구글 빅쿼리(Google BigQuery) 화면 구성 - BizSpring BLOG
핵심 요약
- 구글 클라우드 콘솔에서 빅쿼리 화면 구성을 탐색 영역, 리소스, 쿼리 편집기, 세부 정보 패널 4개 영역으로 나누어 설명합니다.
- 탐색 영역에서는 쿼리 기록/저장된 쿼리/작업 기록 확인, 데이터 전송, 쿼리 예약, BI Engine을 통한 시각화 기능을 다룰 수 있습니다.
- 리소스 영역은 테이블⊂데이터 세트⊂프로젝트 구조로 빅쿼리에 적재된 데이터를 관리합니다.
- 쿼리 편집기에서 쿼리를 작성·실행하면 세부 정보 패널에서 결과와 상세 정보를 확인할 수 있습니다.
- 세부 정보 패널은 선택한 항목(쿼리 기록, 프로젝트, 데이터 세트, 테이블 등)에 따라 표시되는 정보가 달라집니다.
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# 구글 빅쿼리(Google BigQuery) 화면 구성
2020년 01월 13일 2023년 04월 14일
테크
이전 시간에 ‘빅쿼리(BigQuery) 시작하기’에서는 빅쿼리를 사용하는 이유와 가입 절차에 대해서 알아보았는데요. 이어서 클라우드 콘솔에서의 빅쿼리 화면 구성에 대해 알아보도록 하겠습니다.
https://blog.bizspring.co.kr/30155
##
빅쿼리 웹 구성요소에 대해 설명하기 전에 염두해 두어야 할 사항
빅쿼리는 기업용으로 만들어진 클라우드식 데이터 웨어하우스 입니다. 즉, 기업에서 데이터를 빅쿼리에 적재해야 한다는 이야기 인데요. 만일 기업에서 빅쿼리에 쌓아 놓은(적재) 데이터가 없다면 급변하는 IT 기술에 대한 이해를 위하여 ‘아~ 이런게 있구나’ 정도로 이해해주세요.
그래도 빅쿼리 궁금하다! 하시는 분들은 리소스 우측 [+ 데이터 추가] 를 클릭하시면 [공개 데이터세트 탐색하기] 를 통해 빅쿼리를 사용해볼 수 있습니다.
빅쿼리 공개 데이터세트에 대한 공식 문서 바로가기
데이터 추가 > 공개 데이터세트 탐색하기
이제 빅쿼리 화면에 대해 설명할게요.
오늘 다룰 내용은 우리가 사용하게 될 빅쿼리 화면 구성 요소 입니다. 빅쿼리 공식 문서에서는 3개 영역으로 나누어 설명하지만 좀 더 세부적으로 설명하기 위하여 4개 영역으로 나눠 보았습니다.
- 탐색 영역: 데이터를 추출/시각화 하기 위한 패널 제공
- 리소스: 프로젝트/데이터세트/테이블에 접근이 가능한 영역
- 쿼리 편집기: 데이터 추출을 위한 명령어(이하 쿼리) 작성 영역
- 세부 정보 패널: 세부 정보 확인 가능한 영역 (*1 에서 선택한 메뉴에 따라 쿼리 기록/저장된 쿼리/작업 기록 확인이 가능)
[ 구글 클라우드 콘솔 – 빅쿼리 활용을 위한 화면 ] 딱! 데이터를 활용하기 좋은 용도로 구성되어있음을 알 수 있었습니다. 영역 별로 자세히 알아 보겠습니다.
1. 탐색 영역
데이터 추출을 위해 사용했던 SQL 명령문(이하 쿼리)에 대한 기록을 확인하거나 데이터 연동, 그리고 쿼리 스케줄링, 시각화를 할 수 있습니다. 이해하기 쉽도록 4개로 분류해 보았는데요.
- 탐색 영역
① 데이터를 추출하는 쿼리 기록을 확인
– 쿼리 기록: 쿼리 편집기에서 실행한 쿼리 자동 저장
– 저장된 쿼리: 저장된 쿼리와 공유한 쿼리 표시. 빈번히 사용되는 쿼리를 저장하는 것이 유용
– 작업 기록: 프로젝트의 로드, 데이터 내보내기/가져오기, 복사 작업 표시
② 다른 곳에 저장된 데이터(ex. SaaS)를 빅쿼리로 가져오는 기능
– 전송: BigQuery Data Transfer Service 기능으로 다른 곳에 저장된 다양한 소스의 데이터를 가져올 수 있도록 하는 기능(API)
③ 스케줄 설정을 통하여 쿼리를 실행
– 예약된 쿼리: 실행 대기 중인 예약된 쿼리가 표시
– 예약: 전체 Google Cloud 조직의 빅쿼리 리소스를 한 곳에서 관리 가능 (*현재 베타 버전)
④ 추출한 데이터 시각화
– BI Engine: 데이터 스튜디오와 같은 시각화 도구와 통합되어 데이터 탐색&분석 속도를 높임
2. 프로젝트 접근이 가능한 영역 – 리소스
- 리소스
리소스에서는 빅쿼리에 적재된 데이터를 관리할 수 있는데요. 테이블 ⊂ 데이터 세트 ⊂ 프로젝트 의 구조로 이루어져 있습니다.
