Google BigQuery는 일반 데이터베이스와 달리 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 설계된 클라우드 기반 데이터 웨어하우스입니다. 하지만 구조적 차이와 사용 방식에서 기존 데이터베이스와는 큰 차이가 있습니다. 이 글에서는 BigQuery와 일반 데이터베이스의 차이를 쉽게 설명하겠습니다.
1. BigQuery의 주요 특징
1.1 데이터 모델의 차이
- BigQuery:
- 반정규화 데이터 구조를 주로 사용하며, 배열(Array) 및 구조체(Struct) 데이터 타입을 지원.
- JSON 형식과 유사하게 중첩된 데이터를 저장하고, 이를 처리하기 위해
UNNEST()함수가 자주 사용됨.
- 일반 데이터베이스:
- 관계형 데이터 모델을 사용하며, 데이터를 여러 테이블로 분리(정규화)하여 저장.
- 테이블 간 관계를 조인(Join)으로 연결해 데이터를 조회.
1.2 저장 방식과 성능
- BigQuery:
- 데이터는 열(Column) 단위로 저장되어, 특정 열만 조회할 때 빠름.
- 대규모 데이터에 최적화되어 있어 테라바이트 이상의 데이터를 처리 가능.
- 쿼리 실행은 Google의 서버리스 환경에서 자동으로 수행.
- 일반 데이터베이스:
- 데이터는 행(Row) 단위로 저장되어, 전체 행을 처리하는 작업에 적합.
- 저장소와 컴퓨팅 리소스가 제한될 수 있음.
- 서버 관리를 사용자가 직접 해야 함.
2. 주요 개념 비교
2.1 UNNEST와 JOIN의 차이
- BigQuery의 UNNEST:
- 중첩된 데이터를 펼치는 데 사용.
- 예: 이벤트 데이터가 배열 형태로 저장된 경우, 이를 개별 행으로 변환.
SELECT user_id, event_name FROM `프로젝트명.데이터셋명.테이블명`, UNNEST(event_params) AS event_name; - 일반 데이터베이스의 JOIN:
- 서로 다른 테이블 간 데이터를 결합할 때 사용.
SELECT users.user_id, orders.order_id FROM users JOIN orders ON users.user_id = orders.user_id;
2.2 확장성과 요금 체계
- BigQuery:
- 데이터를 저장하고 쿼리를 실행한 만큼 요금이 청구(사용량 기반).
- 데이터 크기가 커져도 자동 확장 가능.
- 일반 데이터베이스:
- 서버 성능과 저장소 용량이 제한적이며, 리소스 추가 시 비용 증가.
- 고정 비용으로 유지.
3. 사용 사례로 보는 차이
3.1 BigQuery 사용 사례
- 대규모 로그 데이터 분석(GA4, 서버 로그 등).
- 머신러닝 모델에 활용할 대량 데이터 전처리.
- 실시간 분석보다는 대규모 배치 처리에 적합.
3.2 일반 데이터베이스 사용 사례
- 트랜잭션 처리(예: 은행 거래, 주문 관리).
- 소규모 데이터 기반의 실시간 CRUD 작업(Create, Read, Update, Delete).
- 정규화된 관계형 데이터 저장.
4. BigQuery가 더 적합한 경우
- 대량의 비정형 데이터를 분석할 때.
- JSON처럼 중첩된 데이터를 자주 처리해야 할 때.
- 서버 관리 없이 데이터 분석에만 집중하고 싶을 때.
- 데이터 처리량이 많고, 유연한 확장이 필요한 경우.
마무리
BigQuery와 일반 데이터베이스는 각자 다른 목적에 맞게 설계되었습니다. BigQuery는 대규모 데이터 분석과 빠른 확장성에 특화되어 있는 반면, 일반 데이터베이스는 트랜잭션 관리와 소규모 데이터 처리에 적합합니다.
데이터의 특성과 프로젝트 요구사항에 따라 적합한 도구를 선택하세요!
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