데이터베이스 간 데이터 비교 방법: SPL 실무 적용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석, DevOps

대상자

데이터베이스 관리자, 데이터 분석가, 개발자

• 난이도: 중간 (SQL 및 SPL 기초 지식 필요)

핵심 요약

• 데이터 유형 차이로 인한 비교 오류를 방지하기 위해 NULL 및 DECIMAL 등 호환 가능한 타입으로 데이터 변환 필요
• SPL의 join() 및 merge join 사용 시 해시 값 대신 수치 비교로 정확한 결과 도출 가능
• 대규모 데이터 처리 시 SPL 채널 기능 활용하여 메모리 오류 방지 및 파일 내보내기 권장

섹션별 세부 요약

1. 데이터베이스 간 데이터 유형 차이

• Oracle: NUMBER(2,0), BINARY_DOUBLE 사용
• MySQL: INT, DECIMAL(10,2) 사용
• 공백 문자('') vs NULL 처리 차이로 인해 비교 시 오류 발생 가능

2. SQL 기반 비교 방법

• MySQL에서 f2 필드의 공백을 NULL로 변환 후 비교
• SQL 코드 예시: SELECT f1, IF(f2='', NULL, f2) AS f2, ...
• 데이터 타입 호환성이 결과 정확성에 직접적 영향

3. SPL 기반 비교 방법

• SPL 코드: cursor로 테이블 구조 확인 후 SQL 생성
• A5.joinx() 사용 시 해시 비교 대신 수치 비교로 데이터 유형 차이 무시
• 대규모 데이터 처리 시 ch.result()로 파일 내보내기

4. 대규모 데이터 처리 전략

• 채널 기능 사용: ch.fetch(f)로 메모리 절약
• 결과 내보내기: bin 파일 형식으로 저장하여 메모리 오류 방지

결론

• *데이터 유형 호환성과 SPL의 해시 비교 무시 기능**을 활용하여 정확한 비교 결과 도출. 대규모 데이터는 ch.result()로 파일 내보내기 권장.