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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..

개요TiDB는 OLTP와 OLAP를 동시에 처리할 수 있는 분산형 NewSQL 데이터베이스입니다. 기존 관계형 데이터베이스의 친숙한 SQL 인터페이스를 유지하면서도, 수평 확장이 가능한 아키텍처를 통해 고성능 트랜잭션 처리와 실시간 분석 기능을 모두 제공합니다. 본 글에서는 TiDB의 개념, 아키텍처, 핵심 기술, 장점 및 주요 활용 사례에 대해 자세히 소개합니다.1. 개념 및 정의TiDB는 PingCAP에서 개발한 오픈소스 NewSQL 데이터베이스로, HTAP(혼합 트랜잭션 및 분석 처리) 기능을 갖춘 분산형 SQL 엔진입니다. MySQL과 호환되는 인터페이스를 제공하며, 대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 고성능 분산 구조를 특징으로 합니다.2. 특징 특징 설명 비교 MySQL 호환성MyS..

개요HeatWave는 Oracle에서 제공하는 MySQL 데이터베이스용 인메모리 쿼리 가속기입니다. 이 기술은 복잡한 분석 쿼리를 초고속으로 처리할 수 있도록 설계되었으며, 기존 MySQL OLTP 환경에 통합되어 운영 데이터와 분석 데이터를 분리하지 않고도 실시간 분석이 가능하게 합니다. 본 글에서는 HeatWave의 개념, 구성 요소, 기술 특징, 장점 및 활용 사례를 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의HeatWave는 MySQL 데이터베이스에 내장되어 동작하는 인메모리 분석 엔진으로, 대규모 데이터셋에 대한 실시간 분석 쿼리를 처리하기 위한 용도로 설계되었습니다. 전통적으로 MySQL은 분석 처리 성능이 제한적이었으나, HeatWave를 통해 OLTP + OLAP 통합 환경을 제공하여 HTAP 구..

개요HTAP(Hybrid Transactional and Analytical Processing)은 트랜잭션 처리(OLTP)와 분석 처리(OLAP)를 동시에 수행할 수 있는 데이터베이스 아키텍처입니다. 전통적으로는 이 두 가지 기능이 별도의 시스템에서 수행되었으나, HTAP 기술은 이를 통합하여 실시간 데이터 활용을 가능하게 합니다. 본 글에서는 HTAP 엔진의 개념, 구성 요소, 기술적 특징, 장점 및 활용 사례에 대해 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의HTAP은 Hybrid Transactional and Analytical Processing의 약자로, 실시간으로 데이터 입력과 동시에 그 데이터를 분석할 수 있는 데이터베이스 기술입니다. OLTP 시스템은 주로 금융 거래, 사용자 입력 등 빈번한 ..

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..

개요Column-oriented DB(열 지향 데이터베이스)는 데이터를 행(row)이 아닌 열(column) 단위로 저장하는 데이터베이스 관리 방식입니다. 이 구조는 주로 대용량 데이터 분석과 OLAP(Online Analytical Processing) 환경에서 사용되며, 빠른 집계 연산과 효율적인 압축이 가능한 것이 특징입니다. 본 글에서는 열 지향 DB의 개념, 구조, 장단점 및 주요 활용 사례를 살펴봅니다.1. 개념 및 정의열 지향 데이터베이스는 데이터를 저장할 때, 테이블의 각 열을 별도의 저장 공간에 나누어 저장하는 방식입니다. 기존의 전통적 RDBMS는 행 단위로 데이터를 저장하지만, 열 지향 방식은 분석 쿼리에 최적화되어 있어 특정 열에 대한 조회 및 연산 성능이 매우 뛰어납니다.2. 특징..