Amazon S3 Tables의 컴팩션을 통한 쿼리 성능 개선

이 게시물은 Amazon S3 Tables가 자동 컴팩션 기능을 활용하여 쿼리 성능을 최대 3배까지 향상시키는 방법에 대해 설명합니다.

배경 및 문제점

• Apache Iceberg와 Parquet를 사용하는 대규모 데이터셋에서 빈번한 업데이트로 인해 작은 파일이 많이 생성됨
• 작은 파일이 많을수록 쿼리 엔진의 읽기 요청 수가 증가하여 성능 저하 발생

컴팩션의 역할과 효과

• 작은 Parquet 파일들을 더 큰 파일로 통합하여 읽기 요청 오버헤드를 줄임
• Amazon S3 Tables는 자동으로 컴팩션을 수행하여 운영 부담을 경감
• 성능 테스트 결과, 컴팩션된 테이블은 최대 3.2배 빠른 쿼리 실행 속도를 보임

결론

• S3 Tables는 스토리지 집약적 워크로드에서 쿼리 성능을 크게 개선하며, 관리 복잡성을 낮춤
• 사용자는 테이블 버킷 생성 후 자동 컴팩션 기능을 통해 최적화된 데이터 관리를 경험할 수 있음