많은 분들이 스노우플레이크를 처음 접하면 "클라우드 기반이라는데, 그럼 데이터는 실제로 어디에, 어떻게 저장되는 걸까?"라는 의문을 가지게 됩니다. 특히 기존 온프레미스 데이터베이스에 익숙했던 분들은 서버가 없고 직접적인 저장소 설정이 없다는 점에서 더 혼란스러울 수 있습니다.
사실 스노우플레이크는 사용자가 저장소를 직접 관리하지 않아도 자동으로 데이터를 저장하고 최적화하는 구조를 갖추고 있습니다. 표면적으로는 간단해 보이지만, 내부를 들여다보면 매우 정교하고 클라우드 친화적인 방식으로 설계되어 있습니다.
이번 글에서는 "스노우플레이크에서 데이터는 어떻게 저장될까?"라는 주제를 3가지 핵심 키워드 – 마이크로 파티션(Micro-partition), 메타데이터(Metadata), 스토리지 분리 구조 –를 중심으로 설명했습니다. 클라우드 시대의 새로운 데이터 저장 방식이 궁금하시다면 이 글이 도움이 될 것입니다.
마이크로 파티션: 스노우플레이크 데이터 저장의 핵심
스노우플레이크의 데이터 저장 방식에서 가장 두드러진 특징은 '마이크로 파티션(Micro-partition)'입니다. 일반적인 데이터베이스에서는 테이블 단위로 데이터를 저장하고, 필요에 따라 인덱스를 만들고, 파티션을 나누곤 합니다. 하지만 스노우플레이크는 기본적으로 모든 데이터를 자동으로 수많은 작은 블록으로 쪼개어 저장했습니다.
이 블록 하나하나가 마이크로 파티션입니다. 각 파티션은 보통 50~500MB 정도로 작고, 내부적으로는 컬럼 단위 압축이 적용됩니다. 즉, 데이터를 입력하면 사용자는 특별히 파티션을 지정하지 않아도 스노우플레이크가 알아서 데이터를 자르고, 압축하고, 저장소에 효율적으로 분배했습니다.
이 구조는 검색 속도를 높이는 데 결정적인 역할을 했습니다. 예를 들어 특정 날짜나 지역 데이터만 조회할 경우, 전체 테이블을 탐색하는 것이 아니라 조건에 맞는 파티션만 골라서 읽기 때문에 훨씬 빠르고 비용도 절감되었습니다.
메타데이터: 스노우플레이크가 모든 것을 연결하는 지능적 정보 관리
스노우플레이크는 데이터를 단순히 저장하는 데서 멈추지 않았습니다. 각 데이터 조각에 대한 **정밀한 메타데이터(metadata)**를 함께 저장하여, 쿼리 최적화와 분석 속도 향상에 활용했습니다.
각 마이크로 파티션에는 해당 파티션이 포함하는 최소값과 최대값, NULL 값 여부, 데이터 타입 등 다양한 정보가 자동으로 기록되었습니다. 이를 통해 WHERE 절이나 조인 조건이 들어왔을 때, 필요한 파티션만 선택적으로 조회할 수 있었습니다. 이걸 'Pruning(가지치기)'라고 부르기도 했습니다.
이러한 메타데이터는 실제 쿼리 실행 과정에서 다음과 같은 단계로 작동했습니다. 우선 사용자가 SQL을 입력하면, 스노우플레이크는 해당 쿼리의 조건을 파악해 관련된 메타데이터를 스캔했습니다. 그 후 어떤 마이크로 파티션이 이 조건에 포함될 수 있는지를 판별한 뒤, 정확히 필요한 데이터 블록만 컴퓨팅 리소스를 통해 로딩했습니다. 즉, 데이터 자체를 먼저 로딩하는 것이 아니라, "메타데이터 → 파티션 필터링 → 데이터 접근"이라는 경로를 통해 속도와 비용을 동시에 최적화했습니다.
또한, 이 메타데이터는 스노우플레이크의 쿼리 최적화 엔진에 의해 적극적으로 사용되었습니다. 예를 들어, 동일한 조건의 쿼리를 반복하면 이전 실행 결과를 참조하거나, 필요한 컬럼만 미리 읽어들이는 방식으로 리소스를 최소화한 실행 경로를 계산했습니다.
이러한 메타데이터 기반 실행은 사용자가 인덱스를 만들거나 쿼리 힌트를 줄 필요 없이 자동으로 효율적인 분석을 가능하게 했습니다. 기존 RDBMS와 다른 스노우플레이크만의 '스마트한 저장' 방식이었습니다.
스토리지와 컴퓨트의 분리: 유연성과 확장성의 기반
스노우플레이크의 또 다른 핵심은 스토리지와 컴퓨트가 분리된 구조였습니다. 기존 데이터베이스는 저장소와 서버가 하나의 시스템으로 묶여 있는 경우가 많았습니다. 하지만 스노우플레이크는 데이터를 저장하는 영역과 데이터를 처리하는 영역을 분리해서 운영했습니다.
스토리지 영역은 클라우드 벤더(AWS, GCP, Azure)의 객체 스토리지(S3 등) 위에 구축되었습니다. 사용자는 어디에, 어떻게 저장할지 고민할 필요 없이 단순히 데이터를 넣기만 하면 되었습니다. 컴퓨팅 영역은 필요할 때만 작동하는 Virtual Warehouse(가상 창고)가 맡았습니다.
이 구조의 장점은 명확했습니다. 데이터를 아무리 많이 저장해도, 분석하거나 쿼리하지 않으면 비용이 거의 들지 않았습니다. 또한 동일한 데이터를 여러 팀이 동시에 분석할 경우, 각자 별도의 컴퓨트 리소스를 활용할 수 있어 속도 저하 없이 독립적인 작업이 가능했습니다. 즉, 스노우플레이크에서의 데이터 저장은 단순한 '보관'이 아니라 확장성과 효율성을 염두에 둔 전략적인 설계라고 볼 수 있었습니다.
자동화와 최적화로 구현한 데이터 민주화
스노우플레이크는 사용자가 직접 저장소를 구성하거나 인덱스를 설정할 필요가 없었습니다. 입력된 데이터는 자동으로 분할되고, 압축되며, 필요한 정보는 메타데이터로 정리되었습니다. 또한 저장과 연산이 분리된 구조 덕분에 필요할 때만 컴퓨트를 사용하고, 원하는 만큼만 데이터를 불러올 수 있는 '유연한 분석 환경'이 만들어졌습니다.
이러한 구조는 단순히 기술적인 이점에서 그치지 않았습니다. 데이터 분석을 필요로 하는 부서가 많아질수록, 한 개의 데이터셋을 여러 팀이 독립적으로 접근하고 활용할 수 있다는 점에서 협업 속도와 정확도를 동시에 높여주었습니다. 이전에는 IT팀을 통해야만 접근할 수 있었던 데이터가 이제는 누구나 쿼리로 불러와 사용할 수 있는 데이터 민주화 환경이 실현되었습니다.
정리하자면 "스노우플레이크에서 데이터는 어떻게 저장될까?"라는 질문은 기술적인 구조보다 더 깊은 의미를 품고 있었습니다. 복잡한 설정 없이도 더 많은 데이터를 다루고, 더 빠르고, 더 저렴하게 분석할 수 있도록 만든 구조. 그게 바로 스노우플레이크가 선택받는 이유였습니다.
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