SMILES/InChI 처리를 위한 DuckDB 확장 모듈 기반 분석 파이프라인 구축

I built a DuckDB extension to handle chemistry data without pandas or RDKit

nk_Enuke2026년 5월 2일7분intermediate

AI 요약

Context

화학 데이터 분석 시 RDKit과 pandas를 활용한 전통적 방식의 의존성 발생. Google Colab 런타임 불안정성 및 pandas 버전 충돌로 인한 데이터 전처리 병목 현상 지속.

Technical Solution

DuckDB Community Extension 기반의 ducksmiles 모듈을 개발하여 SQL 레이어에서 화학 데이터 직접 처리
RDKit의 Mol 객체 생성 과정을 생략하고 InChI 문자열에서 레이어를 직접 추출하는 최적화 로직 구현
SMILES ⇄ SELFIES 상호 변환 기능을 내장하여 ML 모델 입력 데이터 생성 공정 단순화
PDB/CIF/XYZ 등 대용량 3D 구조 파일의 메타데이터를 파일 전체 로드 없이 SQL로 Aggregation 하는 구조 설계
잘못된 SMILES 입력 시 Exception 대신 NULL을 반환하는 Error Handling으로 대규모 Batch 처리 안정성 확보
DuckDB의 native reader(S3, Parquet, CSV)와 결합하여 데이터 인입부터 전처리까지 단일 쿼리로 통합

실천 포인트

- 도메인 전용 라이브러리의 의존성 충돌이 심한 경우 DB Extension 도입 검토 - 대규모 배치 처리 시 개별 레코드의 예외가 전체 프로세스를 중단시키지 않도록 NULL 반환 전략 적용 - 외부 파일 포맷의 부분 추출이 필요한 경우 full-load 대신 String Parsing 기반의 직접 접근 방식 고려

태그

#Extension #SMILES #Batch Processing #Data Pipeline #DuckDB

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