안녕하세요. big query에서 파티션 컬럼을 사용하여 불필요한 부분을 읽지 않고 데이터를 가져옴으로써 비용과 성능을 최적화하는 부분은 많은 분들이 알고 계실 듯합니다. 위와 같이 파티션 컬럼을 이용할 경우 많은 이점을 가질 수 있지만 그렇게 하지 못하는 경우가 존재할 수 있습니다. 만약에 테이블에 날짜 컬럼이 여러 가지인데, 사용하고자 하는 날짜 컬럼이 파티션 되지 않은 경우가 다음과 같은 경우입니다. big query에서는 일반 RDB처럼 여러 개의 인덱스(파티션 칼럼)를 제공하지 않습니다. 그렇기 때문에 1개의 파티션 칼럼을 통해서 성능을 향상해야 하는데요. 이 경우 매우 난감한 상황이 발생합니다. 기준으로 하는 날짜 컬럼으로 값을 가져올 경우 데이터가 맞지 않는데 성능, 비용 때문에 이를 써야 ..

멱등성이란 DW에서 데이터를 적재 할때 자주 사용 합니다. DW에서 이따금씩 재처리를 하는 경우 기존의 잘못된 데이터를 지우고 재적재 해야 합니다. 그렇지 않으면 데이터의 중복이 발생하여 데이터가 이상하게 증가하거나 결과값이 이상하게 나올 수 있습니다. 그런데 big query에서 제가 겪은 상황에서 멱등성을 고려 하여 프로세스를 구성하였다가 큰 낭패를 본적이 있습니다. 상황은 다음과 같습니다. bucket에 JSON 형태로 쌓이는 데이터가 있습니다. 데이터는 YYYY/MM/DD 형태로 쌓이고 있습니다. 그런데 데이터를 적재할때 2020/02/26 폴더의 데이터에 서버에서 조금씩 지연되서 들어오는 경우 2020-02-27의 데이터가 들어오는 경우가 있습니다. (한개의 파일에 다른 날짜의 데이터가 들어옴)..