Big Query란?
빅쿼리(BigQuery)는 Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 완전 관리형 및 서버리스 데이터 웨어하우스입니다. 대규모 데이터 분석을 위한 빠르고 경제적인 솔루션을 제공합니다. 빅쿼리를 이용하면 페타바이트 규모의 데이터를 초고속으로 쿼리할 수 있습니다. 빅쿼리에 대한 이해를 돕기 위해 아래에서 주요 개념과 사용법을 설명합니다.
주요 개념
- 완전 관리형 및 서버리스: 빅쿼리는 인프라 관리가 필요 없는 서버리스 데이터 웨어하우스입니다. 사용자는 데이터 분석에만 집중할 수 있습니다.
- 스케일링: 빅쿼리는 자동으로 스케일링되며, 데이터의 양에 관계없이 빠른 쿼리 성능을 제공합니다.
- SQL 지원: 빅쿼리는 표준 SQL을 지원합니다. 기존 SQL 지식을 활용하여 빅쿼리를 사용할 수 있습니다.
- 저장소와 컴퓨팅 분리: 데이터 저장소와 컴퓨팅 리소스가 분리되어 있어 필요에 따라 유연하게 리소스를 조정할 수 있습니다.
- 실시간 분석: 스트리밍 삽입을 통해 실시간 데이터 분석이 가능합니다.
빅쿼리 사용법
- Google Cloud Console: GCP 콘솔을 통해 빅쿼리를 웹 인터페이스에서 쉽게 사용할 수 있습니다.
- BigQuery CLI: GCP CLI를 통해 명령어로 빅쿼리를 제어할 수 있습니다.
- Client Libraries: Python, Java, Node.js 등의 언어를 위한 클라이언트 라이브러리를 사용하여 프로그래밍 방식으로 빅쿼리를 사용할 수 있습니다.
- Jupyter Notebooks: 빅쿼리와 Jupyter 노트북을 통합하여 데이터 분석 및 시각화를 수행할 수 있습니다.
Big Query VS RDBMS
아키텍처 및 운영 모델
1.1. 빅쿼리 (BigQuery): - 클라우드 기반: 완전 관리형, 서버리스 데이터 웨어하우스 서비스로, Google Cloud Platform(GCP)에서 제공됩니다. 사용자는 인프라 관리에 신경 쓸 필요 없이 데이터 분석에 집중할 수 있습니다. - 서버리스: 서버 관리를 필요로 하지 않으며, Google이 모든 인프라를 관리합니다. - 자동 스케일링: 쿼리 요청에 따라 자동으로 리소스를 조정하며, 매우 큰 데이터셋도 빠르게 처리할 수 있습니다. - 저장소와 컴퓨팅 분리: 데이터 저장과 계산 리소스가 분리되어 있어 유연하게 조정할 수 있습니다.
1.2. 관계형 데이터베이스 (RDB): - 온프레미스 또는 클라우드: 전통적으로 온프레미스에서 사용되었지만, 최근에는 클라우드에서도 많이 사용됩니다. - 서버 관리 필요: 사용자가 직접 하드웨어 및 소프트웨어를 관리해야 하며, 데이터베이스 서버를 운영해야 합니다. - 수동 스케일링: 스케일링이 필요할 때 수동으로 하드웨어를 추가하거나 조정해야 합니다. - 통합된 저장소와 컴퓨팅: 데이터 저장과 계산이 통합되어 있습니다.
데이터 처리 및 분석
2.1. 빅쿼리 (BigQuery): - 대규모 데이터 처리: 페타바이트 규모의 데이터를 빠르게 처리할 수 있으며, 대용량 데이터 분석에 최적화되어 있습니다. - 표준 SQL 지원: SQL을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있으며, 사용자가 익숙한 SQL 쿼리 작성 방식을 활용할 수 있습니다. - 실시간 분석: 스트리밍 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 기능을 제공합니다.
2.2. 관계형 데이터베이스 (RDB): - 규모의 제약: 일반적으로 대규모 데이터 처리에는 한계가 있습니다. 데이터가 커질수록 성능이 저하될 수 있습니다. - 표준 SQL 지원: SQL을 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 다양한 SQL 기능을 지원하지만, 대규모 데이터 분석에는 비효율적일 수 있습니다. - 트랜잭션 처리: 강력한 트랜잭션 관리 기능을 제공하며, 일관성과 무결성을 보장합니다.
용도 및 사례
3.1. 빅쿼리 (BigQuery): - 빅데이터 분석: 대규모 로그 데이터, IoT 데이터, 소셜 미디어 데이터 등의 분석에 사용됩니다. - 데이터 웨어하우징: 여러 데이터 소스에서 데이터를 통합하고 분석하는 데 적합합니다. - 실시간 데이터 분석: 스트리밍 데이터를 실시간으로 분석하여 실시간 인사이트를 제공할 수 있습니다.
3.2. 관계형 데이터베이스 (RDB): - 트랜잭션 처리: 은행, ERP 시스템, 재고 관리 시스템 등 높은 일관성과 무결성을 요구하는 애플리케이션에 적합합니다. - 데이터 저장 및 관리: 중소 규모의 데이터 관리와 분석에 널리 사용됩니다. - OLTP (Online Transaction Processing): 다수의 작은 트랜잭션을 빠르게 처리하는 데 적합합니다.
