Kim-Baek 개발자 이야기

Time Series DB 란? 본문

컴퓨터 공학/DB

Time Series DB 란?

김백개발자 2025. 1. 20. 18:47
반응형

📌 Time Series DB (시계열 데이터베이스)란?

**Time Series Database(시계열 데이터베이스, TSDB)**는 **시간(time)**에 따라 변하는 데이터를 저장하고 관리하는 특화된 데이터베이스입니다.
이러한 데이터베이스는 센서 데이터, 주식 시장 데이터, 서버 로그, IoT 기기 데이터, 모니터링 시스템 등의 데이터를 다룰 때 많이 사용됩니다.


1️⃣ Time Series DB의 특징

시간(Time)이 가장 중요한 요소 → 데이터는 시간 순서대로 저장됨
읽기(Read)가 많고 쓰기(Write)도 많음 → 데이터가 계속 추가되며 빠른 검색이 필요함
압축(Compression) 및 보관(Retention) 기능 필요 → 데이터가 매우 많아지므로 저장 공간을 효율적으로 관리해야 함
빠른 집계 및 분석 기능 제공 → 평균, 최대값, 최소값 등의 분석이 빠르게 가능


2️⃣ Time Series DB vs 일반 관계형 DB 차이

비교 항목 Time Series DB (TSDB) 일반 관계형 DB (RDBMS)

데이터 저장 시간 기반 (Timestamp를 중심으로 저장) 테이블 기반 (행과 열로 정리됨)
읽기/쓰기 패턴 쓰기(Write) 매우 많고, 읽기(Read)도 많음 일반적으로 읽기(Read) 중심
데이터 삭제 Retention 정책 (일정 시간이 지나면 자동 삭제 가능) 명시적으로 DELETE 해야 함
성능 최적화 시계열 분석에 최적화된 인덱싱 제공 범용 인덱싱 제공
사용 사례 서버 로그, IoT 센서, 금융 데이터 사용자 정보, 주문 데이터, 일반 웹 애플리케이션

📌 즉, TSDB는 시간에 따라 변화하는 데이터를 다루는 데 최적화되어 있고, 일반 RDBMS는 정형 데이터(사용자 정보, 주문 내역 등)를 다루는 데 강점이 있습니다.


3️⃣ 대표적인 Time Series DB 종류

① InfluxDB

✅ 가장 인기 있는 TSDB 중 하나
빠른 쓰기 성능강력한 쿼리 언어(InfluxQL) 제공
✅ IoT, DevOps 모니터링, 금융 데이터 분석 등에 활용

📌 사용 예시

SELECT mean(temperature) FROM weather WHERE time > now() - 1h GROUP BY time(10m);

💡 설명: 최근 1시간 동안의 온도 평균을 10분 단위로 집계


② Prometheus

모니터링 및 경고 시스템으로 유명
Kubernetes 및 클라우드 환경에서 많이 사용됨
데이터를 직접 가져오는(Pull 방식) 메트릭 수집 구조 사용

📌 사용 예시

rate(http_requests_total[5m])

💡 설명: 최근 5분 동안 초당 HTTP 요청 수 계산


③ TimescaleDB

PostgreSQL 기반의 시계열 데이터베이스
✅ 기존 SQL 쿼리 그대로 사용 가능
✅ 일반적인 데이터베이스와 함께 사용하기에 적합

📌 사용 예시

SELECT time_bucket('1 hour', time) AS bucket, avg(cpu_usage) FROM metrics GROUP BY bucket;

💡 설명: 1시간 단위로 CPU 사용량 평균 계산


④ OpenTSDB

HBase 기반으로 대량의 시계열 데이터를 저장 가능
대규모 데이터 처리에 적합

📌 사용 예시

put sys.cpu 1700000000 42.5 host=server1

💡 설명: 특정 시간대의 서버 CPU 사용률 저장


4️⃣ Time Series DB의 장점

빠른 데이터 저장 및 검색

  • 시계열 데이터는 연속적인 특성이 있어서 쓰기 속도가 빠르고, 조회할 때도 최적화된 방식으로 접근할 수 있음

자동 압축 및 보관(Retention Policy)

  • 과거 데이터는 자동으로 압축하거나 삭제하여 저장 공간을 효율적으로 관리할 수 있음

강력한 시계열 분석 기능

  • 특정 시간 간격별 평균값, 최대값, 최소값 등을 빠르게 계산할 수 있도록 전용 쿼리 기능 제공

분산 저장 및 확장성

  • Prometheus, OpenTSDB 같은 DB는 대량의 데이터를 쉽게 확장(Scaling) 가능

5️⃣ Time Series DB를 언제 사용해야 할까?

시간에 따라 변화하는 데이터를 저장하고 분석해야 할 때

  • IoT 센서 데이터, 서버 로그, 금융 데이터, 기상 데이터 등

빠르게 증가하는 대량의 데이터를 효율적으로 저장해야 할 때

  • 초당 수백만 개의 데이터를 기록하는 시스템

실시간 분석과 시각화가 필요한 경우

  • 모니터링 시스템, 실시간 대시보드 (Grafana, Kibana 등과 함께 사용)

6️⃣ 마무리

✅ Time Series DB는 시간 중심 데이터를 다루는 데 최적화된 데이터베이스
InfluxDB, Prometheus, TimescaleDB, OpenTSDB 등 다양한 TSDB가 있음
빠른 쓰기 성능, 자동 데이터 보관, 강력한 시계열 분석 기능 제공
IoT, 금융, 서버 모니터링, 기상 데이터 등 다양한 분야에서 활용

📌 일반적인 데이터 저장에는 MySQL, PostgreSQL 같은 RDBMS를 사용하지만,
📌 시간에 따라 변화하는 데이터(센서, 로그, 주가 데이터 등)는 Time Series DB가 훨씬 더 효율적

💡 즉, "데이터가 시간에 따라 쌓이고, 분석이 중요하다"면 TSDB를 고려해야 합니다! 🚀

반응형
Comments