일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 스프링부트
- 스프링핵심원리
- Effective Java 3
- 이펙티브자바
- 예제로 배우는 스프링 입문
- 클린아키텍처
- Sort
- 카카오
- Spring
- kubernetes
- effectivejava
- 알고리즘
- 김영한
- 카카오 면접
- JavaScript
- 코딩테스트
- 이차전지관련주
- 티스토리챌린지
- ElasticSearch
- 알고리즘정렬
- k8s
- 엘라스틱서치
- Effective Java
- 자바스크립트
- 이펙티브 자바
- 자바
- 스프링 핵심원리
- java
- 오블완
- 스프링
- Today
- Total
Kim-Baek 개발자 이야기
Time Series DB 란? 본문
📌 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 성능과 강력한 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! 🚀
'컴퓨터 공학 > DB' 카테고리의 다른 글
MongoDB에서 Time Series 기능을 사용하지 않고 일반 컬렉션을 활용하는 것과의 차이점 (0) | 2025.01.21 |
---|---|
MongoDB Time Series Collection (몽고DB 시계열 컬렉션)란? (1) | 2025.01.21 |
MongoDB Audit (1) | 2024.12.10 |
RDB, NoSQL, CAP, PACELC, ACID, 정규화 (0) | 2020.10.13 |