OLAP의 비밀: 컬럼 기반 저장으로 빅데이터 분석을 빠르게!

OLAP(Online Analytical Processing) 시스템은 빅데이터 분석의 핵심 기술 중 하나입니다. 여러분이 데이터 분석가나 데이터 엔지니어링 분야를 꿈꾸고 있다면, OLAP의 효율적인 데이터 저장 방식에 대해 아는 것은 필수적이에요. 특히 OLAP가 데이터를 컬럼 기반으로 저장한다는 사실은 놀라운 분석 성능의 비밀이기도 합니다. 이 글에서는 OLAP의 컬럼 기반 저장 방식이 무엇인지, 왜 이렇게 저장하는지, 그리고 어떤 장점과 단점이 있는지 쉽고 자세하게 알아보겠습니다!

목차

• OLAP란 무엇이며, 왜 특별할까요?
• OLAP의 핵심: 컬럼 기반 저장 방식 이해하기
  • 컬럼 기반 저장 방식은 무엇인가요?
  • 왜 컬럼 기반 저장이 분석에 유리할까요? (vs. 행 기반)
• 컬럼 기반 저장 방식의 세 가지 큰 장점!
  • 분석 쿼리 성능을 높여줘요 (효율적인 I/O)
  • 데이터를 더 작게 압축해요 (높은 압축률)
  • 데이터 처리를 더 빠르게 해요 (병렬 처리 용이성)
• 컬럼 기반 저장 방식, 항상 좋을까? (쓰기 작업의 비효율성)
• 실제 사례: 최신 데이터 웨어하우스들은 OLAP를 어떻게 활용할까?
• OLAP와 컬럼 기반 저장, 이것만은 꼭 기억하세요!

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OLAP란 무엇이며, 왜 특별할까요?

OLAP(Online Analytical Processing)은 말 그대로 '온라인 분석 처리' 시스템을 의미합니다. 주로

 

대규모 데이터를 분석하고 보고서를 생성하는 데 특화되어 있어요. 예를 들어, 지난 1년 동안 우리 쇼핑몰에서 가장 많이 팔린 상품이 무엇인지, 특정 지역의 고객들이 어떤 제품을 선호하는지 등을 분석할 때 OLAP 시스템을 활용하죠.

기존에 여러분이 흔히 접했을 OLTP(Online Transaction Processing) 시스템은 데이터 삽입, 수정, 삭제처럼 '거래 처리'에 초점을 맞춥니다. 은행 ATM에서 돈을 인출하거나 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 것이 대표적인

 

OLTP 작업이죠. OLAP와 OLTP는 목적 자체가 다르기 때문에, 데이터를 저장하는 방식도 큰 차이를 보입니다.

OLAP의 핵심: 컬럼 기반 저장 방식 이해하기

컬럼 기반 저장 방식은 무엇인가요?

네, 맞습니다!

OLAP 시스템은 일반적으로 컬럼 기반(Column-oriented)으로 데이터를 저장합니다. 이는 OLTP 시스템에서 주로 사용하는 행 기반(Row-oriented) 저장 방식과는 대조적입니다.

 

쉽게 비유하자면,

• 행 기반 저장은 책장에 책을 한 권씩 통째로 꽂아두는 것과 같아요. (책 한 권 = 한 행)
• 컬럼 기반 저장은 책에서 특정 챕터(예: 저자 이름만 모아둔 페이지, 출판 연도만 모아둔 페이지)만 따로 뜯어내서 별도의 묶음으로 보관하는 것과 같습니다.

즉, 컬럼 기반 저장은 데이터를 각 컬럼별로 분리하여 저장하는 방식입니다.

왜 컬럼 기반 저장이 분석에 유리할까요? (vs. 행 기반)

 

OLAP는 주로 대량의 데이터를 대상으로 특정 컬럼들의 합계, 평균, 개수 등을 계산하는 집계(aggregation) 연산에 최적화되어 있습니다. 이때 컬럼 기반 저장 방식의 진가가 발휘되죠.

