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Dev.toDatabase
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Sling와 DuckLake를 활용한 ACID 기반 Transactional Data Lake 구축
Extract data from Databases into DuckLake
AI 요약
Context
기존 Data Lake의 데이터 정합성 유지 및 버전 관리의 어려움 해결 필요. DuckDB의 효율성과 Cloud Storage의 확장성을 결합한 ACID 트랜잭션 지원 레이어 요구 증대.
Technical Solution
- DuckDB 기반 Catalog Database를 통한 Metadata 및 Schema 버전 관리 구조 채택
- Parquet 파일 포맷 기반의 Object Storage 저장 방식을 통한 데이터 저장 효율 최적화
- Sling CLI를 활용한 PostgreSQL 등 다양한 Source DB로부터의 데이터 추출 파이프라인 설계
- YAML 기반 설정을 통한 Stream 정의 및 Target Object 매핑 자동화
- Update Key 기반 Incremental Load 방식을 통한 중복 제거 및 데이터 최신성 유지
- Primary Key 기반의 Merge 로직을 통한 Target Table의 데이터 무결성 보장
실천 포인트
- 데이터 레이크 구축 시 ACID 트랜잭션 지원 여부 확인 - 전체 데이터 재추출 비용 절감을 위한 Incremental Load용 Update Key(Timestamp, ID) 확보 - Metadata 관리 효율성을 위한 별도의 Catalog Database(SQLite, DuckDB 등) 운용 검토 - 인프라 복잡도 감소를 위한 CLI 기반 데이터 이동 도구(Sling 등)의 파이프라인 도입 검토