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개요Apache Druid는 실시간 데이터 수집, 초고속 쿼리 응답, 대규모 데이터 집계를 제공하는 컬럼 기반의 분산형 데이터 저장소입니다. 로그 분석, 사용자 행동 추적, 모니터링 시스템 등에서 실시간 OLAP 처리를 위해 널리 사용됩니다. 특히 빠른 데이터 탐색성과 시각화 도구와의 높은 호환성으로 데이터 엔지니어와 분석가에게 최적화된 솔루션입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Apache Druid는 실시간 데이터 분석을 위한 고성능 컬럼 지향 데이터베이스입니다.목적대규모 데이터에 대한 빠른 집계 및 필터링을 통해 실시간 대시보드 구현 지원필요성전통적인 RDBMS 또는 Hadoop 기반 분석 시스템의 느린 응답 시간 극복실시간 분석 환경 구축에 필수적인 솔루션으로 각광받고 있습니다.2. 특징특징..

개요Zero-ETL은 기존의 Extract-Transform-Load(ETL) 파이프라인 없이 운영 데이터베이스와 분석 시스템 간의 실시간 통합을 가능하게 하는 데이터 처리 아키텍처입니다. 데이터 이동 및 중복 저장 없이 실시간 분석, 대시보드, 머신러닝 등을 가능하게 하며, AWS, Google Cloud, Snowflake 등 다양한 클라우드 벤더들이 Zero-ETL 솔루션을 발표하며 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의Zero-ETL은 기존 ETL의 복잡성과 지연을 해결하기 위해 다음과 같은 방식으로 작동합니다:데이터 추출·이동·적재 생략: 운영 DB와 분석 플랫폼 간 직접 연결CDC(Change Data Capture) 또는 스트리밍 기반 동기화중간 스토리지 없이 분석 시스템에 바로 반영이..

개요Streaming 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.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Streaming DB는 스트림 형태의 데이터에 대해 SQL 또는 DSL 기반 연속 질의를 수행하며, 결과를 실시간으로 갱신하는 데이터베이스입니다.목적이벤트가 발생하는 즉시 분석과 반응을 가능하게 하여, 의사결..

개요Materialize는 정형 SQL 쿼리를 통해 스트리밍 데이터를 지속적이고 실시간으로 질의 가능한 고성능 스트리밍 데이터베이스입니다. Postgres 호환 SQL을 그대로 사용하면서도 Kafka, Debezium, S3 등 다양한 실시간 데이터 소스로부터 입력을 받고, 복잡한 JOIN과 집계 연산을 수 밀리초 내에 처리할 수 있는 **물리적 뷰(Materialized View)**를 자동으로 지속 업데이트합니다. 기존의 배치 기반 ETL 및 스트리밍 처리의 복잡성을 줄이는 획기적인 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의항목설명정의Materialize는 SQL로 작성된 쿼리를 지속적 뷰로 유지하여, 소스 데이터가 변경될 때마다 뷰 결과를 자동으로 최신 상태로 반영하는 실시간 스트리밍 DB입니다.목적스트리..

개요HyperLogLog는 대규모 데이터 집합에서 고유한 원소의 수(카디널리티)를 매우 적은 메모리로 정확하게 추정할 수 있는 확률 기반 알고리즘이다. 빅데이터 환경에서 중복 없이 데이터 개수를 세는 데 효과적이며, Google, Redis, Apache Druid 등 다양한 플랫폼에서 실전 활용되고 있다.1. 개념 및 정의HyperLogLog는 LogLog 알고리즘을 개선한 확률적 데이터 구조로, 해시 함수를 기반으로 입력 원소를 비트 스트림으로 변환하고, 그 중 가장 앞에 나오는 0의 개수를 통해 카디널리티를 추정한다.목적: 메모리 사용 최소화로 정확한 고유 원소 수 추정필요성: 수십억 개 원소의 중복 제거 없이 집계가 필요한 경우2. 특징 특징 설명 비교 대상 고정 메모리 사용수십 KB로 수십억..

개요Materialized View는 데이터베이스에서 복잡한 쿼리 결과를 미리 계산하여 저장해두는 테이블 형태의 객체입니다. Materialized View Maintenance는 원본 테이블의 변경사항에 따라 이 뷰를 자동으로 갱신하거나 동기화하는 프로세스를 의미합니다. 이를 통해 질의 성능을 비약적으로 향상시키면서도 데이터 최신성을 보장할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의원본 데이터 변경에 따라 Materialized View를 적절히 갱신하여 최신 상태를 유지하는 작업 또는 전략목적질의 성능 향상과 데이터 일관성 유지의 동시 달성필요성대규모 집계, 조인 쿼리 성능 최적화 및 실시간 분석 지원Materialized View Maintenance는 성능 최적화와 데이터 무결성을 동시에 ..

개요HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing)은 전통적으로 분리되어 있던 트랜잭션 처리(OLTP)와 분석 처리(OLAP)를 단일 시스템에서 동시에 수행할 수 있도록 지원하는 데이터베이스 아키텍처입니다. 이를 통해 별도의 데이터 복제나 복잡한 ETL 없이, 최신 데이터를 기반으로 실시간 트랜잭션과 고속 분석을 병행할 수 있어, 현대 비즈니스의 즉시성과 통찰성 요구를 충족시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의OLTP(Online Transaction Processing)와 OLAP(Online Analytical Processing)을 하나의 통합 플랫폼에서 실시간으로 수행하는 아키텍처목적최신 데이터에 대한 트랜잭션과 분석을 동시에 지원하여 즉시성(insi..

개요Approximate Query Processing(AQP)은 대용량 데이터 분석 환경에서 전체 데이터를 스캔하지 않고, 일부 샘플이나 요약 정보를 활용해 빠르게 근사치 결과를 제공하는 데이터 처리 기술입니다. 특히 실시간 분석, 대시보드 응답성 향상, 빅데이터 플랫폼에서의 리소스 절감에 매우 효과적입니다. 이 글에서는 AQP의 개념부터 구현 방식, 주요 기술, 활용 사례 및 도입 시 고려사항까지 깊이 있게 살펴봅니다.1. 개념 및 정의AQP는 정확한 결과가 아닌, 허용 가능한 오차 범위 내에서 빠르게 통계적 근사치를 계산하여 사용자에게 결과를 반환하는 방식입니다. 이 기술은 주로 다음과 같은 상황에서 사용됩니다:대규모 데이터셋에 대한 응답 시간이 중요한 경우정밀한 정확성보다 빠른 인사이트가 중요한 ..