와이드 테이블은 빠른가요, 느린가요?

Source: Dev.to

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소개

와이드 테이블은 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템에서 흔히 사용되는 구성 요소입니다. 일반적으로 프로젝트 초기에 여러 관련 테이블을 하나의 비정규화된 테이블로 결합하여 생성됩니다. 이로 인해 데이터셋이 정규형을 충족하지 못하고 중복 데이터가 많이 포함됩니다. 와이드 테이블은 미리 생성되어야 하기 때문에 활용 유연성도 떨어집니다.

와이드 테이블이 빠른 것으로 간주되는 이유

• 와이드 테이블을 쿼리하면 실시간 다중 테이블 조인의 오버헤드를 피할 수 있습니다.
• SQL에서 조인 작업은 역사적으로 작성하기 어려웠으며 성능이 저조할 수 있습니다.
• SQL 조인에 대한 자세한 분석은 HERE에서 확인할 수 있습니다.

와이드 테이블의 단점

• 데이터 중복: 계산 중에 추가 데이터가 읽혀 I/O 시간이 증가합니다.
  예시: Orders 테이블을 OrderDetails(주문당 5행)와 조인하면 주문 데이터가 다섯 번 반복됩니다. 차원 테이블(Customer, Employee, Region 등)을 추가하면 데이터셋이 더욱 부풀어 오릅니다.
• I/O 오버헤드: 와이드 테이블을 대상으로 집계하는 쿼리(예: 고객 지역별 주문 금액 합계)는 훨씬 더 큰 데이터 양을 스캔해야 합니다.
• 정규화 위반: 결과 집합이 정규형을 따르지 않아 데이터 오류가 발생할 가능성이 있습니다.
• 유연성 부족: 와이드 테이블은 “경직”되어 있어 스키마가 변경될 경우 테이블을 다시 구축해야 합니다.

이러한 문제에도 불구하고, 실제로는 와이드 테이블이 더 빠르게 보이는 경우가 많습니다. 관계형 데이터베이스 조인이 상당히 느릴 수 있기 때문에, 와이드 테이블이 더 높은 I/O 비용을 발생시키더라도 전체 성능이 더 나아질 수 있습니다.

Can Joins Be Optimized?

Yes, but traditional SQL lacks the mechanisms to perform targeted optimizations for different join patterns. The generic definition of a join (based on Cartesian product) makes it difficult to apply specialized optimizations. Vendors have pushed SQL optimization to its limits, yet many BI workloads still rely on wide tables to achieve acceptable performance.

솔루션으로서의 SPL

**SPL (Structured Process Language)**은 특정 데이터베이스에 종속되지 않고 구조화된 데이터 처리를 위해 설계된 오픈소스 컴퓨팅 엔진입니다. SPL은 다음을 제공합니다:

• 높은 조인 성능: SPL의 조인 처리 방식은 기존 SQL 조인 및 와이드 테이블 기반 조인보다 뛰어납니다.
• 특화된 최적화: SPL은 일반적인 두 가지 BI 조인 유형을 구분합니다:
  • 외래키 조인 – 차원 테이블 사전 로드와 숫자화 방법으로 최적화됩니다.
  • 기본키 조인 – 순서 기반 병합 방법으로 최적화됩니다.

조인을 가속화함으로써 SPL은 와이드 테이블의 필요성을 없애고 데이터 양을 감소시켜 전체 BI 성능을 향상시킵니다.

SPL 조인 최적화 기법

외래키 조인

• Dimension Table Preload: 차원 테이블을 한 번 메모리에 로드하여 반복적인 조회를 방지합니다.
• Numberization: 조인 키를 압축된 숫자 표현으로 변환하여 매칭 속도를 높입니다.

기본키 조인

• Order‑Based Merge: 정렬된 기본키를 활용해 선형 시간에 테이블을 병합하여 복잡성을 최소화합니다.

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Performance Comparison

TPC‑H 100 GB 데이터셋을 사용하여 전형적인 BI 시나리오에 대해 벤치마크를 수행했습니다:

1. 두 테이블 조인: Fact 테이블 ↔ 하나의 차원 테이블.
2. 와이드 테이블 집계: 사전에 구축된 와이드 테이블에서 동일한 분석 수행.

결과(시간은 초 단위)는 상세 테스트 보고서 HERE에 요약되어 있습니다.

주요 결과

• SQL 와이드 테이블 vs. SQL 조인: 와이드 테이블이 더 빠르게 수행되어 앞서의 분석을 확인했습니다.
• SPL 실시간 조인 vs. SQL: SPL의 조인이 두 개의 SQL 데이터베이스 조인보다 3–9배 빠릅니다.
• SPL vs. ClickHouse 와이드 테이블: ClickHouse의 와이드 테이블 성능이 더 높지만, SPL의 실시간 조인은 여전히 큰 차이로 이를 앞섭니다.

와이드 테이블의 단점(중복, 오류, 유연성 부족)을 고려할 때, SPL의 실시간 조인은 와이드 테이블의 결함을 피하면서도 뛰어난 성능을 제공한다는 명확한 장점을 가집니다.

결론

와이드 테이블은 비용이 많이 드는 SQL 조인을 회피하기 때문에 빠르게 보일 수 있지만, 상당한 중복성과 경직성을 초래합니다. SPL은 일반적인 BI 패턴에 대한 특화된 최적화를 통해 고성능 실시간 조인을 제공함으로써 강력한 대안을 제시합니다. 그 결과, 비용이 많이 드는 와이드 테이블에 대한 의존도가 감소하여 더 깔끔한 데이터 모델과 빠른 분석이 가능해집니다.

SPL은 오픈‑소스이며, 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.