 컬럼을 스키핑할 수 있도록 허용합니다. | `false` |
Hadoop과 데이터를 교환하려면 [HDFS 테이블 엔진](/ko/reference/engines/table-engines/integrations/hdfs)을 사용할 수 있습니다.