[참고]
– 데이터 세트 : 테이블과 관리를 위한 가상의 테이블(뷰, View)에 대한 액세스를 구성 및 제어하는 데 사용되는 최상위 항목(컨테이너)
– 테이블 : 테이블은 행으로 구성된 개체(개별 레코드)가 포함. 각 레코드는 열(필드;field)로 구성
기본 테이블 : 기본 BigQuery 저장소에서 지원되는 테이블
외부 테이블 : BigQuery 외부 저장소에서 지원되는 테이블
뷰 : SQL 쿼리로 정의된 가상 테이블
쿼리를 가지고 데이터 세트에서 테이블을 만들어내는 게 빅쿼리를 활용하는 주 목적이라고 생각하시면 됩니다. 테이블/데이터 세트/프로젝트 를 선택함에 따라 4번 영역에서 상세정보 확인이 가능한데요. 이는 4번 영역을 설명할 때 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.
3. 데이터 추출을 위한 명령어(이하 쿼리) 작성 영역 – 쿼리 편집기
- 쿼리 편집기
빅쿼리에 저장된 데이터를 확인(추출)하기 위한 쿼리를 작성하는 영역입니다. 쿼리를 작성하고 [실행] 하면 4번 영역에서 결과를 확인할 수 있습니다.
[편집기 숨기기], [전체 화면] 을 통해 쿼리 편집기 필요 여부에 따라 화면 구성을 선택할 수 있고, 쿼리 작성 후에 수행하고 싶은 액션에 따라 [실행], [쿼리 저장], [보기 저장], [쿼리 예약] 등 기능을 제공합니다.
4. 세부 정보 패널
- 세부 정보 패널
선택한 기능에 따라 표시되는 정보가 다릅니다. 하나씩 확인해 보겠습니다.
– 쿼리 기록
쿼리 편집기에서 실행한 쿼리가 자동 저장되어 다시 확인하고 싶은 경우에 유용하게 쓰입니다. 내용을 선택하면 쿼리 전문, 완료 시간 등 상세 정보를 확인할 수 있습니다.
– 저장된 쿼리
저장된 쿼리와 공유한 쿼리 표시를 확인할 수 있습니다. 빈번히 사용되는 쿼리를 저장하면 유용하게 사용할 수 있습니다.
– 작업 기록
프로젝트를 로드하거나 데이터 내보내기/가져오기, 복사한 작업 기록을 확인할 수 있습니다.
– 리소스 > 프로젝트 선택
프로젝트 하위에 데이터세트, 테이블이 존재하는지 알려줍니다. 상세 정보는 프로젝트 하위에 포함된 데이터세트, 테이블을 클릭하여 확인합니다.
– 리소스 > 프로젝트 > 데이터 세트 선택
데이터 세트에 대한 정보를 확인할 수 있습니다. 테이블을 만들거나 공유, 복사, 삭제도 가능합니다.
– 리소스 > 프로젝트 > 데이터 세트 > 테이블 선택
테이블 구조(명세, 스키마)를 확인할 수 있습니다.
테이블이 어떤 항목(필드)으로 구성되어 있고, 항목 별 데이터 유형이나 모드, 그리고 설명이 명시됩니다. 쿼리를 이용하여 데이터 추출하기 이전에 테이블의 스키마 정보를 확인하는 것을 권장합니다.
클라우드 콘솔에서 빅쿼리 화면 구성에 대해 데이터 추출 시 주로 사용하게 될 기능을 중심으로 설명해 보았는데요. 천천히 둘러보시면서 자세한 내용을 확인하고 싶으시다면 구글 클라우드에서 제공하는 제품 문서를 확인해 보시기를 권장합니다.
구글 클라우드 빅쿼리 문서 보러 가기 >
다음 시간에는 실제 클라우드 콘솔을 통하여 빅쿼리에 적재된 데이터를 추출하는 언어인 SQL 에 대하여 (기획자/운영자/마케터/데이터 분석가가 알아야 하는 선에서) 알아보도록 하겠습니다!
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자주 묻는 질문
빅쿼리에 적재된 데이터가 없어도 화면 구성을 살펴볼 수 있나요?
네, 리소스 우측의 [+ 데이터 추가]에서 [공개 데이터세트 탐색하기]를 클릭하면 데이터가 없어도 빅쿼리를 사용해볼 수 있습니다.
빅쿼리 화면은 몇 개 영역으로 구성되나요?
구글 공식 문서는 3개 영역으로 설명하지만, 본문에서는 좀 더 세부적으로 탐색 영역, 리소스, 쿼리 편집기, 세부 정보 패널의 4개 영역으로 나누어 설명합니다.
쿼리 기록과 저장된 쿼리는 어떻게 다른가요?
쿼리 기록은 쿼리 편집기에서 실행한 쿼리가 자동으로 저장되는 것이고, 저장된 쿼리는 사용자가 직접 저장하거나 공유한 쿼리를 표시합니다. 빈번히 사용되는 쿼리는 저장해두면 유용합니다.
리소스 영역의 데이터 구조는 어떻게 되어 있나요?
테이블이 데이터 세트에 속하고, 데이터 세트가 프로젝트에 속하는 구조(테이블⊂데이터 세트⊂프로젝트)로 이루어져 있습니다. 데이터 세트는 테이블과 뷰에 대한 액세스를 구성·제어하는 최상위 컨테이너입니다.
테이블을 선택하면 어떤 정보를 볼 수 있나요?
테이블을 선택하면 테이블의 구조(스키마)를 확인할 수 있으며, 필드 구성과 데이터 유형, 모드, 설명 등이 표시됩니다. 쿼리로 데이터를 추출하기 전에 이 스키마 정보를 먼저 확인하는 것이 권장됩니다.