시계열 데이터 베이스 : TSDB

시계열 데이터

 시계열 데이터 베이스(Time Series Database)를 알아가기 위해서 먼저 시계열 데이터가 무엇인지 알아야 할 필요가 있다. 시계열 데이터는 시간에 따라 저장된 데이터를 말한다. 이러한 데이터들은 동일한 소스로부터 시간의 흐름에 따라 만들어진 데이터들로 구성되므로, 시간 경과에 따른 변화를 추적하는데 용이하다. 평소 정의하지 않았을 뿐이지, 사실 시계열 데이터는 우리 일상 생활에서 쉽게 찾아볼 수 있다. 아래와 같이 날씨만 하더라도 시계열 데이터라고 할 수 있다.

시계열 데이터 베이스 : Time Sereis Database

 시계열 데이터 베이스는 이러한 데이터들을 처리하기 위해 고안된 데이터 베이스이다. 실제로 빅데이터, 인공지능의 발달과 함께 데이터 베이스에도 많은 관심이 쏟아지고 있다. 기존에는 관계형 데이터 베이스(Related Database)가 대부분이였지만, 최근에는 시계열 데이터 베이스가 급부상하고 있다. 아래 그래프는 DB Engines에서 최근 2년간의 데이터베이스 선호도를 보여준다. 아래에서 볼 수 있듯이 Time Series DBMS가 뛰어난 지표를 보여주고 있다.

TSDB 특징

• 시간을 기반으로 데이터를 저장 : 시계열 데이터베이스가 기존의 다른 데이터 베이스들과 차별이 되는 핵심은 time-stamp를 기반으로 하는 저장소를 가지고 있다는 것이다. 이를 통해 데이터를 압축하고 요약하는 등 대규모 데이터 처리에 용이하다.
• 빠른 처리속도 : TSDB는 빠르고 효율적으로 데이터를 수집한다. RDB는 테이블에 인덱싱이 걸려 있어 데이터 양이 많아졌을 때 성능이 떨어지는 모습을 보이는 반면, TSDB는 데이터의 축적량이 성능에 영향을 미치지는 않는다.