1. Overview (프로젝트 배경)

본 프로젝트는 Redash와 Tableau 등 BI 도구에서 사용 중인 SQL을 새로운 환경에 맞게 전환하기 위해 추진되었습니다.
기존 SQL은 복잡한 구조와 다양한 함수가 혼재되어 있어 자동 변환만으로는 한계가 있었으며, Presto 실행 환경 또한 VPN 접속 기반으로 운영되고 있어 통신 및 네트워크 지연 문제가 지속적으로 발생하고 있었습니다.

특히 제한된 일정 내에 약 4,000여 건의 SQL을 8주 이내에 전환해야 하는 요구사항이 존재해, 효율적인 전환 전략과 작업 방식 수립이 필수적인 상황이었습니다.

2. Solution (해결 방안)

대량 SQL 전환 작업의 효율성을 높이기 위해 Python 기반 자동화 프로그램을 개발하고, 이를 중심으로 반복 작업을 최소화했습니다.
또한 고객사 담당자들과의 긴밀한 협업 체계를 구축해 쿼리 특성과 업무 중요도를 빠르게 공유할 수 있도록 했습니다.

전환 대상 SQL에 대해 우선순위를 명확히 정의하고, 핵심 대시보드 및 주요 분석 쿼리부터 단계적으로 작업을 진행함으로써 제한된 기간 내 최대한 많은 전환을 수행할 수 있도록 접근했습니다.

3. Result (성과)

전환 작업 결과, 전체 대상 중 일부는 추가적인 검토와 보완이 필요한 상태로 남았습니다.
총 648건(16.2%)의 SQL은 복잡도 및 구조적 한계로 인해 지속적인 전환 작업이 필요한 것으로 확인되었으며, 521건(13.0%)은 업무 중요도 및 활용도를 고려해 제외 또는 후순위로 분류되었습니다.

또한 변환이 완료된 SQL에 대해서는 실행 가능 여부를 확인했으며, 향후 성능 개선과 최적화를 위한 추가 작업이 필요한 대상도 함께 도출되었습니다. 이를 통해 단순 전환을 넘어, SQL 품질과 운영 효율을 개선하기 위한 후속 과제들을 명확히 정리할 수 있었습니다.