빅쿼리(BigQuery)를 사용할 때 사소하지만 꼭 챙겨야 할 부분들

빅쿼리를 자주 사용하는 분들이라도 의외로 놓치는 부분들이 있습니다. 사소하지만 작업 효율성, 비용, 데이터 정확성 측면에서 매우 중요하기 때문에 이번 글에서는 놓치기 쉬운 부분들을 친절하게 하나씩 짚어 드리겠습니다!

1. 날짜 조건 꼭 추가하기

왜 꼭 해야 하나요?

빅쿼리는 기본적으로 쿼리하는 데이터의 양에 따라 비용이 발생합니다. 날짜 조건을 명확히 설정하지 않으면 불필요한 데이터까지 스캔하게 되어 불필요한 비용이 발생하고 속도도 느려지게 됩니다.

왜 놓치나요?

급하게 쿼리를 작성하다 보면 모든 데이터를 보는 것이 아니라도 조건 설정을 깜빡하는 경우가 많습니다. 특히 데이터 탐색용 쿼리를 작성할 때 자주 발생합니다.

2. SELECT문에 꼭 필요한 컬럼만 지정하기

왜 꼭 해야 하나요?

SELECT *을 사용하면 모든 컬럼을 불러오기 때문에 불필요한 데이터 스캔으로 비용 증가 및 성능 저하가 발생합니다. 필요한 컬럼만 명시하는 것이 가장 효율적입니다.

왜 놓치나요?

편의상 빠르게 확인해보려는 습관 때문에 놓치는 경우가 많습니다. 특히 임시 분석을 진행할 때 많이 발생합니다.

3. 데이터 타입을 정확히 확인하기

왜 꼭 해야 하나요?

빅쿼리에서는 데이터 타입에 따라 연산 및 함수 적용이 다르므로, 데이터 타입을 제대로 확인하지 않으면 오류가 발생하거나 결과가 의도하지 않은 형태로 나올 수 있습니다.

왜 놓치나요?

다른 DBMS를 주로 사용했던 사용자는 빅쿼리의 데이터 타입이 약간 다를 수 있다는 점을 인지하지 못해 자주 놓칩니다.

4. JOIN 조건을 명확히 설정하기

왜 꼭 해야 하나요?

JOIN 조건이 불명확하면 데이터가 중복되거나 누락되는 문제가 발생할 수 있습니다. 정확한 조건을 명시하지 않으면 데이터 분석의 정확성이 떨어집니다.

왜 놓치나요?

데이터 구조나 테이블 관계를 잘 모르는 상태에서 쿼리를 빠르게 작성하다가 조건을 놓치는 경우가 많습니다.

5. NULL 값 처리 꼭 신경쓰기

왜 꼭 해야 하나요?

빅쿼리에서 NULL 값을 처리하지 않으면 분석 시 평균, 합계 등 통계 값에 영향을 줄 수 있습니다. NULL 값에 대한 처리를 꼭 고려해 정확한 분석 결과를 도출해야 합니다.

왜 놓치나요?

데이터에 NULL 값이 있을 거라고 생각하지 않고 데이터를 그대로 사용하는 습관 때문에 놓치는 경우가 많습니다.

6. 테이블 용량과 쿼리 비용 미리 체크하기

왜 꼭 해야 하나요?

빅쿼리는 사용량 기반으로 비용이 발생하기 때문에, 사전에 쿼리 비용을 예상하고 효율성을 높일 수 있습니다. 쿼리 작성 전에 반드시 비용을 예측해보는 습관을 들이는 것이 좋습니다.

왜 놓치나요?

빅쿼리의 비용 구조를 명확히 알지 못하거나 급하게 데이터를 확인하려는 습관 때문에 자주 놓칩니다.

7. 쿼리 실행 전 프리뷰(Preview) 꼭 확인하기

왜 꼭 해야 하나요?

데이터의 구조와 내용을 쿼리 실행 전에 간단히 확인하면, 쿼리 작성 시 오류를 줄일 수 있고, 불필요한 데이터 처리도 막을 수 있습니다.

왜 놓치나요?

급하게 분석을 진행하거나 자신이 데이터에 익숙하다고 착각하여 미리 보기를 건너뛰기 때문에 놓치는 경우가 많습니다.


작은 습관 하나로 빅쿼리 작업의 효율성과 정확성을 크게 높일 수 있습니다. 이제부터 사소해 보이지만 꼭 필요한 부분들을 꼼꼼하게 챙겨보세요! 데이터 분석의 품질과 효율성이 크게 달라질 것입니다.


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