AI Store에서 AI코딩으로 만들어진 앱을 만나보세요!
지금 바로 방문하기

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 처리압축 기반 데이터 로딩으로 3배 이상의 속도를 달성
  • SPL 언어는 SQL의 윈도우 함수 한계를 극복하며, 예: sales.groups(province;top(-3;amount))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()top() 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 감소단일 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