
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!
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! 🚀
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