구체화된 뷰 복제본 만들기

이 문서에서는 BigQuery에서 구체화된 뷰 복제본을 만드는 방법을 설명합니다. 구체화된 뷰 복제본은 BigQuery에서 데이터를 로컬로 사용할 수 있도록 외부 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3), Apache Iceberg 또는 Salesforce Data Cloud 데이터를 BigQuery 데이터 세트에 복제합니다. 이를 통해 데이터 이그레스 비용을 방지하고 쿼리 성능을 개선할 수 있습니다.

시작하기 전에

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  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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  5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. 이 문서의 작업을 수행하는 데 필요한 Identity and Access Management(IAM) 권한이 있는지 확인합니다.

필요한 역할

이 문서의 모든 작업을 수행하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 BigQuery 관리자 (roles/bigquery.admin) IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요. 역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이 사전 정의된 역할에는 이 문서의 작업을 수행하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

이 문서의 태스크를 수행하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • bigquery.tables.create
  • bigquery.tables.get
  • bigquery.tables.getData
  • bigquery.tables.replicateData
  • bigquery.jobs.create

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이 권한을 부여받을 수도 있습니다.

BigQuery IAM에 대한 자세한 내용은 BigQuery의 IAM 소개를 참조하세요.

구체화된 뷰 복제본의 데이터 세트 준비

구체화된 뷰 복제본을 만들기 전에 다음 태스크를 완료해야 합니다.

  1. Amazon S3를 지원하는 리전데이터 세트를 만듭니다.
  2. 이전 단계에서 만든 데이터 세트에 소스 테이블을 만듭니다. 소스 테이블은 다음 테이블 유형 중 하나일 수 있습니다.

구체화된 뷰 복제본 만들기

다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

  1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

    BigQuery로 이동

  2. 탐색기 창에서 구체화된 뷰 복제본을 만들려는 프로젝트 및 데이터 세트로 이동한 다음 작업 보기 > 테이블 만들기를 클릭합니다.

  3. 테이블 만들기 대화상자의 소스 섹션에서 다음을 수행합니다.

    1. 다음 항목으로 테이블 만들기에서 기존 테이블/뷰를 선택합니다.
    2. 프로젝트에 소스 테이블 또는 뷰가 있는 프로젝트를 입력합니다.
    3. 데이터 세트에 소스 테이블 또는 뷰가 있는 데이터 세트를 입력합니다.
    4. 에 복제하려는 소스 테이블 또는 뷰를 입력합니다. 뷰를 선택하는 경우 승인된 뷰여야 하며, 그렇지 않은 경우 해당 뷰를 생성하는 데 사용되는 모든 테이블이 뷰의 데이터 세트에 있어야 합니다.
  4. 선택사항: 로컬 구체화된 뷰 최대 비활성에 로컬 구체화된 뷰의 max_staleness을 입력합니다.

  5. 테이블 만들기 대화상자의 대상 섹션에서 다음을 수행합니다.

    1. 프로젝트에 구체화된 뷰 복제본을 만들 프로젝트를 입력합니다.
    2. 데이터 세트에 구체화된 뷰 복제본을 만들 데이터 세트를 입력합니다.
    3. 복제본 구체화된 뷰 이름에 복제본 이름을 입력합니다.
  6. 선택사항: 구체화된 뷰 복제본의 태그고급 옵션을 지정합니다. 로컬 구체화된 뷰 데이터 세트의 데이터 세트를 지정하지 않으면 소스 데이터와 동일한 프로젝트 및 리전에서 자동으로 생성되고 이름이 bq_auto_generated_local_mv_dataset로 지정됩니다. 로컬 구체화된 뷰 이름의 이름을 지정하지 않으면 소스 데이터와 동일한 프로젝트 및 리전에서 자동으로 생성되고 프리픽스 bq_auto_generated_local_mv_가 지정됩니다.

  7. 테이블 만들기를 클릭합니다.

(지정되지 않은 경우) 새 로컬 구체화된 뷰가 생성되고 소스 데이터 세트에서 승인됩니다. 그러면 대상 데이터 세트에 구체화된 뷰 복제본이 생성됩니다.

SQL

  1. 만든 데이터 세트의 기본 테이블에 대해 구체화된 뷰를 만듭니다. Amazon S3 리전에 있는 다른 데이터 세트에서도 구체화된 뷰를 만들 수 있습니다.
  2. 구체화된 뷰를 만든 쿼리에 사용된 소스 테이블이 포함된 데이터 세트에서 구체화된 뷰를 승인합니다.
  3. 소스 테이블에 수동 메타데이터 캐시 새로고침을 구성한 경우 BQ.REFRESH_EXTERNAL_METADATA_CACHE 시스템 프러시저를 실행하여 메타데이터 캐시를 새로고침합니다.
  4. BQ.REFRESH_MATERIALIZED_VIEW 시스템 프로시저를 실행하여 구체화된 뷰를 새로고침합니다.
  5. CREATE MATERIALIZED VIEW AS REPLICA OF을 사용하여 구체화된 뷰 복제본을 만듭니다.

    CREATE MATERIALIZED VIEW PROJECT_ID.BQ_DATASET.REPLICA_NAME
    OPTIONS(replication_interval_seconds=REPLICATION_INTERVAL)
    AS REPLICA OF PROJECT_ID.S3_DATASET.MATERIALIZED_VIEW_NAME;

    다음을 바꿉니다.

    • PROJECT_ID: 구체화된 뷰 복제본을 만들 프로젝트의 이름입니다(예: myproject).
    • BQ_DATASET: 구체화된 뷰 복제본을 만들 BigQuery 데이터 세트의 이름입니다(예: bq_dataset). 데이터 세트는 소스 구체화된 뷰의 리전에 매핑되는 BigQuery 리전에 있어야 합니다.
    • REPLICA_NAME: 만들려는 구체화된 뷰 복제본의 이름입니다(예: my_mv_replica).
    • REPLICATION_INTERVAL: 소스 구체화된 뷰의 데이터를 복제본에 복제하는 빈도(초)를 지정합니다. 60~3,600(포함) 사이의 값이어야 합니다. 기본값은 300(5분)입니다.
    • S3_DATASET: 소스 구체화된 뷰가 포함된 데이터 세트의 이름입니다(예: s3_dataset).
    • MATERIALIZED_VIEW_NAME: 복제할 구체화된 뷰의 이름입니다(예: my_mv).

    다음 예시에서는 bq_datasetmv_replica라는 구체화된 뷰 복제본을 만듭니다.

    CREATE MATERIALIZED VIEW `myproject.bq_dataset.mv_replica`
    OPTIONS(
    replication_interval_seconds=600
    )
    AS REPLICA OF `myproject.s3_dataset.my_s3_mv`

구체화된 뷰 복제본을 만들면 복제 프로세스에서 변경사항에 대한 소스 구체화된 뷰를 폴링하여 데이터를 구체화된 뷰 복제본에 복제하므로 replication_interval_seconds 또는 max_staleness 옵션에 지정된 간격으로 데이터가 새로고침됩니다. 첫 번째 백필이 완료되기 전에 복제본을 쿼리하면 backfill in progress 오류가 발생합니다. 첫 번째 복제가 완료된 후에 구체화된 뷰 복제본의 데이터를 쿼리할 수 있습니다.