들어가며 지난 글에서는 Dremel 논문[1]을 통해서 Nested Data(중첩 데이터)를 저장하기 위한 아이디어인 반복 레벨과 정의 레벨에 대해 살펴보았습니다. 오늘은 논문의 뒷부분인 반복 레벨과 정의 레벨을 이용해 효율적으로 column stripe를 생성하는 방법과 이를 다시 레코드로 바꾸는 방법을 알아보도록 하겠습니다. 그리고 이렇게 만들어진 레코드를 어떻게 쿼리로 처리하는지까지 살펴보도록 하겠습니다.*column stripe: 컬럼 기반 저장 방식에서 데이터를 나누는 단위. ✅ 레코드 -> 컬럼 Google에서 사용하는 많은 데이터는 희소한(Sparse) 형태, 예를 들자면 수천 개의 필드 중 실제로 값이 존재하는 필드는 백개 정도에 불과하는 형태를 갖고 있었습니다. 때문에 사용되는 필..

들어가며 빅쿼리로 수집되는 서비스의 데이터를 보면 > 와 같은 데이터 타입을 자주 볼 수 있습니다. 복잡한 데이터 구조를 효율적으로 저장하고 처리하기 위해 이러한 타입이 사용되는데요, 지난주에도 평소와 같이 데이터를 조회하다가 문득 이런 생각이 들었습니다.컬럼 기반 스토리지에서는 중첩된 데이터를 어떻게 처리할까? 컬럼 기반 스토리지는 각 컬럼을 따로 저장해서 압축률을 높이고 조회 성능을 최적화하는데요, STRUCT나 ARRAY와 같이 중첩되고 반복되는 데이터는 단순한 구조가 아니어서 궁금증이 생겼습니다. 이를 이해하기 위해 BigQuery의 기반이 되는 Dremel이 어떻게 Nested Data를 다루는지 알아보았습니다. Dremel의 등장 : Nested Data를 다루는 방법 Dremel은 구글이 2..