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Boto3로 AWS Glue Data Catalog의 데이터베이스 삭제하기 – 단계별 완벽 가이드

문제 상황

Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 본인 계정에 생성된 AWS Glue Data Catalog의 데이터베이스를 삭제해야 하는 경우가 있습니다. 이 글에서는 그 방법을 단계별로 자세히 알아보겠습니다.

예시 – 계정에 생성된 'Portfolio'라는 이름의 데이터베이스를 삭제한다고 가정해 보겠습니다.

해결 접근 방식 및 알고리즘

1단계 – boto3와 botocore 예외 처리 모듈을 임포트하여 예외 상황을 처리할 수 있도록 준비합니다.

2단계 – AWS Glue Catalog에서 삭제할 데이터베이스 이름을 database_name 파라미터로 전달합니다.

3단계 – boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. 기본 프로필에 region_name이 설정되어 있는지 확인하세요. 만약 설정되어 있지 않다면, 세션 생성 시 region_name을 명시적으로 지정해야 합니다.

4단계 – AWS Glue 서비스를 위한 클라이언트를 생성합니다.

5단계 – delete_database 함수를 호출하고, 데이터베이스 이름을 Name 파라미터로 전달합니다.

6단계 – 함수가 실행되면 해당 데이터베이스가 삭제되고, 응답 메타데이터(response metadata)가 반환됩니다.

7단계 – 작업 진행 중 오류가 발생할 경우를 대비해 일반 예외(generic exception) 처리 로직을 추가합니다.

주의 사항

이 작업이 완료되면 사용자는 삭제된 데이터베이스에 속한 테이블(및 모든 테이블 버전과 파티션)과 사용자 정의 함수(스토어드 프로시저)에 더 이상 접근할 수 없습니다. AWS Glue는 이렇게 남겨진 "고아(orphaned)" 리소스들을 서비스의 판단에 따라 비동기적으로 적절한 시점에 삭제합니다.

전체 코드 예제

다음 코드를 사용하면 AWS Glue Data Catalog에서 데이터베이스를 삭제할 수 있습니다.

import boto3
from botocore.exceptions import ClientError

def delete_a_database(database_name):
    session = boto3.session.Session()
    glue_client = session.client('glue')
    try:
        response = glue_client.delete_database(Name=database_name)
        return response
    except ClientError as e:
        raise Exception("boto3 client error in delete_a_database: " + e.__str__())
    except Exception as e:
        raise Exception("Unexpected error in delete_a_database: " + e.__str__())

print(delete_a_database("Portfolio"))

실행 결과

코드를 실행하면 아래와 같은 응답 메타데이터가 출력됩니다. HTTP 상태 코드 200은 데이터베이스가 성공적으로 삭제되었음을 의미합니다.

{'ResponseMetadata': {'RequestId': '067b667f-0a74d4f30a5b',
'HTTPStatusCode': 200, 'HTTPHeaders': {'date': 'Sat, 27 Feb 2021
14:54:30 GMT', 'content-type': 'application/x-amz-json-1.1', 'contentlength': '2', 'connection': 'keep-alive', 'x-amzn-requestid': '067b667f0a10-4f99-91be-0a74d4f30a5b'}, 'RetryAttempts': 0}}

마무리

이처럼 boto3의 delete_database 함수를 활용하면 몇 줄의 코드만으로 AWS Glue Data Catalog의 데이터베이스를 손쉽게 삭제할 수 있습니다. 다만 삭제 작업은 되돌릴 수 없으므로, 실행 전에 해당 데이터베이스에 중요한 테이블이나 함수가 없는지 반드시 확인하는 것이 좋습니다.