대용량 데이터와 인공지능 엔진의 중추인 SQL

튜토리얼
SQL

용어 “빅 데이터”는 종종 거대한 비구조화 데이터 세트, 실시간 스트림 및 기계 학습 알고리즘을 상상케 합니다. 이 소식 가운데 일부는 전통적인 관계형 데이터베이스의 언어인 SQL이 여전히 그 자리를 지키고 있는지 의문을 제기할 수 있습니다. 스포일러 경고: SQL은 현대 데이터 웨어하우징, 빅 데이터 플랫폼 및 AI 기반 통찰력의 중추이며 그 중요성을 잃지 않고 있습니다.

이 기사에서는 유물이 아닌 SQL이 빅 데이터 및 AI 생태계의 주춧돌로 남아 있으며 데이터 웨어하우징 및 구글 빅쿼리와 같은 클라우드 네이티브 기술에서 번성하는 방법을 탐구합니다.

데이터 웨어하우징에서 SQL의 지속적인 역할

데이터 웨어하우징은 분석과 의사 결정에 기초를 두고 있습니다. SQL은 데이터를 효율적으로 질의, 변환 및 집계하는 데 중추적인 역할을 합니다. Teradata, Oracle, SQL Server와 같은 전통적인 관계형 데이터베이스는 분석 처리를 위해 구조화된 데이터를 저장하는 개념을 개척하면서 SQL을 인터페이스로 채택했습니다.

오늘날 현대적인 클라우드 데이터 웨어하우스인 구글 빅쿼리, Snowflake, Amazon Redshift는 확장성을 혁신적으로 구현하여 페타바이트 규모의 데이터를 질의할 수 있게 했습니다. 그럼에도 불구하고 SQL은 공통 요소로 남아 있어 분석가와 엔지니어가 이러한 시스템과 원활하게 상호 작용할 수 있습니다.

SQL이 데이터 웨어하우징에서 빛나는 이유

  1. 선언적 질의. SQL은 사용자가 실행 메커니즘에 대해 걱정하지 않고 복잡한 쿼리를 표현할 수 있게 합니다. 이 간단함은 현대 아키텍처에서 아름답게 확장됩니다.
  2. 대규모 데이터와의 통합. SQL 기반 도구는 구조화된 및 반구조화된 데이터(예: JSON, Parquet)를 클라우드 데이터 레이크에 저장된 데이터를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, BigQuery는 데이터를 이동시키지 않고 Google Cloud Storage에 저장된 데이터에 대한 SQL 쿼리를 허용합니다.
  3. 상호 운용성. SQL은 Tableau 및 Looker와 같은 현대 BI 도구와 잘 통합되어 시각화를 위한 직접적인 쿼링 기능을 제공합니다.

SQL이 대규모 데이터와 만나다

분산되어 클러스터 전체에 걸쳐 데이터셋이 있는 대규모 데이터에서 SQL은 규모와 복잡성을 처리할 수 있도록 적응했습니다. 분산 쿼리 엔진 및 클라우드 기반 플랫폼을 통해 SQL은 대규모 데이터셋에 대한 고급 분석을 구동할 수 있습니다.

분산 SQL 쿼리 엔진

  • Google BigQuery – 테라바이트 또는 페타바이트 규모의 데이터에 대한 SQL 쿼리를 거의 실시간 결과로 실행할 수 있는 완전히 관리되는 서버리스 데이터 웨어하우스
  • Apache Hive 및 Presto/Trino – Hadoop HDFS 또는 클라우드 객체 스토리지와 같은 분산 파일 시스템에 대한 쿼리를 위해 설계되었습니다
  • Snowflake – 데이터 웨어하우징과 대규모 데이터를 SQL 쿼링 인터페이스로 결합

데이터 레이크 상의 SQL

현대 아키텍처는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간의 경계를 희미하게 합니다. BigQuery 및 AWS Athena와 같은 SQL 도구를 사용하면 객체 스토리지에 저장된 반구조화된 데이터에 직접 쿼리를 수행하여 간극을 효과적으로 극복할 수 있습니다.

예: 빅데이터 분석에서의 SQL

SQL

  

SELECT
    user_id,
    COUNT(*) AS total_transactions,
    SUM(amount) AS total_spent
FROM
    `project.dataset.transactions`
WHERE
    transaction_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY
    user_id
ORDER BY
    total_spent DESC
LIMIT 10;

이 쿼리는 BigQuery에서 수백만 개의 행을 실행할 수 있으며 결과가 몇 초 내에 반환될 수 있습니다.

