BigQuery vs. Databricks: 속도 차이가 발생하는 이유와 해결 방법

1. 개요

Google Cloud의 BigQuery를 사용하면 데이터 처리 속도가 매우 빠른 반면, Databricks나 내부 데이터베이스에서 동일한 데이터를 처리할 때 속도가 현저히 느려지는 경우가 많습니다. 왜 이런 차이가 발생하는지, 그리고 이를 해결할 수 있는 방법은 무엇인지 알아보겠습니다.

2. BigQuery가 빠른 이유

(1) 서버리스 아키텍처(Serverless Architecture)

BigQuery는 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스로, 사용자가 인프라를 직접 관리할 필요가 없습니다. 내부적으로 Google Cloud의 강력한 인프라를 활용하여 자동으로 확장되며, 최적화된 쿼리 실행이 이루어집니다.

(2) Colossus 파일 시스템

Google은 Colossus라는 분산 파일 시스템을 사용하여 데이터를 저장하며, 이는 고속 병렬 처리를 가능하게 합니다. Colossus는 데이터가 여러 위치에 분산 저장되어 있고, 병렬로 읽을 수 있기 때문에 대용량 데이터 조회 속도가 빠릅니다.

(3) Dremel 기반의 쿼리 실행 엔진

BigQuery는 Google의 Dremel 기술을 기반으로 하는 쿼리 실행 엔진을 사용합니다. Dremel은 쿼리를 여러 개의 작업 단위로 나누고 이를 분산 처리하여 초고속 실행을 가능하게 합니다.

(4) 자동 확장 (Auto-scaling)

BigQuery는 사용자의 쿼리 요구사항에 맞춰 자동으로 리소스를 할당합니다. 따라서 병목 현상이 적고, 트래픽이 급증해도 빠르게 확장하여 처리할 수 있습니다.

3. Databricks나 내부 데이터베이스가 느린 이유

(1) 클러스터 관리 및 설정 문제

Databricks나 내부 데이터베이스는 사용자가 직접 클러스터를 설정해야 합니다.

클러스터가 충분히 크지 않거나,
스토리지 및 네트워크 설정이 최적화되지 않은 경우 성능이 저하될 수 있습니다.

(2) I/O 병목 (Storage & Network Bottleneck)

BigQuery는 Google의 내부 네트워크 및 Colossus 파일 시스템을 이용하지만, Databricks 및 내부 DB는 일반적인 클라우드 스토리지(e.g., S3, ADLS, GCS) 또는 온프레미스 데이터베이스를 활용합니다.
따라서 데이터 읽기/쓰기 속도가 느려질 수 있으며, 특히 대용량 데이터를 처리할 때 병목 현상이 발생할 가능성이 큽니다.

(3) 쿼리 엔진 차이

BigQuery는 Dremel 기반으로 완전한 분산 처리를 수행하지만,
Databricks는 Spark SQL을 사용하며, 쿼리 성능은 클러스터 구성과 데이터 포맷에 따라 크게 달라질 수 있습니다.
내부 DB는 PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server 등의 전통적인 RDBMS가 많으며, 이는 대용량 데이터 분석보다는 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)에 최적화되어 있습니다.

(4) 데이터 파티셔닝 및 클러스터링 부족

BigQuery에서는 테이블을 **파티셔닝(partitioning) 및 클러스터링(clustering)**하여 최적화할 수 있지만, Databricks나 내부 DB에서는 이러한 기능을 직접 구현해야 합니다.

데이터가 파티셔닝되지 않으면 **전체 스캔(Full Scan)**이 발생하여 성능이 저하됩니다.
잘못된 클러스터링 전략도 인덱스 활용도를 떨어뜨려 속도를 느리게 합니다.

(5) 캐싱 및 최적화 부족

BigQuery는 쿼리 결과를 자동으로 캐싱하여 동일한 쿼리를 반복 실행할 경우 속도를 향상시킵니다.
Databricks는 Delta Caching을 활용할 수 있지만, 기본적으로 캐시가 활성화되지 않으면 성능이 저하될 수 있습니다.
내부 데이터베이스에서도 메모리 캐싱과 인덱싱이 최적화되지 않으면 쿼리 속도가 느려집니다.

4. Databricks 및 내부 데이터베이스에서 속도를 높이는 방법

(1) 클러스터 크기 및 설정 최적화

Databricks에서는 적절한 노드 수와 인스턴스 타입을 선택해야 합니다.
스토리지 및 네트워크 성능이 충분한지 확인하고, 고속 SSD 기반 스토리지를 활용하는 것이 좋습니다.

(2) 스토리지 최적화 (Delta Lake 활용)

Databricks에서는 Delta Lake 포맷을 사용하면 ACID 트랜잭션을 지원하면서 성능을 향상시킬 수 있습니다.
내부 데이터베이스에서도 파티셔닝 및 인덱싱을 적극 활용해야 합니다.

(3) 쿼리 최적화

WHERE 절을 이용하여 필요한 데이터만 조회하고, 불필요한 Full Scan을 방지해야 합니다.
조인을 최적화하기 위해 BroadCast Join을 활용하고, 필요할 경우 Materialized View를 생성하는 것도 고려해야 합니다.

(4) 캐싱 및 결과 저장 활용

Databricks에서는 Spark SQL 캐싱 (CACHE TABLE)을 활용하여 자주 사용하는 데이터셋을 메모리에 저장할 수 있습니다.
내부 데이터베이스에서도 쿼리 결과 캐싱 (Materialized View 또는 Query Caching)을 적용하면 속도를 높일 수 있습니다.

(5) 워크로드 분리 (Workload Isolation)

OLTP 트랜잭션과 OLAP 분석을 동일한 DB에서 수행하면 속도가 저하될 수 있으므로, 분석용 데이터베이스를 별도로 운영하는 것이 효과적입니다.
예를 들어, ETL 후 데이터 웨어하우스(BigQuery, Snowflake, Redshift 등)에서 분석을 수행하는 방식이 성능 개선에 도움이 됩니다.

5. 결론

비교 항목	BigQuery	Databricks	내부 데이터베이스
데이터 저장 방식	Colossus 파일 시스템	Cloud Storage + Delta Lake	RDBMS 기반 스토리지
쿼리 실행 엔진	Dremel	Spark SQL	PostgreSQL, MySQL, MSSQL 등
확장성	자동 확장	사용자가 클러스터 크기 조절 필요	제한적
최적화 필요성	자동 최적화	일부 수동 최적화 필요	수동 최적화 필수
캐싱 지원	기본 제공	수동 설정 필요	일부 기능 제공

결론적으로 BigQuery는 자동 최적화와 강력한 분산 처리 덕분에 빠른 성능을 제공하는 반면, Databricks나 내부 데이터베이스는 성능을 극대화하려면 사용자가 직접 다양한 최적화 작업을 수행해야 합니다. 따라서 워크로드에 맞는 최적의 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다!