데이터 웨어하우스를 설계하고 구성한 경험에 대해 말씀해 주세요. 어떤 요구사항을 고려했는지 궁금합니다.

DW 구성에서 파티셔닝 전략 설계가 성능과 비용을 동시에 결정하는 핵심이었습니다. 초기 설계에서 파티셔닝 없이 날짜 범위 쿼리를 날렸다가 풀 스캔 비용이 예산을 초과하는 문제를 겪었습니다. 이후 이벤트 발생 날짜 기준 파티셔닝을 적용하고, 자주 필터링하는 채널 코드로 클러스터링을 추가했습니다.

파티션 프루닝 효과로 동일 쿼리 비용이 95% 절감됐습니다. 추가로 자주 접근하지 않는 180일 이전 데이터는 저비용 스토리지 티어로 자동 이동하는 수명주기 정책을 적용해 장기 보관 비용도 최소화했습니다. 파티셔닝 기준과 클러스터링 키 선정 과정에서 쿼리 로그 분석으로 실제 접근 패턴을 먼저 파악한 것이 올바른 결정을 가능하게 했습니다. DW 설계는 기능 요구사항과 운영 비용 현실을 함께 최적화하는 과정입니다.