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Raw Data에서 분석 가능 데이터로의 전환을 위한 SQL 변환 로직 최적화
SQL Functions You Will Actually Use in Data Work
AI 요약
Context
단순 데이터 조회를 넘어 금융 데이터의 특수한 정제 과정이 필요한 분석 환경 분석. Raw Data와 최종 결과물 사이의 간극을 메우기 위한 데이터 변환 레이어의 필요성 제기.
Technical Solution
- CASE 및 COALESCE를 통한 Row-level 조건부 로직 처리로 데이터 정규화 수행
- CAST 및 CONVERT를 활용하여 외부 시스템 유입 데이터의 Type Mismatch 해결
- Window Function 도입을 통한 행 필터링 없는 분석 컬럼 확장 구조 설계
- CTE 또는 Subquery 래핑을 통한 Window Function 결과값의 필터링 조건 적용
- UNION ALL 사용으로 중복 제거 비용을 제거하여 쿼리 성능 최적화
- DBMS별 Date Function의 비호환성을 고려한 표준 ANSI SQL 기반 설계 지향
실천 포인트
1. Window Function 결과값을 조건절로 사용하기 위해 CTE 래핑 적용 여부 확인
2. 데이터 중복이 구조적으로 불가능한 경우 UNION 대신 UNION ALL을 사용하여 오버헤드 제거
3. 다중 선택 필드 처리 시 COALESCE를 통한 Fallback 전략 수립
4. 서로 다른 DB 환경으로의 이관 가능성을 고려하여 Date/Time 함수 호환성 검토