esProc를 활용한 복수 데이터베이스 간 JOIN 연산 구현 방법

카테고리

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데이터 분석

대상자

- 데이터 분석 및 SQL 개발자: 복수 데이터베이스 간 JOIN 연산이 필요한 상황에서 esProc의 사용법을 학습하고 싶은 사람

- 중급~고급 수준: SQL 기반 JOIN과 esProc의 차이점을 이해하고, 복잡한 데이터베이스 연결 구조를 처리할 수 있는 기술을 필요로 하는 개발자

핵심 요약

• esProc은 복수 데이터베이스 간 JOIN 연산을 지원하는 강력한 도구로, SQL보다 간편한 코드 작성과 높은 성능을 제공
• JOIN 유형에 따라 switch 및 join 함수를 활용하여 차원표와 주-부표 관계를 처리
• 대규모 데이터 처리 시 cursor와 channel 메커니즘을 활용하여 메모리 효율성을 극대화

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의 및 esProc의 필요성

• 복수 데이터베이스 간 JOIN 연산은 SQL 기반 접근보다 복잡하고, Java 활용 시 개발 복잡도가 높음
• esProc은 데이터소스 독립적인 JOIN 연산 기능을 제공하여, 이질적인 데이터베이스 간 연산을 간소화
• 예시: 차량 관리 시스템(DB_Vehicle), 교통 관리 시스템(DB_Traffic), 시민 정보 시스템(DB_CitizenEvent) 간 데이터 연계 필요성

2. esProc 설정 및 데이터베이스 연결

• MySQL JDBC 드라이버 설치 및 esProc IDE에서 데이터소스 연결 설정 방법 설명
• query@x 함수로 메모리에 데이터 로드, keys@i로 차원표의 주키 인덱스 생성
• 연결 성공 시 데이터소스 상태 확인(예: 데이터소스가 분홍색으로 표시됨)

3. 차원표 JOIN 연산 구현 (예시 1)

• switch 함수를 사용하여 외래키 기반 차원표 연계 처리
• 외래키(citizen_id)가 차원표(owner_info)의 고유 레코드를 가리키는 경우, switch는 메모리 내 주소 맵핑을 수행
• 결과 데이터 재사용 가능: A5 결과를 기반으로 복수 연산 수행 가능

4. 대규모 데이터 처리 및 성능 최적화

• 메모리 부족 시 cursor 사용: A4에서 cursor 생성하여 배치 처리
• channel 기반 연산: A6 및 A7에서 채널 생성 후 병렬 연산 수행 가능
• B6 및 B7에서 채널 기반 그룹핑 및 필터링, 결과 재사용

5. 주-부표 JOIN 연산 구현 (예시 3)

• join 함수를 사용하여 plate_no 기반 주-부표 연계
• 결과는 다중 레이어 집합 유지(예: A5 결과에 vehicle_master 및 traffic_violation 레코드 모두 포함)
• 다중 레이어 참조(A6)로 year 및 brand 기반 그룹핑 및 집계 수행

결론

• esProc은 복수 데이터베이스 간 JOIN 연산을 SQL보다 간결하게 처리하며, switch, cursor, channel 등 메커니즘을 통해 대규모 데이터 처리 시 성능 최적화 가능
• 차원표와 주-부표 관계 구분은 JOIN 효율성 향상에 핵심적임
• 실무 적용 시: query@x 및 keys@i로 메모리 인덱싱, cursor 및 channel을 활용한 배치 처리 추천