VIEW

VIEW는 SQL 쿼리로 정의하는 가상 테이블로, 테이블처럼 FROM 절에서 사용할 수 있습니다.

간단히 생각하면 긴 쿼리를 하나의 테이블처럼 저장해두고 사용한다고 보면 됩니다. WITH와 비슷하다고 생각할 수 있는데, WITH는 쿼리문이 실행될 때 임시로 사용하고, VIEW는 데이터셋에 저장해서 여러 사람이 활용할 수 있습니다.

VIEW는 Logical View와 Materialized View 2가지로 나뉩니다. 아마 VIEW에 대해 들으신 것이 있으시면 전자일 확률이 높습니다. 후자는 최근에 나왔습니다.

VIEW는 일반적으로 테이블로 저장된 경우보다 느리지만, 쿼리문을 쉽게 바꿀 수 있기 때문에 작업 초반에 사용하기 좋습니다. 추후 쿼리문이 고정되면 배치 파이프라인을 구성해 테이블을 저장하면 좋습니다.

Logical VIEW(논리적인 뷰)

쿼리 실행한 후, Save View(한국어로는 보기 저장)을 클릭합니다.

저장할 데이터세트와 테이블 이름을 지정하고 저장을 클릭합니다.

이제 저장된 VIEW를 확인할 수 있습니다. 잘 보면 Table(leadme_sample)과 VIEW(test_view)는 이모티콘이 다른 것을 확인할 수 있습니다.

VIEW를 클릭한 후, 세부정보를 클릭하면 쿼리문을 확인할 수 있고, 쿼리 수정도 할 수 있습니다.

Materialized VIEW(구체화된 뷰)

성능과 효율성을 향상하기 위해 쿼리 결과를 주기적으로 캐시하는 미리 계산된 VIEW입니다.

• 특징

  • 1. 유지보수 불필요 : 기존 테이블이 변경되면 뷰는 다시 계산되고, 증분된 데이터도 자동으로 추가됩니다
  • 2. 최신 데이터 : 기존 테이블이 변경되면 새로 데이터를 읽습니다
  • 3. 스마트 조정 : 쿼리 일부가 연결할 수 없는 경우 다시 시도합니다

• 사용하는 이유

  • 쿼리 실행 시간 및 비용 절감 : ETL 또는 BI 도구에서 사용되는 경우 구체화된 뷰를 사용해야 합니다
  • 자동화된 쿼리 최적화
  • 실시간 데이터 집계 : Materailized VIEW를 BigQuery 스트리밍과 함께 사용하면 실시간으로 집계하고, 최신 데이터를 확인할 수 있습니다

단, HAVING 절, 집계 함수에 다른 연산(ROUND 등)을 하는 경우엔 사용할 수 없습니다.

다른 BigQuery 기능과 비교

공식 문서 (opens new window)

문법

Materialized VIEW는 쿼리를 실행해서 저장하는 방식이 아닌 CREATE 문을 사용합니다.

CREATE MATERIALIZED VIEW project-id.my_dataset.my_mv_table AS
SELECT 
  date, 
  AVG(net_paid) AS avg_paid
FROM 
  project-id.my_dataset.my_base_table
GROUP BY date