본문으로 건너뛰기

크로스 소스 설정 복잡한 시나리오 및 SQL 예시

최근 업데이트 2026. 10. 03.

1. 크로스 소스 이벤트 테이블​

1.1 이벤트 시간​

자주 쓰이는 시간 정보 기록 형식과 처리 방법은 다음과 같습니다:

가정 필드 이름가정 값 예시데이터 타입비고
event_time2025-10-15 08:12:34시간내용&타입 모두 올바름

페이지 설정

  • 값 가져오기 방식= 열 값 읽기
  • 이벤트 시간 열= event_time
가정 필드 이름가정 값 예시데이터 타입비고
time_str_a'2025-10-15 08:12:34'텍스트내용 올바름
타입 변환

페이지 설정

  • 값 가져오기 방식= 커스텀 SQL
try_cast( time_str_a as timestamp )
가정 필드 이름가정 값 예시데이터 타입비고

time_str_b

'15/Oct/2025 13:56:36.864'텍스트

특수 형식

일월년_시분초_밀리초

파싱 함수 사용

페이지 설정

  • 값 가져오기 방식= 커스텀 SQL
try( date_parse( time_str_b, '%d/%b/%Y %H:%i:%s.%f' ) )

더 많은 형식 문자는 다음을 참고하십시오: SQL 매뉴얼

가정 필드 이름가정 값 예시데이터 타입비고
time_str_c'25/10/15 08:12:34'텍스트

특수 형식

연월일_시분초

파싱 함수 사용

페이지 설정

  • 값 가져오기 방식= 커스텀 SQL
try( date_parse( time_str_c, '%y/%m/%d %H:%i:%s' ) )

더 많은 형식 문자는 다음을 참고하십시오: SQL 매뉴얼

가정 필드 이름가정 값 예시데이터 타입비고
ts_101760506518숫자

10자리 숫자 타임스탬프

파싱 함수 사용

*시간대는 쿼리 엔진이 설치된 시간대입니다

페이지 설정

  • 값 가져오기 방식= 커스텀 SQL
try( from_unixtime( ts_10 ) )
가정 필드 이름가정 값 예시데이터 타입비고
ts_101760506518숫자

10자리 숫자 타임스탬프

파싱 함수 사용

*시간대는 쿼리 엔진이 설치된 시간대입니다

tzAsia/Kolkata텍스트*데이터 전송 시점의 시간대이며, 현지 시간으로 복원해야 합니다

페이지 설정

  • 값 가져오기 방식= 커스텀 SQL
try( from_unixtime( ts_10, tz ) )
가정 필드 이름가정 값 예시데이터 타입비고
ts_13

1760506518123

숫자

13자리 숫자 타임스탬프

*시간대는 쿼리 엔진이 설치된 시간대입니다

페이지 설정

  • 값 가져오기 방식= 커스텀 SQL
try( from_unixtime( ts_13 / 1000.000 ) )

1.2 이벤트 시간대​

자주 쓰이는 시간대 기록 방법은 다음과 같습니다:

가정 필드 이름가정 값 예시데이터 타입비고
TIMEZONE

8

숫자내용&타입 모두 올바름

페이지 설정

  • 값 가져오기 방식= 열 값 읽기
  • 이벤트 시간대 열= TIMEZONE
가정 필드 이름가정 값 예시데이터 타입비고
TIMEZONE_A'8'텍스트내용 올바름
타입 변환 사용

페이지 설정

  • 값 가져오기 방식= 커스텀 SQL
try_cast( TIMEZONE_A as double )
가정 필드 이름가정 값 예시데이터 타입비고
TIMEZONE_B'Asia/Shanghai'텍스트지리 정보 시간대
텍스트 타입
시차 계산으로 변환

