EDW로 쓰고있는 사이베이스는 너무 느려서 다른 DB로 마이그레이션 하려고 하는데 어떤 DB가 좋을까?
데이터 웨어하우스(EDW)에서 사용되는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 선택할 때, 다음과 같은 요소들을 고려해야 합니다:

1. 성능과 스케일 아웃: 대용량 데이터와 높은 질의 처리 속도가 필요한 경우, 성능이 뛰어난 DBMS를 선택해야 합니다. 스케일 아웃 가능성도 고려해야 합니다.
2. 일관성 있는 성능: 데이터 웨어하우스는 일관된 성능을 제공해야 하므로, 시간에 따른 변동이 적은 DBMS를 선택해야 합니다.
3. 확장성: 미래의 성장을 위해 확장성이 좋은 DBMS를 선택해야 합니다.
4. 비용: 오픈 소스 소프트웨어와 라이선스 비용, 인프라 비용 등을 고려해야 합니다.
5. 개발 및 관리: 개발 및 관리가 쉬운 DBMS를 선택하는 것이 좋습니다.
6. 응용 프로그램 호환성: 기존 애플리케이션과 호환성이 좋은 DBMS를 선택해야 합니다.

다양한 데이터베이스 관리 시스템 중에서 몇 가지 선택지를 제시해 드릴게요:

1. Amazon Redshift: AWS 클라우드에서 실행되는 대규모 데이터 웨어하우스 솔루션입니다. 성능이 뛰어나고 스케일 아웃 가능합니다.
2. Google BigQuery: Google 클라우드 플랫폼(GCP)에서 실행되는 서버리스 데이터 웨어하우스 서비스로, 빅데이터 분석에 적합합니다.
3. Microsoft Azure SQL Data Warehouse: Azure 클라우드에서 실행되는 자동 스케일링 데이터 웨어하우스입니다.
4. Snowflake: 오픈 소스 클라우드 데이터 웨어하우스 서비스로, 확장성과 유연성이 뛰어납니다.
5. Apache Hive: 오픈 소스 데이터 웨어하우스 솔루션으로, 빅데이터 분석에 적합합니다. Hadoop 생태계에서 사용되는 경우 유용합니다.
6. PostgreSQL: 오픈 소스 관계형 데이터베이스로, 다양한 서드파티 솔루션과 호환됩니다.

결론적으로, 데이터 웨어하우스를 위한 데이터베이스 선택은 기업의 요구사항, 전략, 기술 스택, 예산 등에 따라 달라질 수 있습니다. 이러한 요소를 고려하여 가장 적합한 DBMS를 선택하는 것이 중요합니다.
 EDW(Enterprise Data Warehouse)에서 사용하는 데이터베이스로는 크게 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 컬럼 기반 데이터베이스, NoSQL 등이 있습니다. 데이터의 특성과 사용 목적, 성능 요구사항 등에 따라 적합한 데이터베이스를 선택해야 합니다.

EDW에서 느린 처리 속도를 개선하기 위해 고려할 수 있는 몇 가지 데이터베이스는 다음과 같습니다.

1. Amazon Redshift
Amazon Redshift는 클라우드 기반의 컬럼 기반 데이터 웨어하우스로, 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. 또한 SQL과 같은 관계형 데이터베이스와의 호환성이 높아서, 기존의 데이터 웨어하우스를 이식하는 데 용이합니다.
2. Google BigQuery
Google BigQuery는 클라우드 기반의 컬럼 기반 데이터 웨어하우스로, 빅데이터 분석을 위해 설계되었습니다. 대규모 데이터 집합을 빠르게 처리하고, 분석 결과를 시각화하는 데 유용합니다.
3. Microsoft Azure Synapse Analytics
Microsoft Azure Synapse Analytics는 클라우드 기반의 하이브리드 데이터 웨어하우스로, 관계형 데이터베이스와 컬럼 기반 데이터베이스를 통합하여 사용할 수 있습니다. 또한 머신러닝, 데이터 개인정보보호 기능 등을 지원합니다.
4. Apache Hadoop
Apache Hadoop은 오픈소스 빅데이터 플랫폼으로, 대규모 분산 데이터 처리를 지원합니다. 여러 노드에 데이터를 분산해서 저장하고 처리하여 높은 성능과 확장성을 제공합니다.
5. Apache Cassandra
Apache Cassandra는 NoSQL 데이터베이스로, 분산 시스템을 위해 설계되었습니다. 높은 가용성과 확장성을 제공하며, 읽기 성능이 뛰