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개요Materialize Sink Connectors는 Materialize가 계산한 스트리밍 뷰 결과를 외부 시스템으로 실시간 전달(sink) 할 수 있게 하는 기능입니다. Kafka, Postgres, S3 등 다양한 타겟 시스템에 대해 변경 데이터 캡처(Change Data Capture, CDC) 기반으로 처리하며, 실시간 대시보드, 데이터 웨어하우스, 메시지 브로커 연동에 활용됩니다. 데이터 웨어하우징을 스트리밍화하는 Materialize의 핵심 아키텍처 요소 중 하나입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의Materialize의 실시간 뷰 데이터를 외부 시스템으로 스트리밍 전달하는 기능CREATE SINK 문으로 선언목적연속적으로 계산된 결과를 Kafka, DB 등에 자동 전송ETL의..

개요Streaming HTAP(Hybrid Transactional and Analytical Processing)은 트랜잭션 처리(OLTP)와 실시간 분석(OLAP)을 단일 데이터 경로에서 통합하는 아키텍처로, 특히 Kafka, Pulsar, Flink 등 스트리밍 데이터 인프라 기반에서 구현되는 차세대 데이터 처리 모델입니다. 데이터 복제나 ETL 없이도 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 하여, 실시간 인사이트와 반응성을 동시에 추구하는 조직에게 최적화된 데이터 플랫폼 전략입니다.1. 개념 및 정의HTAP: OLTP + OLAP을 결합한 데이터 처리 모델Streaming HTAP: 스트리밍 입력 기반으로 트랜잭션과 분석을 동시에 수행하는 실시간 아키텍처기반 요소: Kafka/Flink 스트림, CDC..

개요Materialize는 기존 배치 중심 데이터 웨어하우스의 한계를 극복하고, SQL을 사용하여 실시간 스트리밍 데이터를 처리할 수 있도록 설계된 현대적 스트리밍 분석 플랫폼이다. PostgreSQL과 호환되는 인터페이스를 제공하며, 복잡한 실시간 쿼리를 선언적 SQL로 작성하고 지속적으로 최신 결과를 유지하는 것이 가능하다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Kafka, CDC 등 스트리밍 소스로부터 데이터를 수신하고, SQL로 지속적인 쿼리 실행 결과를 제공하는 시스템목적낮은 지연 시간의 스트리밍 분석을 SQL로 간편하게 구현기술 기반differential dataflow, Timely Dataflow 기반 incremental view maintenanceMaterialize는 스트리밍을 SQL ..

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..