페이지 설정

  • 값 가져오기 방식= 커스텀 SQL
try( 
 date_diff( /*두 시각의 차이*/
 'minute', /*분 단위로 계산*/
 cast( '2018-01-01 00:00:00'||"TIMEZONE_B" as timestamp with time zone ),
 timestamp'2018-01-01 00:00:00+00:00'
)
/60.0 /*시간 단위로 변환, 소수점 포함*/
)
가정 필드 이름가정 값 예시데이터 타입비고
TIMEZONE_C'08:00'텍스트시각 정보 시간대
텍스트 타입
시차 계산으로 변환
  • 값 가져오기 방식= 커스텀 SQL
try( 
 date_diff( /*두 시각의 차이*/
 'minute', /*분 단위로 계산*/
 cast( '2018-01-01 00:00:00'||"TIMEZONE_C" as timestamp with time zone ),
 timestamp'2018-01-01 00:00:00+00:00'
)
/60.0 /*시간 단위로 변환, 소수점 포함*/
)

1.3 파티션 방식과 푸시다운 로직​

1.3.1 기본 설명​

분석 모델로 조회할 때 프런트엔드 페이지에서 사용자가 조회할 날짜 범위를 선택하면, 시스템은 그 범위에 따라 데이터를 필터링합니다

일반적으로 기반 테이블에는 날짜별로 기록된 파티션 필드가 있으며, 이 필드로 불필요한 데이터를 먼저 걸러 내면 조회 성능을 높일 수 있습니다

part_datedata...
2025-10-01......
2025-10-02......
2025-10-03......
2025-10-04......
2025-10-05......
원본 이미지 보기

예시: 기반 테이블에 part_date 파티션 열이 있음

사용자가 페이지에서 날짜 범위를 선택

part_datedata...
2025-10-01......
2025-10-02......
2025-10-03......
2025-10-04......
2025-10-05......
원본 이미지 보기

시스템은 필요한 데이터만 조회

프런트엔드가 백엔드로 보내는 파티션 필터 로직

part_date between 
date'2025-10-01' /*날짜 시작*/
and 
date'2025-10-03' /*날짜 끝*/

그중 변수 부분은 다음과 같습니다:

part_date between 
${start_date} /*날짜 시작*/
and 
${end_date} /*날짜 끝*/
/* 변수의 데이터 타입은 date입니다 */
/* 이 SQL이 바로 푸시다운 로직이며, 조회 시 시스템이 WHERE 절에 이어 붙입니다 */
경고

시간대 오프셋 문제가 있으므로 파티션 푸시다운 로직 필터링은 첫 번째 단계의 필터링 로직으로만 사용됩니다

이후 실제 이벤트 시간을 기준으로 데이터를 한 번 더 필터링합니다

1.3.2 파티션 방식 예시​

part_datedata...
'2025-10-01'......
'2025-10-02'......
'2025-10-03'......
'2025-10-04'......
'2025-10-05'......
원본 이미지 보기
  • 내용은 하이픈으로 구분된 연월일이고, 타입은 텍스트입니다
  • AE 시스템의 구조와 같습니다
  • 날짜 정보 열과 형식만 선택하면 됩니다
part_datedata...
'2025/10/01'......
'2025/10/02'......
'2025/10/03'......
'2025/10/04'......
'2025/10/05'......
원본 이미지 보기
  • 내용은 슬래시로 구분된 연월일이고, 타입은 텍스트입니다
  • 날짜 정보 열과 형식만 선택하면 됩니다
part_datedata...
20251001......
20251002......
20251003......
20251004......
20251005......
원본 이미지 보기
  • 내용은 연월일 숫자이고, 타입은 숫자입니다

타입이 텍스트인 경우에도 적용됩니다

  • 날짜 정보 열과 형식만 선택하면 됩니다
part_datedata...
1759248000......
1759334400......
1759420800......
1759507200......
1759593600......
원본 이미지 보기
  • 내용은 매일 0시의 10자리 숫자 타임스탬프이고, 타입은 숫자입니다

