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미래를 예측하는 데이터분석가
[인프런] BigQuery (SQL) 입문 #1 빅쿼리 기초 및 구글 클라우드 환경 설정 본문
BigQuery SQL 입문 정리
1. 데이터베이스 기본 구조
- 데이터 저장 계층: Database → Table → 제품(앱/웹)에서 활용
- 데이터 접근 방식: SQL 쿼리를 통한 데이터 추출
2. 데이터베이스 유형
OLTP (Online Transaction Processing)
- 대표적 예시: MySQL, Oracle, PostgreSQL
- 특징:
- 거래 중심의 데이터베이스
- 명확한 상태 관리 (완료/미완료)
- 잦은 데이터 추가/변경 발생
OLAP (Online Analytical Processing)
- 특징: 데이터 분석에 최적화된 처리 방식
- 데이터 웨어하우스(DW):
- 다양한 소스의 데이터 통합 저장소
- 데이터 소스: DB, 웹 크롤링, 파일, API 등
3. BigQuery 소개
핵심 특징
- 정의: 구글 클라우드의 OLAP + DW 솔루션
- 장점:
- SQL 기반의 간편한 데이터 추출
- 빠른 처리 속도 (비용 발생)
- Firebase, GA4 데이터 통합 분석 가능
- 서버 인프라 관리 불필요
사용 케이스
- 적합한 상황:
- Firebase/GA 활용 기업
- 비용 효율적인 분석 도구 필요 시
- 주요 사용 기업: 쏘카, 당근, 컬리, 마이리얼트립, 원티드랩
비용 구조
- 쿼리 실행 비용
- 데이터 저장 비용
4. 환경 구성
- 구성 요소:
- 프로젝트
- 데이터셋
- 테이블
- 설정 순서: 데이터셋 생성 → 테이블 생성 → 스키마 정의 → 쿼리 실행
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