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influxdb 2

Time-series DB(시계열 데이터베이스)

개요Time-series DB는 시간에 따라 변화하는 데이터를 효율적으로 저장하고 분석하기 위해 설계된 데이터베이스입니다. 센서 데이터, 로그, 모니터링 지표, 주가 정보 등 시간 축을 중심으로 발생하는 대량의 데이터를 고성능으로 처리합니다. 본 글에서는 InfluxDB와 TimescaleDB를 중심으로 시계열 DB의 개념, 구조, 장단점 및 적용 사례를 살펴봅니다.1. 개념 및 정의시계열 데이터베이스(Time-series Database)는 각 데이터에 타임스탬프가 포함되어 있는 형태의 데이터를 저장하고 조회하는 데 최적화된 DB입니다. 일반적인 관계형 데이터베이스로 처리하기엔 비효율적인 대량의 시계열 데이터를 빠르게 쓰고 읽을 수 있도록 설계되었습니다.2. 특징 구분 설명 예시 시간 기반 인덱싱타..

Topic 2025.04.09

Graph 데이터베이스 및 시계열 데이터베이스

개요Graph 데이터베이스와 시계열 데이터베이스는 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)로 처리하기 어려운 데이터 유형을 효과적으로 관리하는 특수 목적 데이터베이스입니다.Graph DB는 노드(Node)와 관계(Edge)로 연결된 데이터를 저장하고 소셜 네트워크, 추천 시스템, 지식 그래프 등에 활용됩니다.시계열 DB는 시간 축을 기반으로 데이터를 저장하고 분석하는 데 최적화되어 있으며, IoT, 금융, 로그 데이터 분석에 필수적인 기술입니다.1. Graph 데이터베이스란?Graph 데이터베이스(Graph Database)는 데이터 간의 관계를 그래프 구조로 저장하여 빠르게 탐색하고 분석할 수 있는 데이터베이스입니다.1.1 Graph DB의 핵심 개념노드(Node): 개별 엔터티(예: 사용자, 제품, ..

Topic 2025.03.06
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