- 시계열 데이터베이스
: 데이터베이스 하면 Oracle이니 MySQL이니 하면서 관계형 데이터베이스(RDB)만을 떠올리던 시절은 이미 한참 전에 지나갔습니다. 이제는 DynamoDB, MongoDB, Redis, Cassandra, Neo4j 같은 Key-Value 스토어, 도큐먼트, 인-메모리, 그래프, Wide-칼럼, 공간 데이터베이스 등 다양한 NoSQL 데이터베이스를 하나의 시스템에 적어도 한 종류 이상을 흔하게 사용하는 시대가 되었다.
이런 다양한 종류의 데어터베이스 중에 시시각각 수집된 데이터를 시간 순서에 따라 저장하고 조회하는 기능을 제공하는 시계열 데이터베이스가 있다. 예전에는 관계형 DB의 테이블에 저장하고 집계 쿼리를 사용해서 데이터를 뽑았다면, 이제는 특화된 시계열 데이터베이스를 사용해서 효율적인 시계열 데이터 처리를 할 수 있다.
IT의 흐름상 빅데이터의 시대인 만큼, 앞으로 시계열 데이터베이스의 쓰임이 많아질 것 같다. AWS에서는 조만간 완전관리형 시계열 데이터베이스 서비스인 TimeStream을 제공하기 위해 준비하고 있다.
InfluxDB
: 현재 사용할 수 있는 시계열 데이터베이스 중에서는 InfluxDB가 가장 유명하다. InfluxDB는 Go언어로 작성되었고, 2013년에 출시되었다. 마침 무스마에서도 프로젝트에 InfluxDB를 사용하게 되었다. 이번 기회에 InfluxDB를 가지고 시계열 데
설치
$brew install influxdb
연결하기
$ brew services start influxdbInfluxDB의 기본 Listening Port는 8086입니다. 아무 파라미터도 입력하지 않으면 http://localhost:8086 호스트로 연결한다.
$influx \
-precision 'rfc3339'\
-host '[호스트]' -port '[포트번호]' \
-username '[유저네임]' -password '[비밀번호; 비워두면 물어봄]'\
-database '[데이터베이스 이름]' 이런식으로 연결한다
- InfluxDB에서는 명시적인 인용부호 사용을 권장한다. '...'
- 파라미터 중에서 -precision 'rfc3339'은 날짜/시간 형식을 지정한다.
- RFC3339는 ISO8601, 즉 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss형식을 사용한다는 의미임
용어와 개념
알기 쉽도록 익숙한 RDB 용어와 비교
| RDB | InfluxDB |
| database | database |
| table | measurement |
| column | key |
| PK or indexed column | tag key(only string) |
| inindexed column | field key |
| SET of index entries | series |
tag key와 field key
: 데이터베이스 단위는 똑같이 database에 대응한다. 테이블 단위는 table대신 measurement라고 하는데, 시계열 데이터베이스가 시간에 따라 측정되고 수집된 자료를 저장하는 데이터베이스이므로 그에 맞는 이름을 사용한 것 같다.
column은 key라고 하는데, 여기서 tag와 field개념을 구분해야 한다. 예를 들어, 온습도 데이터가 들어오는 temerature_and_humidity라는 measurement가 있다고 하자, tag는 말 그대로 태그이다. tag key에는 building, room 같은 것들이 있을 수 있다.
field key는 key중에서 tag key를 제외한 나머지 key인데, 주로 측정된 값 데이터가 들어간다. 즉 여기서는 temperature, humidity 같은 것들이 있을 수 있다.
그리고 모든 measurement에는 time 키가 빌트인으로 들어간다. SQL로 비유하자면 tag 키는 WHERE절에서 주로 사용되는 인덱스 키로 볼 수 있다.
클라이언트 명령
| 명령어 | 설명 |
| use[database 이름] | 현재 데이터베이스 지정 |
| show measurements | measurement(테이블) 목록 보기 |
| show tag keys | 모든 measurement의 모든 tag key 목록 보기 |
| show field keys | 모든 measurement의 모든 field key 목록 보기 |
| show series | 모든 measurement의 서로소인 tag key 튜플의 목록 보기 |
왠지 MongoDB CLI와 비슷한 느낌이다.
질의하기: SELECT
RDB에서 SQL 쓰듯이 하면 된다. 주의할 점: tag key는 타입이 string이다. tag key 값은 항상 '...'로 감싸줘야 한다.
> SELECT "temperature", "humidity" FROM temperature_and_humidity WHERE "building"='R3' AND " room" = '3690'데이터 쓰기: INSERT
RDB와 다르게 테이블을 먼저 생성하지 않아도 된다. 그리고 스키마도 없다.
그냥 measurement이름과 함께 데이터를 삽입하면 해당 이름의measurement가 자동으로 생성된다.
> INSERT [measurement 이름], [태그 이름1]=[태그 값1], [태그 이름2]=[태그 값2] [필드 이름1]=[필드 값1], [필드 이름2]=[필드 값2]자세히 보면, 태그 키 목록과 필드 키 목록 사이에는 ,(콤마)가 없다.
예를 들면,
> INSERT temperature_and_humidity, building='R3', room=-'3609' temerature=22.5,humidit=44.5
time키
INSERT를 실행하면 자동으로 서버 시간 timestamp가 time키로 저장된다.
만약 명시적으로 time을 지정해서 넣으려면(추천하는 방법 같지는 않다.)
맨 뒤에 timestamp를 지정해준다.
>INSERT temerature_and_humidity, building='R3', room='3609' temperature=22.5, humidity=44.5 1223372012341234혹은
> INSERT temperature_and_humidity, building='R3', room='3609' temperature=22.5, humidity=44.5 2019-07-08T17:45:00.000ZINSERT 구문과 계열 series(계열)
참고로 INSERT 바로 뒤의 [measurement 이름], [태그 이름1]=[태그 값1], [태그 이름2]=[태그 값2] 즉 measurement이름과 태그 이름 목록이 합쳐진 것이 바로 series(계열)입니다.
show series를 하면 데이터베이스에 있는 모든 measureements의 series를 볼 수 있다.