[Databricks vs Snowflake] Day 3: SQL vs Python, 엔지니어링 생산성의 차이
서론: 언어(Language)가 아키텍처를 결정한다
데이터 플랫폼을 선택할 때 조직의 엔지니어링 DNA는 결정적인 요소다. SQL 중심의 분석가 조직과 Python/Java 중심의 소프트웨어 엔지니어링 조직이 느끼는 두 플랫폼의 생산성은 판이하다. 핵심은 “Python 코드가 어떻게 실행되는가?”에 있다.
1. Runtime Battle: Snowpark vs PySpark
두 플랫폼 모두 Python DataFrame API를 제공하지만, 그 구동 원리는 근본적으로 다르다.
1.1 Snowflake: Snowpark (Translation Layer)
Snowpark는 엄밀히 말해 Spark와 같은 분산 처리 엔진이 아니다.
- 작동 원리: 사용자가 작성한 Python DataFrame 코드는 클라이언트 사이드에서 SQL로 번역(Transpilation)되어 Snowflake SQL 엔진으로 전송된다. 즉, Python은 껍데기(Interface)이고 본질은 SQL이다.
- 장점: 데이터가 Snowflake 밖으로 이동하지 않는다. Snowflake의 강력한 옵티마이저와 마이크로 파티션 Pruning 혜택을 그대로 받는다.
- 한계: Python의 모든 기능을 사용할 수 없다. Anaconda 샌드박스 내에서 승인된 라이브러리만 사용 가능하며, UDF(User Defined Function) 실행 시 직렬화(Serialization) 오버헤드가 발생할 수 있다. SQL로 변환하기 어려운 절차적 로직은 성능 저하가 발생한다.
1.2 Databricks: PySpark (Native Execution)
Databricks에서 Python은 First-class Citizen이다.
- 작동 원리: PySpark 코드는 분산 클러스터의 각 노드에서 JVM과 상호작용하며 직접 실행된다. SQL로 번역되는 과정이 없다.
- 장점: Python 생태계의 모든 라이브러리(Pandas, Scikit-learn, Torch 등)를 제약 없이 사용할 수 있다. 비정형 데이터 처리나 복잡한 알고리즘 구현에 있어 완벽한 자유도를 제공한다.
- 한계: 클러스터 관리 및 메모리 튜닝(OOM 방지)에 대한 엔지니어링 지식이 요구된다.
2. 개발 환경과 협업 (IDE & Notebook)
2.1 Databricks: Notebook Native
Databricks는 탄생부터 노트북(Notebook) 중심이었다. Jupyter 기반의 환경은 데이터 사이언티스트와 엔지니어에게 매우 친숙하다.
- 실시간 협업: 구글 닥스처럼 여러 명이 하나의 노트북에서 동시에 코드를 작성하고 댓글을 달 수 있다.
- Databricks Connect v2: 로컬 IDE(VS Code, PyCharm)와 원격 클러스터를 매끄럽게 연결하여, 로컬에서 디버깅하고 실행은 클라우드에서 하는 환경이 매우 성숙해 있다.
2.2 Snowflake: SQL Native + Worksheets
Snowflake의 UI는 전통적인 SQL Editor에서 출발했다.
- Python Worksheets: 최근 Python 작성을 위한 UI를 제공하지만, 노트북 경험보다는 스크립트 실행 창에 가깝다.
- 로컬 개발: 주로 VS Code 확장 프로그램이나 CLI(SnowSQL)에 의존한다. Snowpark 코드를 로컬에서 테스트하려면 별도의 세션 관리가 필요하며, Databricks만큼의 ‘Interactive’한 느낌은 덜하다.
3. CI/CD와 배포 파이프라인 (Ops)
“코드를 어떻게 배포하고 관리하는가?”는 프로덕션 엔지니어링의 핵심이다.
3.1 Databricks: DABs (Databricks Asset Bundles)
Databricks는 소프트웨어 엔지니어링 표준을 따르기 위해 DABs를 도입했다.
- Infrastructure as Code (IaC): YAML 설정을 통해 Job, Pipeline, Cluster 설정을 코드로 정의한다.
- 워크플로우:
databricks bundle deploy명령 하나로 개발/스테이징/운영 환경에 파이프라인을 배포할 수 있다. Terraform과의 통합도 매우 강력하다.
3.2 Snowflake: Git Integration & DevOps
Snowflake는 과거에 스키마 변경 관리를 서드파티 도구(Schemachange 등)에 의존했으나, 2026년 현재는 Native Git Integration을 제공한다.
- Repository 연동: Snowflake 내부에서 GitHub/GitLab 리포지토리를 직접 참조하여 코드를 실행할 수 있다.
- 접근 방식: 여전히 ‘데이터베이스 객체’를 관리하는 느낌이 강하다. 애플리케이션 배포보다는 SQL 스크립트 버전 관리에 가깝다.
4. 오케스트레이션과 변환 도구: dbt vs DLT
4.1 dbt (Data Build Tool)
Snowflake + dbt 조합은 모던 데이터 스택의 표준(De Facto Standard)이다. SQL 중심의 데이터 모델링을 하는 팀에게 Snowflake는 가장 쾌적한 환경을 제공한다. Databricks도 dbt를 완벽히 지원하지만, Photon 엔진을 사용해야만 비슷한 퍼포먼스를 낸다.
4.2 Delta Live Tables (DLT)
Databricks는 dbt의 대안으로 DLT를 내세운다.
- 특징: Python/SQL로 선언적인(Declarative) 파이프라인을 정의하면, 의존성 관리와 인프라 프로비저닝, 데이터 품질 검사(Expectations)를 플랫폼이 알아서 처리한다.
- 장점: 스트리밍 데이터와 배치 데이터를 하나의 API로 처리할 수 있어, 실시간 파이프라인 구축에 압도적으로 유리하다.
5. 요약
| 특징 | Snowflake | Databricks |
|---|---|---|
| Python 실행 방식 | SQL Transpilation (Push-down) | Native Distributed Execution |
| 개발 도구 (IDE) | Worksheets, VS Code Extensions | Native Notebooks, Databricks Connect |
| 배포 (CI/CD) | Native Git Integration | Databricks Asset Bundles (DABs) |
| 주 사용 언어 | SQL (Python은 보조) | Python/SQL (동등한 지위) |
| Transformation | dbt 친화적 | Delta Live Tables (Stream 결합) |
결론적으로, Snowflake는 “더 강력한 SQL”을 원하는 팀에게 적합하다. 복잡한 인프라 관리 없이 SQL과 dbt로 깔끔한 데이터 웨어하우스를 구축하려는 경우 생산성이 극대화된다.
Databricks는 “데이터로 소프트웨어를 만드는” 팀에게 적합하다. 복잡한 파이프라인, ML 모델 서빙, 스트리밍 처리 등 엔지니어링 복잡도가 높은 문제를 해결할 때, Python의 자유도와 강력한 CI/CD 도구들이 빛을 발한다.