dbeaver 사용 가이드 (1) 설치 및 데이터소스 연결

읽기 전에

• 해당 포스팅은 철저하게 AWS Athena / Google Bigquery 웹 콘솔을 사용하는 클라우드 데이터소스를 사용하는 분을 위해 작성되었음을 미리 알려드립니다.

DBeaver란?

대신 귀여운 비버를 드리겠습니다

다운로드 링크1 / 다운로드 링크2 (추천 : 본인 OS에 맞게 설치)

• 윈도우 : dbeaver-ce-7.x.x-win32.win32.x86_64.zip
• 맥 : dbeaver-ce-7.x.x-macos.dmg
• 오픈소스 DB 클라이언트
• 특징
  • 무료지만, 유료툴 못지하게 좋습니다.
  • 유지보수가 활발하게 잘 이루어지고 있습니다.
  • AWS Athena / Google Bigquery 웹 콘솔이 익숙치 않은 분들에게 좋습니다.
• 제공하는 데이터소스
  • Amazon Athena
  • Google Bigquery
  • Mysql
  • Oracle
  • PostgreSQL 등
• 기타 DB클라이언트로 JetBrains의 DataGrip(유료)가 있습니다.

DataSource : Google BigQuery와 연동하기

• 처음 실행 후, 좌측 상단의 전기플러그 +모양을 선택합니다.

• 저는 BigQuery를 연결할 것이기 때문에, 검색창에 BigQuery를 넣어서 선택합니다.
  

• DB를 연결하려면 GCP 서비스 계정이 필요합니다.
  https://console.cloud.google.com/iam-admin/ 에 접속하여 서비스 계정을 추가합니다.

• dbeaver-service란 이름으로 서비스 계정을 하나 만들었습니다.

• 개인용으로 쓰기 때문에, 권한은 전체로 열어두었습니다.
  

• 진행하고 나면, 서비스 계정이 생성된 것을 확인 할 수 있고, 메뉴를 통해 키 만들기를 선택합니다.
  

• JSON을 권장한다고 하니, 만들기를 누릅니다.
  
  

• 아래와 같은 형태의 JSON파일을 다운받아집니다.
  

• 이제 아래 1~3번 영역을 차례로 입력 후, 4번 TEST Connection으로 연결을 확인합니다.

1. GCP Project ID 입력 (https://console.cloud.google.com/home/dashboard 에서 확인 가능)
2. 프로젝트 생성했던 Gmail을 입력합니다.
3. JSON을 불러옵니다.

• Test Connection했을때 아래 처럼 잘 나오면 성공하신겁니다.
  
  (혹시나 설치하는 과정이 나오면 Download 하시면 자동으로 설치해줍니다.)
  

• 모든 과정이 완료되었습니다. 이제 데이터 스키마가 잘 가져와졌다는 것을 확인할 수 있습니다.

• 그리고 프로젝트 > 데이터셋 > 테이블을 확인하고 간단한 쿼리를 돌려서 데이터가 잘 출력됨을 확인할 수 있습니다.

(EOD)