인공지능 시대의 SQL

AI는 데이터를 기반으로 하며, SQL은 AI 수명주기에서 여전히 필수적입니다. 데이터 준비부터 실시간 예측 제공까지, SQL은 가공되지 않은 데이터와 실행 가능한 통찰 사이의 간극을 좁힙니다.

1. 데이터 준비

머신 러닝 모델을 훈련하기 전에 데이터를 집계, 정리 및 구조화해야 합니다. SQL은 다음에서 뛰어납니다:

  • 조인, 집계 및 필터링
  • 윈도우 함수 또는 조건 로직을 사용한 피처 엔지니어링

2. 머신 러닝을 위한 SQL

BigQuery ML 및 Snowflake Snowpark와 같은 현대 플랫폼을 사용하면 SQL 사용자가 데이터 웨어하우스 내에서 직접 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있습니다.

예를 들어:

SQL

  

CREATE MODEL my_model
OPTIONS(model_type='linear_reg') AS
SELECT
    feature1,
    feature2,
    label
FROM
    `project.dataset.training_data`;

이는 Python 코딩 능력이 부족할 수 있는 분석가들이 ML 워크플로에 참여할 수 있도록 함으로써 AI를 민주화합니다.

3. 실시간 AI 통찰력

Apache Kafka와 같은 스트리밍 플랫폼은 ksqlDB와 같은 SQL 엔진과 통합되어 스트리밍 데이터에서 실시간 분석 및 예측을 가능하게 합니다.

SQL이 대체할 수 없는 이유

SQL은 독특한 강점으로 적응하고 번성했습니다:

  1. 범용 언어. SQL은 도구와 플랫폼 간에 보편적으로 이해되어 다른 시스템 간의 원활한 통신을 가능케 합니다.
  2. 표준화 및 확장. SQL 핵심 구문은 표준화되어 있지만, BigQuery와 같은 플랫폼은 기능을 향상시키기 위해 확장 기능(예: ARRAY 함수)을 도입했습니다.
  3. 클라우드 네이티브 확장성. SQL의 클라우드 플랫폼 통합을 통해 현대 워크로드를 처리할 수 있으며, 데이터 레이크에서 테라바이트 규모의 데이터를 쿼리하거나 머신 러닝 모델을 조정할 수 있습니다.
  4. 진화하는 생태계. dbt와 같은 SQL 기반 도구들은 데이터 변환을 데이터 파이프라인에서 어떻게 관리하는지를 변화시켜, SQL을 현대 데이터 엔지니어링 워크플로우에서도 여전히 유용하게 유지합니다.

도전 과제 및 SQL의 극복 방안

SQL은 비구조화된 데이터 처리나 특정 확장성 문제와 같은 제한 사항이 있지만, 이러한 문제는 현대적인 혁신에 의해 해결됩니다:

  • 반구조적 데이터 처리. BigQuery와 같은 플랫폼의 JSON 및 ARRAY 함수를 통해 중첩 데이터를 직접 쿼리할 수 있습니다.
  • 분산 처리. SQL 기반 엔진은 이제 클러스터 전체에 걸쳐 확장되어 페타바이트 규모의 데이터를 효율적으로 처리합니다.

결론: 데이터 및 AI의 시대를 넘어서는 SQL의 중추적 역할

어제의 관계형 데이터베이스의 구조화된 쿼리에서 오늘날의 최첨단 빅 데이터 및 AI 플랫폼에 이르기까지, SQL은 그 적응성과 필수성을 입증했습니다. SQL은 계속해서 발전하고 있으며, 전통적인 데이터 웨어하우징과 현대의 빅 데이터 및 AI 요구 사이의 다리를 놓고 있습니다.

Google BigQuery와 같은 도구가 SQL을 확장 가능한 클라우드 네이티브 분석의 최전선으로 끌어올림에 따라, SQL은 결코 구식이 아닙니다. 사실, SQL은 현대 데이터 생태계의 중추로, 기업들이 점점 더 복잡해지는 세상에서 데이터를 이해할 수 있도록 보장합니다.

그렇다면 SQL이 구식인가요? 전혀 그렇지 않습니다. SQL은 번창하고 있으며, 계속해서  빅 데이터와 AI 강국을 지원하고 있습니다.

Source:
https://dzone.com/articles/sql-the-backbone-of-big-data-and-ai-powerhouses