esProc SPL: Python과 결합된 DuckDB의 진화된 데이터 분석 도구
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
데이터 분석
대상자
데이터 분석가, Python 및 SQL 개발자, 복잡한 데이터 처리가 필요한 실무자
핵심 요약
- esProc SPL은 SQL의 단순성과 Python의 기능을 결합한 하이브리드 언어로, 복잡한 계산을 간결하게 처리
- CSV/Excel 파일 직접 처리 및 압축 기반 데이터 로딩으로 3배 이상의 속도를 달성
- SPL 언어는 SQL의 윈도우 함수 한계를 극복하며, 예:
sales.groups(province;top(-3;amount))
로 복잡한 보너스 계산 가능 - Python과의 통합을 통해 DuckDB의 분리된 작업 흐름을 해결
섹션별 세부 요약
1. 파일 처리 및 성능
- CSV/Excel 파일을 데이터베이스처럼 사용 가능:
SELECT region, SUM(amount) FROM sales.csv GROUP BY region
- 데이터 압축 기술로 수백만 행 로딩 시 CSV 대비 3배 빠름
- 이진 파일 저장 방식으로 메모리 효율 극대화
2. SQL 한계 vs. SPL의 강점
- SQL에서 윈도우 함수 지원 부재로 복잡한 계산 시 중첩 쿼리 필요
```sql
WITH ranked_sales AS (SELECT ...), SELECT * FROM ranked_sales WHERE rank <=3
```
- SPL의
groups()
및top()
함수로 간결한 표현:sales.groups(province;top(-3;amount))
- 조건 분기 및 반복 구조 지원으로 SQL의
IF/LOOP
한계 극복
3. Python과의 통합
- DuckDB의 분리된 SQL/Python 흐름 (데이터 로딩 → DataFrame → DB 저장)을 해결
- SPL 내부에서 Python 코드 직접 실행 가능: 예, "연속 구매일 5일 초과 시 보너스 2배" 계산
- 코드 복잡성 감소 및 단일 환경에서 작업 가능
결론
- 복잡한 데이터 계산이 필요한 경우, esProc SPL은 SQL + Python 대신 단일 도구로 작업 가능
- 성능, 사용성, 통합성 측면에서 DuckDB의 한계를 해결한 더 효율적인 선택
- "모든 작업을 하나의 창에서 처리"하는 것이 실무적 이점