오라클 데이터베이스와 연결하여 데이터를 처리할 때, 두 가지 주요 방식인 파일로 떨구고 읽어오는 방식과 스트림을 이용해 데이터를 직접 읽고 쓰는 방식을 사용할 수 있습니다.

이 두 가지 접근 방식은 각각의 상황에 따라 적합할 수 있습니다.

1. 파일로 떨구고 읽어오는 방식

이 방식은 일반적으로 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스에서 데이터를 중간 파일로 추출하고, 그 파일을 다른 시스템으로 전송 후 로드하는 방법입니다.

데이터의 크기가 크거나 다른 시스템에서 파일을 읽고 처리하는 데 적합합니다.

장점

• 대량의 데이터를 한 번에 처리할 수 있습니다.
• 네트워크 지연에 덜 민감하고 오프라인 배치 처리에 적합 합니다.
• ETL 프로세스의 모듈화가 가능하여 다른 시스템과의 데이터 연동이 용이합니다.

단점

• 디스크 I/O에 의존하기 때문에 처리 속도가 느려질 수 있습니다.
• 파일 생성과 전송에 시간이 소요됩니다.

방법

• 오라클에서 데이터를 CSV, TXT, Parquet, ORC 등과 같은 포맷으로 내보냅니다.
• 내보낸 파일을 대상 시스템으로 전송합니다.
• 대상 시스템에서 파일을 읽어와서 데이터베이스에 로드합니다.

2. 스트림을 이용해 데이터를 읽고 쓰는 방식

스트림을 이용하는 방법은 데이터베이스 간 직접 연결을 통해 실시간으로 데이터를 읽고 쓰는 방식입니다.
보통 JDBC 연결을 사용하여 데이터를 실시간으로 추출하고 목표 데이터베이스에 삽입하는 방식입니다.

장점

• 실시간 데이터 전송 가능, 즉 온라인 배치 처리합니다.
• 디스크 I/O를 최소화하고 네트워크 대역폭만을 사용하여 빠르게 처리 가능 합니다.
• 데이터를 실시간으로 처리하므로 동기화가 잘됩니다.

단점

• 실시간 처리에 네트워크 지연이 발생할 수 있습니다.
• 한 번에 처리할 수 있는 데이터 크기가 상대적으로 작습니다.

방법

• JDBC를 사용하여 오라클 데이터베이스에 직접 연결합니다.
• 데이터를 스트림으로 읽어서 대상 데이터베이스에 실시간으로 삽입합니다.

ETL 툴에서 지원되는 방법

ETL 툴은 이러한 작업들을 자동화하여 관리하는 데 유용하며, 무료로 사용할 수 있는 몇 가지 툴들이 있습니다.
대부분의 ETL 툴에서는 파일 추출 및 로딩뿐만 아니라 스트림을 통한 데이터 연동도 지원합니다.

1. Apache Nifi

• Apache Nifi는 데이터 흐름을 관리하는 강력한 오픈 소스 툴입니다.

  	- 다양한 데이터 소스와 대상에 연결할 수 있고, 파일 처리 또는 스트림 처리 모두 지원합니다.
  	- JDBC 커넥터를 통해 오라클을 포함한 여러 데이터베이스와 직접 연결할 수 있습니다.
  	- 데이터 추출, 변환, 로딩을 쉽게 설정하고 모니터링할 수 있습니다.
  	- 장점: 다양한 커넥터 지원, 실시간 처리 가능, UI 기반으로 직관적 설정합니다.

2. Talend Open Studio

• Talend Open Studio는 무료로 제공되는 ETL 툴로, 데이터 추출, 변환, 로딩(ETL) 작업을 쉽게 설정할 수 있습니다.
  - JDBC 커넥터를 사용하여 오라클 DB와 연결하고, 데이터를 파일로 떨구거나 스트림 처리할 수 있습니다.
  - 다양한 데이터 포맷(예: CSV, XML, JSON)을 지원하며, 실시간 데이터 연동도 가능합니다.
  - 장점: 오픈 소스, GUI를 통한 쉬운 설정.

3. Apache Camel

• Apache Camel은 경량화된 오픈 소스 통합 프레임워크로, 다양한 시스템 간의 데이터 전송을 자동화할 수 있습니다.
  - JDBC, File, JMS, HTTP 등 여러 프로토콜을 지원하여 스트림 처리와 파일 처리가 모두 가능합니다.
  - 오라클 데이터베이스와의 연결 및 파일로 떨구고 읽어오는 작업 모두 처리할 수 있습니다.
  - 장점: 경량화된 프레임워크, 다양한 프로토콜 지원, 확장성 높습니다.

4. Pentaho Data Integration (PDI)

• Pentaho Data Integration (PDI)는 강력한 ETL 툴로, 오픈 소스로 제공됩니다.
  - JDBC를 사용하여 오라클 DB와 연결하고, 파일로 추출하거나 실시간으로 데이터를 스트리밍할 수 있습니다.
  - GUI 기반으로 ETL 파이프라인을 시각적으로 설계할 수 있어서 사용이 편리합니다.
• 장점: 직관적인 UI, 다양한 데이터 처리 방식 지원 합니다.

ETL 툴에서의 파일 처리와 스트리밍 처리 비교

1. 파일 처리 방식

• ETL 툴에서 파일을 사용하여 처리하는 방식은 대용량 데이터의 배치 처리에 적합합니다.
  예를 들어, 하루 동안 발생한 데이터를 한 번에 처리하거나 대규모 데이터셋을 다룰 때 유리합니다.

• 대상 시스템에 데이터를 일괄적으로 업로드하거나 추출한 파일을 중간에 저장하고, 이후 다른 시스템으로 전달하는 방식입니다.

2. 스트림 처리 방식

• 실시간 처리와 동기화가 필요한 경우 적합합니다.
  예를 들어, 주기적으로 데이터를 실시간으로 추출하고 다른 시스템에 반영해야 할 때 스트리밍 방식이 유리합니다.

• JDBC 연결을 통해 직접 데이터베이스에서 데이터를 읽고, 스트리밍 방식으로 로드합니다.

결론

• 파일로 떨구고 읽어오는 방식은 대량의 데이터를 배치 처리할 때 유리하며, ETL 툴에서는 파일을 다루는 기능을 잘 지원합니다.

• 스트리밍 방식은 실시간 데이터 전송이 필요할 때 유리하며, JDBC를 통해 데이터베이스 간 실시간 연결을 지원하는 ETL 툴에서 가능합니다.

무료 ETL 툴로는 Apache Nifi, Talend Open Studio, Pentaho 등이 있으며, 이들 모두 파일 추출 및 로딩뿐만 아니라 실시간 스트리밍 처리도 지원합니다.
선택은 데이터의 크기, 처리 속도, 실시간 처리 요구사항 등에 따라 결정하면 됩니다.