[Database] Time series database, TSDB

Time Series Date 시계열 데이터

: 시간에 따라 저장된 데이터

동일한 소스로부터 시간이 지남에 따라 만들어진 데이터들로 구성되므로 시간 경과에 따른 변화를 추적하는데 용이하다. 최근 2년 동안 Time Series 데이터베이스가 엄청난 속도로 증가하고 있다. TimeSeries DB에 대한 관심이 증가하는 이유는 빅데이터의 시대에 대용량의 데이터를 빠르게 처리하기에 적합하기 때문이다.

 

특징

1. 시간을 기반으로 하는 저장 공간

시계열 데이터베이스는 기존의 다른 데이터베이스들과 차별이 되는 핵심적인 아키텍처 디자인 특징이 있는데, 그것은 바로 time-stamp를 기반으로 하는 저장소를 가지고 있다는 것이다. 이를 통해 데이터를 압축하고 요약하는 등의 작업을 진행하여 대규모의 시간 기반 데이터들을 다룰 수 있고, 시간을 기반으로 하는 쿼리를 가능하게 한다.

2. 빠른 처리 속도

TSDB는 빠르고 효율적인 방법으로 데이터를 수집하기 위해 만들어졌다. 물론 RDB도 빠르지만 데이터의 양이 증가함에 따라 성능이 급격하게 느려지는 경향이 있다. 반면에 TSDB에서의 인덱스는 시간에 따라 축적된 데이터들에 최적화되었기 때문에, 시간이 지나도 데이터를 수집하는 속도가 느려지지 않고 빠른 처리 속도를 보여준다.

3. 다양한 자동화된 기능 제공

TSDB에는 시간에 따라 변화되는 데이터들을 저장하므로 데이터의 양이 상당히 많으며, 시간에 따른 데이터의 요약 또는 통계 등과 같은 작업이 흔히 요구된다. TSDB는 특정 주기마다 자동으로 데이터들을 처리하는 기능(InfluxDB의 Continous Query, 연속적인 쿼리)이나 오래된 데이터를 자동으로 삭제하도록 도와주는 기능(InfluxDB의 Retention Policy, 보존 정책) 등을 제공함으로써 편리성을 제공하고 있다.