ETL 병목 현상이 지겹나요? SPL로 논리적 데이터 웨어하우스를 구축하세요
Source: Dev.to
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Logical Data Warehouse (DW)
Logical DW는 원본 데이터를 이동하지 않고 다양한 데이터 소스를 논리적으로 통합할 수 있는 기능을 제공하며, 물리적 DW처럼 동작합니다. 데이터 이동으로 인한 긴 데이터 체인 때문에 실시간 데이터 처리 요구에 대응하지 못하는 전통적인 DW의 문제를 해결할 수 있습니다. 따라서 논리 DW는 급변하는 비즈니스 시나리오에 대응하고, 다중 소스 컴퓨팅 기능을 제공합니다.
하지만 물리적 저장소가 없기 때문에, 논리 DW는 각 소스의 데이터를 SQL 테이블로 매핑하여 여러 소스에 걸친 혼합 연산을 가능하게 해야 합니다.
1. 현재 구현상의 문제점
- SQL‑중심 인터페이스 – 대부분의 논리 DW는 전통적인 DW가 SQL 기반이기 때문에 SQL 인터페이스를 제공합니다. SQL은 보편적이며 학습·적용 장벽을 낮춥니다.
- 논리적 역량 부족 – SQL만으로는 다양한 데이터 소스를 충분히 지원하기 어렵습니다.
- 매핑 제한 – 많은 데이터 소스가 DW(SQL) 제약을 만족하지 못해 SQL 테이블로 매핑하기가 현실적으로 어렵습니다. 물리 DW는 제약을 맞추기 위해 데이터를 데이터베이스에 로드하지만, 논리 DW는 다양성을 직접 다루어야 합니다.
1.1. 제한된 소스 지원
| Source Type | Support Level in Current Logical DWs |
|---|---|
| RDBMS (SQL) | 비교적 쉬움 |
| NoSQL (예: MongoDB) | 부족함 |
| Web services / JSON | 부족함 |
| File systems | 매우 부족함 |
대부분의 논리 DW는 RDBMS에만 강점이 있고, 다른 소스 유형에서는 성능이 저조합니다.
1.2. 기능 격차
- 서로 다른 RDBMS는 다이얼렉트를 가지고 있어 고유한 기능을 제공합니다.
- 일반적인 SQL만 이해하는 논리 DW는 이러한 다이얼렉트‑특화 기능을 활용할 수 없습니다.
- 비‑SQL 데이터베이스(예: MongoDB)는 완전히 다른 쿼리 문법을 사용하므로 SQL로는 표현할 수 없습니다.
- 이상적인 논리 DW는 소스 고유의 네이티브 문법을 직접 사용할 수 있음과 자동 변환 기능을 모두 제공해야 합니다.
1.3. 물리적 컴퓨팅 부족
- 다양한 소스에서 대용량 데이터를 읽어오는 경우 I/O 비용이 크게 증가해 지연 시간이 허용 범위를 초과합니다.
- 성능을 보장하기 위해 논리 DW는 때때로 물리적 컴퓨팅 능력(예: 임시 저장소)을 제공하지만, 물리 DW와의 격차는 기존 습관과 제한된 적응형 저장 메커니즘 때문에 여전히 큽니다.
핵심 요약: 순수 논리 DW는 작은 데이터 양과 낮은 성능 요구 상황에서만 작동합니다. 물리적 컴퓨팅(성능을 위한)과 논리적 데이터‑소스 유연성을 결합해야 합니다.
2. 제안 솔루션: SPL‑기반 논리 DW
SPL(오픈‑소스 컴퓨팅 엔진)은 다음을 제공합니다:
- 오픈·확장 가능한 컴퓨팅 능력 – 여러 데이터‑소스 유형을 통합해 혼합 연산을 수행할 수 있습니다.
- 강력한 물리적 컴퓨팅 – 고성능 보장 및 적응형 저장소를 제공합니다.
- 논리적 다중 소스 컴퓨팅 – 진정한 논리 DW 기능을 구현합니다.
2.1. SPL에서의 데이터‑소스 처리
- SPL은 소스를 테이블 시퀀스(소량 데이터) 또는 커서(대량 데이터) 로 취급하며, 이를 데이터베이스 테이블에 매핑하지 않습니다.
