백엔드
Amazon S3 Tables이 압축을 사용하여 쿼리 성능을 최대 3배까지 개선하는 방법
두줄요약
Amazon S3 Tables의 자동 컴팩션이 작은 파일로 인한 읽기 오버헤드를 줄여 쿼리 성능을 높이는 방법을 소개했습니다. 테스트에서는 스토리지 집약적 워크로드에서 최대 3배 수준의 개선을 보였습니다.
핵심 내용
- Apache Iceberg와 Parquet 기반 데이터셋에서 빈번한 세분화 쓰기로 작은 파일이 늘어나면 쿼리 성능 저하가 발생
- 작은 Parquet 파일을 큰 파일로 통합하는 컴팩션이 읽기 요청 수를 줄이고 처리량을 높이는 핵심 메커니즘
- Amazon S3 Tables는 자동 컴팩션과 유지보수 작업을 함께 제공해 관리 부담을 줄이면서 성능을 개선
- 3TB TPC-DS 기반 테스트에서 최대 3.2배, 전체 실행 시간 기준 약 2.26배 성능 향상 관찰
적용해볼 점
- 테이블 버킷 사용으로 자동 컴팩션과 최신 스냅샷 관리 적용
- 워크로드 특성에 맞춰 목표 파일 크기를 64MB~512MB 범위에서 조정
- 작은 파일 누적이 많은 스트리밍, CDC, 로그 분석 테이블의 읽기 성능 점검