DuckDB와 Parquet 기반 3.4M 태양광 패널 공간 데이터 최적화 처리

3.4M Solar Panels

2026년 4월 22일19분intermediate

AI 요약

Context

대규모 지리 공간 데이터셋(GM-SEUS v2)의 효율적인 분석을 위해 기존 GeoPackage(GPKG) 형식의 한계를 극복해야 하는 상황. 3.4M 개 이상의 패널 데이터를 처리하기 위한 고성능 쿼리 엔진과 최적화된 저장 포맷의 도입이 필요함.

DuckDB의 Spatial, H3, Parquet 익스텐션을 활용한 인메모리 분석 기반 구축
GPKG 데이터를 Parquet 포맷으로 변환하여 I/O 효율성 및 저장 공간 최적화 달성
Hilbert Curve 기반의 HILBERT_ENCODE 정렬을 적용한 공간 데이터의 물리적 근접성 최적화 및 쿼리 성능 향상
ZSTD 코덱(Compression Level 22)과 Row Group Size(15,000) 설정을 통한 데이터 압축률과 스캔 속도의 Trade-off 조절
ST_TRANSFORM을 통한 좌표계 변환(AEA to EPSG:4326) 및 정제 로직을 SQL 파이프라인 내에 통합하여 데이터 전처리 단계 단일화

실천 포인트

1. 공간 데이터 분석 시 단순 스캔 대신 Hilbert Curve 기반 정렬 후 Parquet 저장 검토

2. 데이터 특성에 맞는 ZSTD 압축 레벨과 Row Group 크기 튜닝을 통한 I/O 성능 최적화

3. 복잡한 좌표계 변환 및 데이터 정제 과정을 DuckDB와 같은 분석용 DB의 SQL 파이프라인으로 일원화

태그