- 테이블 시퀀스·커서의 생성은 데이터 소스 자체의 책임입니다(통합 SQL 접근 레이어를 제공하지 못하더라도 어떤 소스든 이러한 인터페이스를 노출할 수 있습니다).
- 이 접근 방식은 각 소스의 네이티브 기능을 최대한 활용합니다.
2.2. 다중 소스 혼합 연산 예시
-- Example: mixed computation across different databases
-- (pseudo‑code; actual SPL syntax may vary)
-- Load a small‑size relational table as a sequence
seq_orders = source("jdbc:mysql://host/db1", "orders")
-- Load a large‑size NoSQL collection as a cursor
cur_events = source("mongodb://host/db2", "events")
-- Perform a join using SPL’s native operators
result = join(seq_orders, cur_events,Source: …
on = seq_orders.customer_id == cur_events.custId)
-- Output the result
output(result, "hdfs://path/to/result")이 코드는 SPL이 관계형 테이블과 MongoDB 컬렉션을 전통적인 SQL 테이블로 강제 변환하지 않고도 원활하게 결합할 수 있음을 보여줍니다.
2.3. 변환 vs. 네이티브 구문
- SPL은 기존 데이터 웨어하우스와 유사하게 방언 차이를 처리하기 위해 SQL‑to‑native 변환 레이어를 제공합니다.
- 더 중요한 점은, SPL이 각 데이터 소스의 네이티브 구문을 직접 사용할 수 있도록 지원하여 개발자가 소스별 기능(예: MongoDB의 집계 파이프라인)을 활용하면서도 여전히 크로스‑소스 워크플로에 참여할 수 있다는 것입니다.
Cross‑Database Computation
SPL은 어떤 데이터 소스와도 작업할 수 있습니다—SQL 방언이든 NoSQL 저장소든 관계없이. 교차‑데이터베이스 연산 외에도 SPL은 모든 유형의 데이터 소스 간에 혼합 계산을 수행할 수 있습니다.
예시 – 파일 시스템에 저장된 콜드 데이터와 데이터베이스에 보관된 핫 데이터를 결합한 실시간 쿼리:
/* SPL code goes here – example omitted for brevity */SPL은 비관계형 소스도 통합합니다. 다계층 데이터 구조에 대한 강력한 지원을 제공하여 웹 인터페이스, IoT 디바이스 및 NoSQL 저장소의 데이터를 편리하게 처리할 수 있습니다.
예시 – JSON 다계층 데이터를 읽고 데이터베이스와 연관 쿼리를 수행:
/* SPL code for JSON → DB association */예시 – MongoDB (NoSQL 데이터베이스)와 작업:
/* SPL code for MongoDB integration */예시 – RESTful 데이터와 일반 텍스트 데이터의 혼합 연산:
/* SPL code for RESTful + text data */따라서 SPL은 데이터 소스에 구애받지 않는 독립적인 연산 능력을 제공하면서도 소스‑특화 기능을 활용할 수 있게 합니다. 사용자는 계산이 데이터‑소스 측에서 이루어질지, 논리적 데이터‑웨어하우스(SPL) 내에서 이루어질지를 선택할 수 있으며, 이것이 SPL 유연성의 핵심입니다.
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물리적 컴퓨팅 능력
SPL은 테이블 시퀀스라는 전문적인 구조화 데이터 객체를 도입하고, 이를 기반으로 한 풍부한 연산 라이브러리를 제공하여 SPL에 완전하면서도 간단한 구조화 데이터 처리 기능을 부여합니다.
일반적인 SPL 계산 스니펫
| 작업 | SPL 코드 |
|---|---|
| 정렬 | Orders.sort(Amount) |
| 필터링 | Orders.select(Amount*Quantity > 3000 && like(Client, "*S*")) |
| 그룹화 | Orders.groups(Client; sum(Amount)) |
| 중복 제거 | Orders.id(Client) |
| 조인 | join(Orders:o, SellerId ; Employees:e, EId) |
절차적 계산과 테이블 시퀀스를 통해 SPL은 순서가 지정된 연산, 하위 집합을 유지하는 그룹화(집합‑의‑집합), 그리고 그룹화된 결과에 대한 추가 처리와 같은 훨씬 더 많은 계산을 구현할 수 있습니다. SQL과 비교했을 때 SPL의 문법은 크게 다르며, 이러한 차이점은 장점이 됩니다(후술).
