SQL과 BigQuery의 차이, 한눈에 정리해보기! 😄

SQL을 이미 알고 있는 분들이라면, BigQuery를 접할 때 익숙하면서도 혼란스러운 점이 있을 거예요.
오늘은 일반 SQL과 BigQuery의 차이를 쉽게 설명하면서, BigQuery의 특징을 SQL 경험자의 눈높이에 맞춰 설명드릴게요!

Table of Contents

1️⃣ 일반 SQL과 BigQuery: 뭐가 다른가요?

1. SQL은 무엇?

SQL은 데이터베이스(DB)를 다루기 위한 표준 언어로, MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle 등 다양한 RDBMS(Relational Database Management System)에서 사용됩니다.
SQL로 데이터 조회, 삽입, 업데이트, 삭제, 그리고 데이터 분석까지 다 할 수 있죠.

2. BigQuery는 무엇?

BigQuery는 **Google Cloud Platform(GCP)**에서 제공하는 서버리스 데이터 웨어하우스예요.

데이터를 저장하고 관리하는 RDBMS와는 다르게, 대규모 데이터 분석에 특화되어 있어요.
초대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 설계된 클라우드 기반 서비스죠.

쉽게 말하면, BigQuery는 분석에 최적화된 데이터베이스예요.

2️⃣ 차이점 핵심 요약 🔍

특징	일반 SQL	BigQuery
운영 환경	로컬 서버나 클라우드 RDBMS 사용	클라우드 기반 (Google Cloud Platform)
데이터 저장	구조화된 테이블 (Row 기반)	테이블도 있지만 Colossus라는 분산 스토리지 사용
확장성	서버 성능에 따라 한계 존재	거의 무제한으로 확장 가능
속도	적은 데이터에 빠름	대규모 데이터 분석에서 뛰어남
비용	라이선스 및 서버 비용	사용량 기반 (쿼리 실행 & 저장 비용 청구)
SQL 언어	표준 SQL	ANSI SQL 기반, 확장된 BigQuery 함수 포함
배치 작업	ETL 작업 필요	ETL 없이 대규모 데이터 바로 분석 가능

3️⃣ BigQuery, SQL과 어떤 점이 다를까?

(1) 서버 관리 없이 서버리스(Serverless)

일반 SQL: MySQL, PostgreSQL 같은 RDBMS는 서버 설치, 유지보수가 필요.
BigQuery: 서버리스이므로, 데이터를 올리기만 하면 Google이 알아서 서버를 관리.

👉 SQL에 익숙한 분들은 데이터 쿼리만 신경 쓰면 돼요!

(2) 대용량 데이터 분석

BigQuery는 수 테라바이트(TB), 심지어 페타바이트(PB) 수준의 데이터를 분석할 수 있어요.

일반 SQL 환경에서는 대용량 데이터를 처리하려면 서버 성능이 따라줘야 하지만,
BigQuery는 Google의 분산 처리 시스템 덕분에 빠르고 효율적으로 데이터를 처리합니다.

👉 실무에서 로그 분석이나 마케팅 데이터 통합 작업에 최적화!

(3) 저장 방식 차이: Row vs Column 기반

일반 SQL(RDBMS): 데이터를 행(Row) 단위로 저장.
BigQuery: 데이터를 열(Column) 기반으로 저장.

왜 다를까?

일반 SQL은 읽기/쓰기 작업에 강점이 있어서 트랜잭션 처리에 적합.
BigQuery는 **읽기(Read)**에 최적화되어, 분석 속도가 훨씬 빠름.

👉 분석 중심 vs. 운영 중심의 차이라고 보면 돼요.

(4) 요금 체계

BigQuery는 사용한 만큼만 비용을 지불하는 구조예요.

일반 SQL: 서버를 직접 운영하면 고정비(서버비, 라이선스비)가 발생.
BigQuery:
- 쿼리 실행 비용: 처리한 데이터 양(GB)만큼 비용 발생.
- 저장 비용: 데이터를 BigQuery에 저장하는 데 드는 비용.

👉 분석량이 많을수록 BigQuery가 강력하지만, 무작정 큰 데이터를 다 쿼리하면 비용 폭탄이 올 수 있으니 주의!

4️⃣ BigQuery에서 추가된 특별한 기능 🌟

(1) UNNEST

BigQuery는 반정규화된 JSON 구조 데이터를 다룰 수 있어요.
배열이나 중첩된 데이터를 쉽게 펼쳐서 분석 가능.

예시:

sql코드 복사SELECT 
    user_id,
    product.name AS product_name
FROM nested_table, UNNEST(products) AS product;

(2) Window 함수 확장

BigQuery는 일반 SQL보다 더 많은 Window 함수를 지원해요.

NTH_VALUE(), FIRST_VALUE(), LAST_VALUE() 같은 분석용 함수가 강화.

5️⃣ 이런 사람에게 추천합니다!

대규모 데이터 분석이 필요할 때
- 예: 앱 로그, 마케팅 캠페인 데이터, IoT 데이터
데이터 엔지니어링 비용/시간을 줄이고 싶을 때
- 별도 ETL 도구 없이 데이터 수집 → 분석까지 가능.
SQL은 아는데 클라우드 환경이 처음인 사람
- SQL 스킬만 있으면 바로 사용 가능.

요약 BigQuery는 SQL을 기반으로 한 클라우드 데이터 웨어하우스로, 대규모 데이터 분석에 특화된 도구입니다. 일반 SQL에서 쓰던 방식과 유사하지만, 대용량 데이터를 다룰 수 있는 강력한 기능과 클라우드의 확장성을 제공합니다.

여러분도 SQL을 이미 알고 있다면, BigQuery로 데이터 분석의 새 세상을 경험해보세요! 🚀