[DB (2/3)] 시계열 데이터베이스(TSDB, Time Series DB)란

시계열 데이터베이스(TSDB)란?

시계열 데이터베이스(Time Series Database, TSDB)는 시간과 함께 변화하는 데이터를 저장하고 관리하는 데 특화된 데이터베이스다. 쉽게 말해, 시간을 기준으로 데이터를 저장하는 데이터베이스라고 할 수 있다.

예를 들어, IoT 센서가 매 초마다 온도를 기록하거나, 주식 시장에서 특정 종목의 가격이 변하는 데이터, 서버의 CPU 사용량 변화 등이 시계열 데이터에 해당한다.
 
즉, 시계열 데이터베이스는 이러한 데이터를 효과적으로 저장하고 빠르게 검색할 수 있도록 설계된 시스템이다.

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시계열 데이터베이스의 특징

TSDB 와 RDB 트렌드 - 이미지 출처 : https://db-engines.com/en/ranking_categories

 
관계형 데이터베이스는 꾸준한 사용 트렌드가 유지되고 있는 반면, 시계열 데이터베이스는 점차 줄어들고 있는 모습이다. 그럼에도 불구하고 시계열 데이터베이스는 여러 분야에서 사용되고 있다.
 
특히 타 데이터베이스와 비교했을 때, TSDB는 다음과 같은 특징을 가진다.

• 시간 기반 데이터 최적화: 데이터가 시간 순서대로 저장되며, 빠른 검색과 분석이 가능하다.
• 데이터 압축 및 보관 전략: 장기간 저장되는 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 압축 및 롤업(roll-up) 기능을 제공한다.
• 고속 데이터 삽입 및 조회: 대량의 실시간 데이터를 빠르게 저장하고 분석할 수 있도록 설계되었다.
• 시계열 분석 기능 제공: 특정 시간 범위 내의 패턴 분석, 이상 탐지(Anomaly Detection), 예측 분석 등의 기능을 지원한다.

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시계열 데이터베이스의 활용 사례

TSDB는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 대표적인 사례는 다음과 같다.

• IoT 및 스마트 센서 데이터: 온도, 습도, 공기질 등 센서 데이터를 실시간으로 저장하고 분석
• 금융 및 주식 시장: 주가 변동, 거래량, 환율 등의 데이터를 저장하고 예측 분석
• 서버 및 네트워크 모니터링: 서버 CPU 사용량, 트래픽 변화 등을 실시간으로 수집하여 이상 탐지
• 의료 및 헬스케어: 환자의 심박수, 혈압 등 바이오 데이터를 실시간으로 기록하고 분석

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대표적인 시계열 데이터베이스

현재 많이 사용되는 시계열 데이터베이스에는 다음과 같은 것들이 있다.

• InfluxDB: 가장 널리 사용되는 오픈소스 TSDB 중 하나로, 높은 성능과 강력한 시계열 데이터 분석 기능 제공
• TimescaleDB: PostgreSQL 기반의 TSDB로, SQL을 활용한 데이터 분석이 용이함
• Prometheus: 주로 시스템 모니터링 및 경고(Alerting)에 사용되며, Kubernetes 환경에서 널리 사용
• OpenTSDB: Hadoop 기반의 분산형 TSDB로, 대량의 데이터를 처리하는 데 최적화

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TSDB와 관계형 데이터베이스의 차이점

관계형 데이터베이스(RDB)와 시계열 데이터베이스(TSDB)는 데이터 저장 방식과 사용 목적에서 차이가 있다.

항목	관계형 데이터베이스(RDB)	시계열 데이터베이스(TSDB)
데이터 구조	테이블 기반 (행과 열 구조)	시간을 기준으로 정렬된 데이터
주요 사용 사례	일반적인 CRUD(생성, 읽기, 수정, 삭제) 작업	센서 데이터, 금융 데이터, 서버 모니터링
데이터 저장 방식	개별 레코드 중심	시간 순서대로 저장 및 압축
성능	일반적인 쿼리에 최적화	시간 기반 데이터 분석에 최적화

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결론

시계열 데이터베이스(TSDB)는 시간 기반 데이터를 효과적으로 저장하고 분석하는 데 최적화된 데이터베이스다. IoT, 금융, 서버 모니터링 등 다양한 산업에서 활용되며, InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus 등이 대표적인 TSDB로 사용되고 있다.
관계형 데이터베이스(RDB)와 비교했을 때, TSDB는 대량의 시계열 데이터를 처리하는 데 더욱 적합하며, 빠른 조회 성능과 효율적인 데이터 압축 기술을 제공한다. 따라서, 본인이 다루고자 하는 데이터의 특성을 고려하여 TSDB를 선택하는 것이 중요하다.
 
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