Databend UDF: 사용자 정의 함수로 데이터 처리의 한계를 극복하는 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

• 데이터 엔지니어, 분석가, 머신러닝 엔지니어
• 데이터 파이프라인 최적화 및 고성능 계산이 필요한 중급~고급 사용자

핵심 요약

• Databend의 UDF는 Python, JavaScript, WASM, Lambda 등 다양한 언어로 구현 가능한 사용자 정의 함수로, 복잡한 데이터 처리와 분석을 가능하게 함
• Lambda UDF는 간단한 SQL 표현식으로 데이터 클렌징 및 표준화에 적합하며, Python UDF는 머신러닝 및 외부 서비스와의 상호작용에 강점
• WASM UDF는 고성능 계산이 필요한 작업(예: 피보나치 계산)에 최적화되어 있으며, 보안성과 확장성을 갖춘 마이크로서비스 형태의 외부 UDF 서버도 지원

섹션별 세부 요약

1. Lambda UDF: 간단한 SQL 기반의 데이터 처리

• 데이터 클렌징 및 표준화를 위한 간단한 로직 (예: 전화번호 정규화, 할인 계산)
• 중복된 SQL 표현식을 재사용 가능한 컴포넌트로 모듈화하여 쿼리 복잡도를 줄임
• 예시 코드: CREATE FUNCTION clean_phone AS (s) -> regexp_replace(s, '[^0-9]', '');

2. Python UDF: 고급 알고리즘 및 외부 서비스 연동

• Python의 머신러닝 라이브러리(예: scikit-learn, pandas)와의 통합 가능
• 예시: 주소 클렌징 및 유효성 검증 (정규식, 문자열 처리, 유효성 검사)
• 구현 예: CREATE FUNCTION standardize_address(STRING) RETURNS STRING LANGUAGE python HANDLER = 'clean_address'

3. JavaScript UDF: 보안성과 유연성의 균형

• JSON과 같은 반정규화 데이터 처리에 적합 (PII 제거, 필드 표준화 등)
• JavaScript의 샌드박스 환경을 활용한 보안성 강화
• 예시: 이벤트 로그 처리 (IP 주소 제거, 타임스탬프 추가, 국가 코드 대문자 변환)

4. WASM UDF: 고성능 계산을 위한 WebAssembly 기반

• Rust로 구현된 WASM UDF는 런타임 해석이 아닌 컴파일된 이진 형식으로 실행하여 성능 향상
• 예시: 피보나치 계산 (Rust 코드로 WASM 컴파일 후 Databend에 업로드)
• 컴파일 명령: cargo build --release --target wasm32-wasip1

5. 외부 UDF 서버: 확장성과 기업 작업부하 처리

• 마이크로서비스 형태의 외부 UDF 서버를 통해 대규모 작업 처리 가능
• 보안 및 확장성 고려사항 (예: 인증, 로드 밸런싱, 네트워크 분리)

결론

• 데이터 처리 복잡도와 성능 요구사항에 따라 Lambda, Python, WASM, 외부 서버 UDF를 선택해야 하며, 보안성과 확장성은 반드시 고려해야 함
• 실무 적용 시 UDF 로직의 테스트, 성능 프로파일링, 및 외부 서비스와의 통합 검증이 필수