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경험 기반 구체화
BigQuery를 직접 활용한 경험은 없지만, 학교 클라우드 데이터 수업에서 BigQuery의 서버리스 아키텍처를 배웠습니다. 데이터 웨어하우스를 BigQuery로 구축할 때 가장 먼저 고려해야 할 것은 파티셔닝과 클러스터링 전략인데, 날짜 기반 파티셔닝을 설정하면 WHERE 절에 날짜 조건을 쓸 때 스캔 범위가 줄어들어 비용과 성능이 함께 개선됩니다. 두 번째는 스키마 설계 원칙인데, BigQuery는 조인이 비싸서 반정규화(Denormalization)를 더 많이 쓰고 ARRAY·STRUCT 타입을 활용해 중첩 구조를 한 테이블에 담는 방식이 권장됩니다. 비용 관리 측면에서는 SELECT * 대신 필요한 컬럼만 지정하는 습관이 중요한데, BigQuery는 스캔 데이터 용량이 비용 단위가 되기 때문입니다. 향후 BigQuery 기반 분석 환경에서 실제 DW를 구축해보고 싶습니다.
이 결의 특징
BigQuery를 사용한 경험은 수업에서 공개 데이터셋으로 집계 쿼리를 실습한 것이 전부지만, 칼럼형 저장 구조가 전체 스캔 없이 필요한 칼럼만 읽는 방식으로 비용과 속도를 최적화한다는 것과 파티션 키를 날짜 기준으로 설정해 스캔 범위를 제한하는 것이 중요하다는 것을 배운 흔적이 있습니다. 실제 대규모 데이터 웨어하우스 운영 경험은 없다는 한계까지 명시한 결이 자주 보입니다.
이 결이 통하는 자리
학습 내용과 직접 경험 범위를 구분하면서 파티션과 칼럼형 구조 원리를 설명하는 자리가 설명될 때 통합니다. 경험 한계를 솔직하게 밝히는 결이 살아 있는 곳에서 면접관의 신뢰가 생기는 결이 자주 보입니다.