Amazon S3 Tables이 압축을 사용하여 쿼리 성능을 최대 3배까지 개선하는 방법

이 글은 페타바이트 규모의 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리 성능을 최적화하는 방법에 대해 설명합니다. 특히, Apache Iceberg를 사용하여 Parquet 데이터셋을 관리할 때 발생하는 수많은 작은 파일 문제와 이로 인한 쿼리 성능 저하를 지적합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 '컴팩션'이라는 프로세스를 통해 작은 파일들을 더 큰 파일로 통합하여 쿼리 성능을 최대 3배까지 개선할 수 있음을 강조합니다. 또한, AWS에서 새롭게 출시된 Amazon S3 Tables가 Apache Iceberg 표준을 기반으로 대규모 테이블 형식 데이터를 저장하고 관리하며, 컴팩션 기능을 통해 스토리지 효율성과 쿼리 성능을 향상시키는 솔루션임을 소개합니다.