StarRocks의 도입 배경과 성능 최적화

본 글은 컴퓨팅 성능 발전에 따라 ETL에서 ELT로 전환되는 데이터 통합 프로세스와 이에 필요한 고성능 OLAP 엔진의 중요성을 설명합니다. 특히 Apache Iceberg와 같은 오픈 테이블 형식, 스키마 진화 기술의 등장 배경을 설명하고, ELT 환경에 적합한 데이터베이스로 StarRocks를 소개합니다.

기존 빅데이터 분석 방식의 한계를 지적하며, JOIN 활용의 장점과 데이터베이스 내에서 중간 및 최종 집계 데이터를 롤업하여 변환하는 OLAP 엔진의 역할을 강조합니다. 또한, ClickHouse와 StarRocks의 특징을 비교하며 StarRocks가 분리된 데이터를 JOIN하고 다양한 거버넌스 환경에서 통합 분석하는 데 더 적합함을 보여줍니다.

StarRocks는 생성된 컬럼과 materialized view를 통해 데이터 변환을 지원하며, 스케줄러를 통해 materialized view 업데이트를 자동화하고, 네이티브 스토리지로 클라우드 데이터베이스로 동작 가능하며 뛰어난 JOIN 기능으로 대규모 데이터 고속 처리에 강점을 보입니다.