- Supabase Analytics Buckets는 PostgreSQL이 처리하기 어려운 페타바이트 규모의 분석 데이터를 효율적으로 저장하고 쿼리하기 위해 설계된 데이터 웨어하우스 솔루션입니다. 📊
- 트랜잭션 데이터(앱 구동, 빠른 응답 요구)와 분석 데이터(대규모 이력, 추세 분석, 수 초~수 분의 쿼리 허용)의 근본적인 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 🔄
- 분석 데이터베이스는 대량의 데이터를 컬럼 기반으로 저장하여 특정 컬럼에 대한 쿼리 성능을 극대화하며, 이는 로우 기반 저장 방식의 트랜잭션 데이터베이스보다 대규모 분석에 훨씬 효율적입니다. 🏎️
- Supabase 대시보드에서 쉽게 분석 버킷을 생성할 수 있으며, 현재는 비공개 알파 단계로 접근 요청이 필요합니다. 🚀
- 분석 버킷은 S3 테이블과 Iceberg 프로토콜을 기반으로 하며,
pyiceberg와 같은 라이브러리를 통해 Python에서 프로그래밍 방식으로 접근하고 데이터를 관리할 수 있습니다. 🧊 - Foreign Data Wrapper(FDW)를 설정하여 분석 버킷의 데이터를 마치 일반 PostgreSQL 테이블처럼 Supabase 대시보드에서 조회하고 관리할 수 있습니다. 🔗
- 지역별 매출, 인기 상품 등 실제 비즈니스 분석 시나리오에 맞춰 대규모 데이터를 효율적으로 쿼리하고 인사이트를 얻는 데 활용됩니다. 📈
- 테라바이트 또는 페타바이트 규모의 데이터를 저장하더라도 뛰어난 쿼리 성능을 유지하여, 비즈니스 의사결정에 필요한 심층 분석을 가능하게 합니다. 💪
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