텍스트 타입이면 먼저 숫자로 변환해야 합니다

13자리 숫자 타임스탬프라면 변수를 타임스탬프로 변환한 후 1000을 곱해야 합니다

  • 커스텀 푸시다운 로직을 선택하고 SQL을 설정합니다
part_date between 
try( to_unixtime( ${start_date} ) )
and 
try( to_unixtime( ${end_date} ) )
year_pmonth_pday_pdata...
2025101......
2025102......
2025103......
2025104......
2025105......
원본 이미지 보기
  • 파티션 열 3개에 각각 연/월/일 정보를 기록하며, 타입은 숫자입니다
  • 커스텀 푸시다운 로직을 선택하고 SQL을 설정합니다
array_position( transform(sequence( ${start_date} , ${end_date} ), x -> year(x) ) , "year_p" ) > 0
and array_position( transform(sequence( ${start_date} , ${end_date} ), x -> month(x) ) , "month_p" ) > 0
and array_position( transform(sequence( ${start_date} , ${end_date} ), x -> day(x) ) , "day_p" ) > 0
/*월이나 연도가 바뀌는 경우를 고려해야 합니다*/

2. 리소스 목록 값 가져오기 방식​

원본 열 이름이 prop1, prop2, prop3 ...이라고 가정합니다

스크린샷에서 긴 SQL은 일부만 표시될 수 있으므로, 전체 SQL은 각 소절의 코드 블록을 기준으로 합니다.

2.1 타입 변환​

골드 획득(원본 데이터)골드 획득(변환 후)
'1024'1024
원본 이미지 보기
  • 원본 데이터의 "골드 획득" 열은 텍스트 타입을 사용합니다
  • 숫자 연산을 할 수 없습니다
  • 숫자 타입으로 변환해야 합니다
  • 값 가져오기 방식에서 SQL을 설정합니다
try_cast( prop1 as double )

2.2 텍스트 연결​

서버 ID(원본 데이터)유저 ID(원본 데이터)유저 고유 ID(변환 후)
SVAPU01SVAPU01
원본 이미지 보기
  • 원본 데이터의 유저 ID는 서버별로 중복될 수 있습니다
  • 서버 ID와 결합해야 유저의 고유 ID를 확정할 수 있습니다
  • 두 값을 연결해야 합니다
  • 값 가져오기 방식에서 SQL을 설정합니다
try( concat( "prop1", "prop2" ) )

2.3 텍스트 분할​

광고 집행 정보(원본 데이터)지역(변환 후)그룹(변환 후)멤버(변환 후)
화둥,1그룹,홍길동화둥1그룹홍길동
원본 이미지 보기
  • 원본 데이터의 텍스트에 여러 정보가 포함되어 있습니다
  • 사용할 때 분할하여 각각 사용하려고 합니다
  • 값 가져오기 방식에서 SQL을 설정합니다
try( split_part( "prop1" , ',', 1 ) )
/*쉼표로 분할하여 1번째 부분을 가져옵니다. 작은따옴표와 큰따옴표에 주의하십시오*/

try( split_part( "prop1" , ',', 2 ) )
/*쉼표로 분할하여 2번째 부분을 가져옵니다. 작은따옴표와 큰따옴표에 주의하십시오*/

try( split_part( "prop1" , ',', 3 ) )
/*쉼표로 분할하여 3번째 부분을 가져옵니다. 작은따옴표와 큰따옴표에 주의하십시오*/

2.4 객체에서 하위 속성 추출​

아이템 정보(원본 데이터)아이템 가격(변환 후)
{"item_id":"apple","item_price":88}88
원본 이미지 보기
  • 원본 데이터의 객체에 아이템 id와 아이템 가격이 포함되어 있습니다
  • 사용할 때 그중 아이템 가격을 추출하려고 합니다
  • 값 가져오기 방식에서 SQL을 설정합니다
try( "prop1"."item_price" )

2.5 텍스트를 객체로 변환​

아이템 정보 텍스트(원본 데이터)아이템 정보(변환 후)
'{"item_id":"apple","item_price":88}'{"item_id":"apple","item_price":88}
원본 이미지 보기
  • 원본 데이터는 JSON 텍스트로 아이템 정보를 기록합니다
  • 사용할 때 객체 데이터 타입으로 변환하려고 합니다
  • 값 가져오기 방식에서 SQL을 설정합니다
try_cast( json_parse( "prop1" ) as row( item_id varchar, item_price double ) )
이 문서가 도움이 되었나요?
이 페이지의 내용