비용 모델
4.1. 빅쿼리 (BigQuery): - 사용량 기반 과금: 저장된 데이터 양과 쿼리 처리량에 따라 과금됩니다. 사용한 만큼만 비용을 지불합니다. - 저비용 저장소: 비교적 저렴한 비용으로 대량의 데이터를 저장할 수 있습니다.
4.2. 관계형 데이터베이스 (RDB): - 라이선스 및 하드웨어 비용: 온프레미스의 경우 하드웨어 및 소프트웨어 라이선스 비용이 발생합니다. - 고정 비용: 서버 및 스토리지 인프라에 대한 고정 비용이 발생합니다.
요약
빅쿼리는 대규모 데이터 분석과 실시간 데이터 처리에 최적화된 클라우드 기반 데이터 웨어하우스입니다. 반면, 관계형 데이터베이스는 트랜잭션 처리와 데이터 무결성이 중요한 중소 규모 데이터 관리에 적합합니다. 빅쿼리는 서버리스 아키텍처와 자동 스케일링을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 관계형 데이터베이스는 고도로 구조화된 데이터와 복잡한 트랜잭션을 관리하는 데 강점을 갖고 있습니다.
DateWarehouse 란?
데이터 웨어하우스(Data Warehouse)는 조직의 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집, 저장, 관리 및 분석하기 위한 중앙 저장소입니다. 데이터 웨어하우스는 데이터 분석과 보고를 위해 최적화된 환경을 제공하며, 여러 출처에서 가져온 데이터를 통합하여 일관된 형식으로 저장합니다. 주요 특징과 개념은 다음과 같습니다:
주요 특징
- 데이터 통합: 다양한 출처(예: 트랜잭션 시스템, CRM 시스템, ERP 시스템, 로그 파일 등)에서 데이터를 가져와 하나의 통합된 데이터베이스에 저장합니다. 이 통합된 데이터는 조직 전반에 걸쳐 일관된 데이터 뷰를 제공합니다.
- 주제 지향적: 데이터 웨어하우스는 특정 주제 또는 비즈니스 영역(예: 판매, 고객, 제품 등)에 맞게 설계됩니다. 이는 운영 데이터베이스와의 주요 차이점 중 하나로, 운영 데이터베이스는 일상적인 트랜잭션 처리를 목표로 합니다.
- 비휘발성: 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터는 주기적으로 업데이트되지만, 일반적으로 데이터를 삭제하거나 변경하지 않습니다. 이는 데이터의 역사를 보존하고, 시계열 분석이 가능하도록 합니다.
- 시계열 데이터: 데이터 웨어하우스는 시간에 따른 데이터를 저장하고 관리하는 데 중점을 둡니다.이는 과거 데이터를 바탕으로 트렌드 분석과 예측을 수행할 수 있게 합니다.
- 데이터 품질 관리: 데이터 웨어하우스는 데이터의 정확성, 일관성, 완전성을 보장하기 위한 데이터 품질 관리 절차를 포함합니다.
아키텍처 구성 요소
- ETL (Extract, Transform, Load):
- Extract: 다양한 소스 시스템으로부터 데이터를 추출합니다.
- Transform: 데이터를 정리하고, 일관된 형식으로 변환하며, 비즈니스 규칙에 따라 데이터를 변형합니다.
- Load: 변환된 데이터를 데이터 웨어하우스에 적재합니다.
- 데이터 저장소:
- 정적 데이터 저장소: 정규화된 또는 비정규화된 형태로 데이터를 저장합니다.
- 데이터 마트(Data Mart): 특정 비즈니스 부서나 팀의 요구를 충족시키기 위해 데이터 웨어하우스에서 특정 데이터를 추출하여 만든 하위 집합입니다.
- OLAP (Online Analytical Processing):
- 데이터를 다차원적으로 분석하고, 빠른 조회와 복잡한 쿼리를 지원하는 기술입니다.
- 다양한 관점에서 데이터를 분석하고, 의사결정 지원 시스템을 강화합니다.
- BI (Business Intelligence) 도구:
- 데이터 시각화, 대시보드, 리포팅 툴 등으로 데이터를 분석하고 시각화하여 인사이트를 제공합니다.
장점
- 향상된 데이터 분석:
- 통합된 데이터로부터 일관된 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
- 다양한 분석 도구와 연계하여 고급 분석, 예측 모델링이 가능합니다.
- 효율적인 의사결정:
- 경영진과 비즈니스 분석가가 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
- 데이터 일관성 및 품질 향상:
- 데이터 품질 관리 절차를 통해 데이터의 정확성과 일관성을 유지합니다.
- 운영 시스템 부담 감소:
- 분석 쿼리가 운영 데이터베이스에 직접 영향을 주지 않도록 하여 운영 시스템의 성능을 보호합니다.
요약
데이터 웨어하우스는 대량의 이기종 데이터를 통합, 저장, 분석할 수 있는 환경을 제공하여 조직의 데이터 기반 의사결정을 지원합니다. 이는 데이터 통합, 품질 관리, 고급 분석을 통해 비즈니스 인사이트를 얻고 경쟁력을 향상시키는 중요한 도구입니다.