Streaming DB

개요

Streaming DB는 정적 데이터를 대상으로 하는 전통적인 RDBMS와 달리, 연속적으로 발생하는 실시간 데이터를 처리·분석·저장하는 데이터베이스 시스템입니다. IoT 센서, 실시간 사용자 이벤트, 금융 거래, 로그 스트림 등 고속·고빈도 데이터에 적합하며, Kafka, Pulsar 등의 메시지 브로커와 통합되어, 지연 없이 SQL 기반 실시간 질의 처리를 수행합니다. Flink, Materialize, RisingWave, ksqlDB 등이 대표적입니다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
정의	Streaming DB는 스트림 형태의 데이터에 대해 SQL 또는 DSL 기반 연속 질의를 수행하며, 결과를 실시간으로 갱신하는 데이터베이스입니다.
목적	이벤트가 발생하는 즉시 분석과 반응을 가능하게 하여, 의사결정 지연 최소화
필요성	기존 배치 중심 DW/OLAP 시스템은 실시간성 요구를 만족시키기 어려움

Streaming DB는 “데이터를 저장한 후 질의하는 것이 아닌, 흐르는 데이터를 질의하는 구조”입니다.

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2. 아키텍처 및 구성 요소

구성 요소	설명	예시 기술
Stream Source	Kafka, Pulsar, CDC 등 실시간 이벤트 입력	Kafka, Debezium, MQTT
Streaming Engine	SQL 엔진 + 상태 관리(Stateful Processing)	Flink, RisingWave, Materialize
Continuous Query	지속 실행되는 SQL 쿼리	SELECT COUNT(*) FROM clicks GROUP BY minute EMIT CHANGES;
Sink (Output)	결과를 저장하거나 외부 시스템으로 출력	PostgreSQL, Dashboard, Elastic, Redis
State Backend	중간 집계 상태를 저장	RocksDB, in-memory KV store

Streaming DB는 내부적으로 정렬, 윈도우, 집계, 조인 등의 상태 기반 연산을 수행합니다.

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3. 주요 특징

특징	설명
실시간 질의 처리	ms~s 단위의 응답 시간으로 즉각 결과 확인 가능
무한 스트림 지원	중단 없는 데이터 흐름에 대한 연속 질의 유지
이벤트 시간 기반 연산	시간 왜곡에 강한 윈도우 연산 가능 (watermark 지원)
상태 유지 집계	장기 상태 보존으로 누적 통계, 비교 가능
Backpressure 및 재처리	장애 발생 시 복구 및 지연 조절 기능 제공

Streaming DB는 데이터가 도착함과 동시에 반응 가능한 이벤트 기반 컴퓨팅 엔진입니다.

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4. 사용 사례

산업	활용 시나리오	기대 효과
이커머스	주문·클릭 실시간 트렌드 분석, 재고 알림	고객 경험 개선, 실시간 마케팅 가능
금융	이상 거래 탐지(Fraud Detection), 실시간 포트폴리오 분석	위험 최소화, 자동 대응 시스템 구축
물류/제조	센서 기반 품질 모니터링, 설비 이상 감지	고장 예측, 유지보수 비용 절감
미디어	시청자 행동 분석, 실시간 추천	개인화 콘텐츠 강화

Streaming DB는 BI, 모니터링, 자동 제어 시스템의 핵심 인프라입니다.

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5. 대표 제품 비교

제품	특징	기술 스택
Materialize	SQL 완전 지원, Postgres 호환, low-latency	Rust + Timely Dataflow
Apache Flink	이벤트 처리에 특화, 확장성 우수	Java/Scala 기반, stateful 연산 강점
RisingWave	cloud-native 기반, streaming-first SQL DB	Rust, compute-storage 분리 구조
ksqlDB	Kafka에 밀착된 SQL 스트리밍 엔진	Kafka Streams 기반, UI/REST API 제공

각 시스템은 데이터 소스, 상태 처리, 확장성 측면에서 선택 기준이 달라집니다.

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6. 장점과 한계

장점	설명
실시간성	이벤트 발생 즉시 분석 가능
개발 생산성	SQL로 복잡한 스트리밍 처리 구현 가능
확장성	Kafka 기반 확장성과 클라우드 배포 가능

한계	설명
운영 복잡성	상태 관리, 시간 처리, 장애 복구 등 운영 난이도 높음
지연 발생 가능성	Backpressure, 네트워크 병목 발생 시 latency 증가 가능
순서 보장 한계	정확한 이벤트 순서 보장 어려운 경우 존재

Streaming DB는 설계 시 정확성 vs. 지연 시간의 균형 조정이 필요합니다.

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7. 결론

Streaming DB는 단순한 실시간 처리를 넘어, 이벤트 기반 아키텍처와 즉시 의사결정을 위한 데이터 기반 시스템을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다. Kafka와 같은 스트리밍 플랫폼 위에 SQL 기반 처리 계층을 구축함으로써, 실시간 모니터링, 자동화, 경고 시스템 등 다양한 영역에서 활용도가 높아지고 있으며, 기존 배치 중심 DW 시스템을 대체하거나 보완하는 중요한 기술 흐름으로 자리잡고 있습니다.