 

행 기반에서는 특정 컬럼의 데이터만 필요하더라도 전체 행의 데이터를 모두 읽어와야 합니다. 반면 컬럼 기반으로 저장하면, 쿼리 시 필요한 컬럼의 데이터만 디스크에서 읽어올 수 있어요. 이렇게 불필요한 데이터 읽기(I/O)를 줄여서 쿼리 성능을 엄청나게 향상시킬 수 있습니다.

컬럼 기반 저장 방식의 세 가지 큰 장점!

분석 쿼리 성능을 높여줘요 (효율적인 I/O)

앞서 설명했듯이, OLAP는 특정 컬럼의 데이터를 분석하는 경우가 많습니다.

컬럼 기반 저장은 딱 필요한 컬럼의 데이터만 읽어오기 때문에 디스크에서 데이터를 가져오는 시간(I/O)이 크게 줄어듭니다. 이는 곧 분석 쿼리 속도 향상으로 이어지죠.

데이터를 더 작게 압축해요 (높은 압축률)

같은 컬럼에 저장된 데이터는 대부분 동일한 데이터 타입(예: 모두 숫자, 모두 텍스트)을 가지고, 비슷한 값을 가질 확률이 높습니다. 이 덕분에 컬럼별로 매우 효율적인 압축 알고리즘(예: 런렝스 인코딩, 딕셔너리 인코딩)을 적용할 수 있습니다. 결과적으로 데이터 저장 공간을 크게 절약하고, 디스크에서 읽어와야 할 데이터 양 자체도 줄어들어 분석 성능을 더욱 높일 수 있습니다.

데이터 처리를 더 빠르게 해요 (병렬 처리 용이성)

각 컬럼이 독립적으로 저장되어 있기 때문에, 여러 컬럼에 대한 연산을 동시에 처리하기가 매우 용이합니다. 예를 들어, '상품 가격의 합계'와 '판매량의 평균'을 동시에 계산해야 할 때, 각각의 컬럼을 담당하는 프로세서가 독립적으로 작업을 수행할 수 있죠. 이는 대규모 데이터 분석에서 엄청난 성능 향상에 기여합니다.

 

컬럼 기반 저장 방식, 항상 좋을까? (쓰기 작업의 비효율성)

컬럼 기반 저장 방식은 분석 쿼리에는 매우 유리하지만, 모든 상황에서 완벽한 것은 아닙니다. 새로운 데이터를 삽입하거나 기존 데이터를 수정하는 작업(이른바 '쓰기 작업')에서는 비효율적일 수 있습니다.

 

그 이유는 하나의 행을 구성하는 데이터가 여러 컬럼 파일에 분산되어 저장되기 때문에, 새로운 데이터를 추가하거나 수정하려면 여러 컬럼 파일을 동시에 건드려야 하는 추가적인 오버헤드가 발생하기 때문입니다. 이 때문에 OLTP와 달리 OLAP는 주로 '읽기(Read)' 중심의 워크로드에 더 적합하다고 할 수 있습니다.

 

 

실제 사례: 최신 데이터 웨어하우스들은 OLAP를 어떻게 활용할까?

오늘날 많은 기업들이 사용하는 최신

데이터 웨어하우스 솔루션들은 대부분 OLAP의 컬럼 기반 저장 방식을 채택하고 있습니다. 대표적인 예로는 Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake 등이 있습니다.

 

이러한 솔루션들은 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석하고, 복잡한 비즈니스 인사이트를 얻는 데 필수적인 역할을 합니다. 개발자 입문자로서 이러한 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 서비스를 접할 기회가 있다면, OLAP와 컬럼 기반 저장이라는 개념을 떠올려 보세요.

OLAP와 컬럼 기반 저장, 이것만은 꼭 기억하세요!

 

OLAP는 대규모 데이터 분석 및 보고에 특화되어 있으며, 이를 위해 데이터를 컬럼을 기준으로 저장하는(column-oriented storage) 방식을 채택하여 분석 쿼리 성능을 극대화합니다.

 

개발 주니어나 개발 입문자 여러분이 빅데이터, 데이터 분석, 데이터 엔지니어링 분야에 관심을 갖고 있다면, OLAP의 컬럼 기반 저장 원리를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이 지식이 여러분의 개발 여정에 큰 도움이 될 것입니다. 궁금한 점은 언제든지 더 찾아보고 질문하며 성장해 나가세요!