고성능 보장 메커니즘
SPL은 논리적 DW(추상화 레이어)와 물리적 DW(실행 엔진)를 결합합니다. 다음과 같은 고성능 알고리즘이 SPL에 내장되어 있습니다:
- 인‑메모리 컴퓨팅 – 이진 탐색, 시퀀스 번호 위치 지정, 위치 인덱스, 해시 인덱스, 다계층 시퀀스 위치 지정, …
- 외부 저장소 검색 – 이진 탐색, 해시 인덱스, 정렬 인덱스, 값과 함께하는 인덱스, 전체 텍스트 검색, …
- 트래버설 컴퓨팅 – 지연 커서, 다목적 트래버설, 병렬 다중 커서, 순서가 지정된 그룹화 및 집계, 시퀀스 번호 그룹화, …
- 외래키 연관 – 외래키 주소화, 외래키 시퀀스 번호화, 인덱스 재사용, 정렬된 시퀀스, 일방 파티셔닝, …
- 병합 및 조인 – 순서가 지정된 병합, 구간별 병합, 연관 위치 지정, 부착 테이블, …
- 다차원 분석 – 부분 사전 집계, 기간별 사전 집계, 중복 정렬, 불리언 차원 시퀀스, 태그‑비트 차원, …
- 클러스터 컴퓨팅 – 클러스터 다존 복합 테이블, 중복 차원 테이블, 구간 차원 테이블, 중복‑패턴 장애 복구, 스페어‑휠‑패턴 장애 복구, 로드 밸런싱, …
스토리지 인식 최적화
논리적·물리적 계산은 데이터 저장소와 분리될 수 없습니다. 계산 목표에 맞게 데이터를 조직(예: 특정 필드 기준 정렬)하면 성능이 크게 향상되며, 많은 고성능 알고리즘이 스토리지 지원을 전제로 합니다.
따라서 SPL은 고성능 파일 스토리지를 제공합니다—전통적인 데이터베이스의 폐쇄형 스토리지와는 구별됩니다. 논리적인 관점에서 SPL의 고성능 파일은 다른 데이터 소스와 동일하게 동작하지만, 압축, 컬럼형 저장, 인덱싱 등 엔지니어링 방법을 추가해 속도를 높입니다. 수많은 고성능 알고리즘이 이 파일 스토리지를 기반으로 구현됩니다.
물리적 스토리지는 순수 논리 DW가 가질 수 없는 컴퓨팅 능력을 SPL에 부여하여, 다른 물리적 DW에 비해 현저한 성능 우위를 제공합니다. 실제 상황에서는 SPL이 수 배에서 수십 배에 달하는 성능 향상을 달성하는 경우가 많습니다.
성능 향상 사례
- 오픈소스 SPL이 은행 모바일 계좌 시스템의 사전 연관 쿼리를 실시간 연관으로 전환했습니다.
전반적으로 SPL의 완전하고 고성능의 컴퓨팅 능력—다양한 데이터 소스를 위한 풍부한 인터페이스와 결합되어—논리적 데이터 웨어하우스를 구축하기 위한 강력한 후보가 됩니다.
More Lightweight
- Low hardware requirements – SPL은 JVM(JDK 1.8+)이 설치된 모든 OS에서 실행되며, 일반적인 VM 및 컨테이너에서도 동작합니다.
- Small footprint – 설치 크기는 **
그리드에서 코딩하는 프로그래밍 언어 – (link to documentation)
더 큰 그림
- 논리적 능력 – 표현력 있고 완전한 언어 기능.
- 물리적 컴퓨팅 능력 – 기본 스토리지에서 효율적인 실행.
- 데이터 소스 통합 – 다양한 소스와의 원활한 연결.
- 데이터 유형 지원 – 구조화, 반구조화, 시계열 데이터 처리.
- 성능 보장 – 예측 가능하고 확장 가능한 쿼리 실행.
- 사용 용이성 – 낮은 학습 곡선과 직관적인 도구.
- 개발 및 운영 비용 – 최소한의 오버헤드와 운영 복잡성.
SPL은 이 모든 항목을 충족하여 논리적 DW를 구축하기 위한 강력한 후보가 됩니다.
시작하기
SPL은 오픈소스입니다. GitHub에서 소스 코드를 받아 무료로 사용해 보세요.
https://github.com/your‑org/spl