MySQL 사용자들을 위한 BigQuery 사용법 가이드

1. BigQuery란?

BigQuery는 Google Cloud에서 제공하는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스로, 대용량 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 기존 MySQL을 사용해본 경험이 있다면, BigQuery는 다음과 같은 차이점을 가집니다:

• 서버가 필요 없음: 완전 관리형 서비스로 별도의 서버를 구축하지 않아도 됩니다.
• 분산 처리 기반: 쿼리가 자동으로 여러 서버에서 병렬로 실행됩니다.
• 비용 모델 차이: MySQL은 저장소 및 트랜잭션 중심이지만, BigQuery는 데이터 조회(쿼리 실행) 단위로 과금됩니다.
• 열 기반 저장: MySQL은 행(Row) 기반 저장 방식이지만, BigQuery는 열(Column) 기반으로 데이터를 저장하여 대량 분석에 최적화되어 있습니다.

2. BigQuery에서 SQL 사용법

BigQuery의 SQL 문법은 MySQL과 유사하지만 몇 가지 차이가 있습니다. 기본적인 쿼리 예제를 통해 비교해보겠습니다.

2.1 테이블 조회 및 기본 쿼리

MySQL

SELECT id, name FROM users WHERE age > 30 ORDER BY name;

BigQuery

SELECT id, name FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013`
WHERE year > 2000
ORDER BY name;

차이점:

• BigQuery에서는 백틱(“)을 사용하여 프로젝트 및 테이블을 지정해야 합니다.
• FROM 절에서 전체 경로(프로젝트명.데이터셋.테이블)를 명시해야 합니다.

2.2 GROUP BY 및 집계 함수

MySQL

SELECT country, COUNT(*) AS user_count FROM users GROUP BY country;

BigQuery

SELECT country, COUNT(*) AS user_count FROM `bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data`
GROUP BY country;

차이점:

• BigQuery에서는 COUNT(*)를 사용할 때 자동 최적화가 적용됩니다.
• 테이블을 직접 지정할 때 프로젝트와 데이터셋을 포함해야 합니다.

3. MySQL과 BigQuery의 주요 차이점

항목	MySQL	BigQuery
데이터 저장 방식	행 기반 (Row-based)	열 기반 (Columnar)
스키마 변경	제약이 많음	유연한 스키마 변경 가능
JOIN 성능	인덱스 기반 최적화 필요	분산 처리로 대량 데이터도 빠르게 조인
비용 모델	서버 유지 비용	쿼리 실행량 기반 비용
파티셔닝	직접 설정 필요	기본적으로 지원

4. 실습 예제: 실제 BigQuery 데이터 활용하기

Google에서 제공하는 퍼블릭 데이터셋을 활용하여 실습을 해보겠습니다.

4.1 특정 연도의 미국 출생아 이름 개수 조회

SELECT name, gender, SUM(number) AS total_count
FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013`
WHERE year = 2010
GROUP BY name, gender
ORDER BY total_count DESC
LIMIT 10;

결과 예시:

name	gender	total_count
Jacob	M	22000
Emily	F	19000
…	…	…

4.2 COVID-19 국가별 확진자 데이터 조회

SELECT country_name, SUM(cumulative_confirmed) AS total_cases
FROM `bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data`
WHERE date = '2021-01-01'
GROUP BY country_name
ORDER BY total_cases DESC
LIMIT 10;

결과 예시:

country_name	total_cases
USA	20000000
India	10000000
…	…

5. BigQuery 최적화 팁

BigQuery는 강력하지만, 쿼리를 최적화하지 않으면 비용이 높아질 수 있습니다. 몇 가지 팁을 소개합니다.

• 필요한 컬럼만 선택하기: SELECT * 대신 사용할 컬럼을 명확히 지정하세요.
• 파티셔닝과 클러스터링 활용: 테이블을 날짜별로 파티션하면 쿼리 속도가 빨라지고 비용이 절감됩니다.
• 쿼리 실행 비용 확인: EXPLAIN 명령어 대신 Query Validator 기능을 활용하여 예상 비용을 확인하세요.
• 중복 데이터 피하기: WITH 문을 사용해 반복 실행되는 서브쿼리를 줄이세요.

마무리

이 글에서는 MySQL 사용자들이 BigQuery를 쉽게 이해할 수 있도록 차이점을 중심으로 설명하고, 실제 데이터셋을 활용한 예제도 살펴봤습니다. BigQuery는 클라우드 기반의 확장성과 성능을 제공하며, 대용량 데이터 분석에 최적화된 도구입니다.

앞으로 더 다양한 실전 활용법과 최적화 방법을 다루는 글도 기대해주세요!