Athena의 테이블, 데이터베이스, 데이터 카탈로그 이해

Athena에서 카탈로그, 데이터베이스 및 테이블은 기본 소스 데이터에 대한 스키마를 정의하는 메타데이터 정의를 위한 컨테이너입니다.

Athena는 다음 용어를 사용하여 데이터 객체의 계층 구조를 참조합니다.

때때로 이 객체는 다음과 같이 동등한 대체 이름으로 참조되기도 합니다.

각 데이터 세트에 대한 테이블이 Athena에 있어야 합니다. 테이블의 메타데이터는 Amazon S3의 데이터 위치를 Athena에 알려주고, 데이터의 구조(예: 열 이름, 데이터 유형 및 테이블 이름)를 지정합니다. 데이터베이스는 테이블의 논리적 그룹이며 데이터 세트에 대한 메타데이터와 스키마 정보만 보유합니다.

쿼리하려는 각 데이터 세트에 대해 쿼리 결과를 얻고 반환하는 데 사용할 기본 테이블이 Athena에 있어야 합니다. 따라서 데이터를 쿼리하기 전에 테이블이 Athena에 등록되어 있어야 합니다. 자동 또는 수동으로 테이블을 만들면 등록이 이루어집니다.

AWS Glue 크롤러를 사용하여 테이블을 자동으로 생성할 수 있습니다. AWS Glue 및 크롤러에 대한 자세한 내용은 AWS Glue Data Catalog을 사용하여 데이터에 연결 섹션을 참조하세요. AWS Glue는 테이블을 생성할 때 자신의 AWS Glue 데이터 카탈로그에 해당 테이블을 등록합니다. Athena는 AWS Glue 데이터 카탈로그를 사용하여 이 메타데이터를 저장하고 검색하며, 기본 데이터 세트를 분석하기 위해 쿼리를 실행할 때 사용합니다.

테이블 생성 방법에 관계없이 테이블 생성 프로세스는 Athena를 통해 데이터 세트를 등록합니다. AWS Glue Data Catalog에서 이 등록이 이루어지며, 등록하면 Athena가 데이터에 대해 쿼리를 실행할 수 있게 됩니다. Athena 쿼리 편집기에서 이 카탈로그(또는 데이터 소스)는 AwsDataCatalog 레이블로 참조됩니다.

테이블을 만든 후에는 SQL SELECT 문을 사용하여 테이블을 쿼리해서 원본 데이터의 특정 파일 위치 가져오기 등을 수행할 수 있습니다. 쿼리 결과는 Amazon S3의 지정된 쿼리 결과 위치에 저장됩니다.

AWS Glue 데이터 카탈로그는 Amazon Web Services 계정 전반에서 액세스할 수 있습니다. 다른 AWS 서비스도 AWS Glue 데이터 카탈로그를 공유할 수 있으므로 Athena를 사용하여 조직 전체에서 생성된 데이터베이스와 테이블을 볼 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

테이블 및 데이터베이스를 수동으로 생성하는 경우 Athena는 내부적으로 CREATE TABLE, CREATE DATABASE, DROP TABLE 등의 HiveQL 데이터 정의 언어(DDL) 문을 사용하여 AWS Glue Data Catalog에 테이블과 데이터베이스를 생성합니다.

시작하려면 Athena 콘솔에서 자습서를 사용하거나 Athena 설명서의 단계별 안내서를 살펴보세요.