Machbase DBMS
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기본 개념

기본 개념

몇 가지 핵심 개념을 이해하면 Machbase를 효과적으로 사용하는 데 도움이 됩니다. 이 가이드는 알아야 할 필수 사항을 다룹니다.

Machbase의 차별점은 무엇인가요?

Machbase는 시계열 데이터에 최적화되어 있습니다 - 타임스탬프와 함께 지속적으로 유입되는 데이터:

  • IoT 센서 판독값
  • 애플리케이션 로그
  • 제조 장비 데이터
  • 네트워크 트래픽
  • 금융 틱 데이터

전통적인 데이터베이스와 달리 Machbase는 다음을 위해 특별히 구축되었습니다:

  • 쓰기 중심 워크로드 (초당 수백만 건의 삽입)
  • 시간 기반 쿼리 (최근 데이터, 시간 범위)
  • 추가 전용 데이터 (거의 업데이트되거나 삭제되지 않음)

4가지 테이블 타입

Machbase는 4가지 다른 테이블 타입을 제공합니다. 올바른 것을 선택하는 것이 중요합니다!

빠른 결정 가이드

어떤 테이블을 사용해야 하나요?

센서 데이터(ID, 타임스탬프, 값)가 있나요?
    예 → TAG TABLE 사용

로그 데이터 또는 혼합 데이터 타입인가요?
    예 → LOG TABLE 사용

키로 특정 레코드를 UPDATE 또는 DELETE해야 하나요?
    예 → VOLATILE TABLE (인메모리) 사용

거의 변경되지 않는 참조/마스터 데이터인가요?
    예 → LOOKUP TABLE 사용

1. 태그 테이블 - 센서 데이터용

사용 시기: 센서/디바이스 시계열 데이터 저장

최적 용도:

  • IoT 센서 판독값 (온도, 압력, 진동)
  • 스마트 미터 데이터
  • 환경 모니터링
  • 장비 원격 측정

구조:

(sensor_name, timestamp, value, [선택적 컬럼])

주요 기능:

  • 초당 수백만 건의 레코드
  • 자동 통계 생성 (rollup)
  • 센서 ID + 시간 범위별 초고속 쿼리
  • 중복 제거 지원

예시:

CREATE TAGDATA TABLE sensors (
    sensor_name VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    time DATETIME BASETIME,
    temperature DOUBLE SUMMARIZED,
    humidity DOUBLE SUMMARIZED
);

2. 로그 테이블 - 일반 시계열 데이터용

사용 시기: 로그 파일, 이벤트 또는 타임스탬프가 있는 모든 데이터 저장

최적 용도:

  • 애플리케이션 로그
  • 이벤트 스트림
  • 액세스 로그
  • 트랜잭션 로그
  • 여러 컬럼이 있는 PLC 데이터

구조: 원하는 모든 스키마!

주요 기능:

  • 초당 수백만 건의 레코드
  • 자동 _arrival_time 컬럼 (나노초 정밀도)
  • 최신 데이터가 먼저 반환됨
  • SEARCH 키워드로 전문 검색
  • 유연한 스키마

예시:

CREATE TABLE app_logs (
    level VARCHAR(10),
    user_id INTEGER,
    message VARCHAR(1000),
    ip_addr IPV4
);

3. 휘발성 테이블 - 인메모리 데이터용

사용 시기: 메모리에서 빠른 INSERT/UPDATE/DELETE가 필요할 때

최적 용도:

  • 실시간 대시보드
  • 세션 데이터
  • 임시 계산
  • 키-값 캐싱
  • 실시간 모니터링 디스플레이

구조: 모든 스키마, PRIMARY KEY 지원

주요 기능:

  • 초당 수만 건의 작업
  • 기본 키로 UPDATE 및 DELETE 지원
  • 모든 데이터가 메모리에 있음 (매우 빠름)
  • 종료 시 데이터 손실!

예시:

CREATE VOLATILE TABLE live_status (
    device_id INTEGER PRIMARY KEY,
    status VARCHAR(20),
    last_updated DATETIME
);

4. 룩업 테이블 - 참조 데이터용

사용 시기: 거의 변경되지 않는 참조/마스터 데이터 저장

최적 용도:

  • 디바이스 레지스트리
  • 구성 테이블
  • 카테고리/차원 테이블
  • 마스터 데이터

구조: 모든 스키마

주요 기능:

  • 빠른 SELECT 성능
  • 영구 저장
  • 느린 INSERT/UPDATE (디스크 기반)
  • 표준 데이터베이스 작업

예시:

CREATE LOOKUP TABLE devices (
    device_id INTEGER,
    name VARCHAR(50),
    location VARCHAR(100),
    type VARCHAR(20)
);

비교 표

기능태그 테이블로그 테이블휘발성 테이블룩업 테이블
용도센서 데이터로그/이벤트 데이터인메모리 캐시마스터 데이터
삽입 속도백만/초백만/초만/초백/초
UPDATE 지원아니오*아니오예예
DELETE 지원시간 기반시간 기반키 기반키 기반
저장소디스크디스크메모리디스크
스키마고정 패턴유연유연유연
최적 쿼리ID + 시간시간 기반키 기반모두
데이터 영속성예예아니오예

*태그 테이블 메타데이터 컬럼은 업데이트 가능

자동 타임스탬프: _arrival_time

모든 로그 테이블 레코드는 자동으로 타임스탬프를 받습니다:

-- 이렇게 삽입하면
INSERT INTO app_logs VALUES ('ERROR', 'Connection failed');

-- Machbase는 이렇게 저장합니다
-- _arrival_time: 2025-10-10 14:23:45 123:456:789
-- level: ERROR
-- message: Connection failed

다음으로 액세스:

SELECT _arrival_time, * FROM app_logs;

타임스탬프는 나노초 정밀도를 가집니다 - 고주파 데이터에 완벽합니다!

데이터 순서: 최신 우선

전통적인 데이터베이스와 달리 Machbase는 최신 데이터를 먼저 반환합니다:

SELECT * FROM app_logs;
-- 가장 최근 로그가 맨 위에 반환됨
-- ORDER BY _arrival_time DESC 필요 없음

이는 최근 데이터가 가장 가치 있는 시계열 분석에 최적화되어 있습니다.

시간 기반 쿼리: DURATION

DURATION 키워드는 시간 쿼리를 간단하게 만듭니다:

-- 최근 10분
SELECT * FROM app_logs DURATION 10 MINUTE;

-- 대신에:
-- SELECT * FROM app_logs
-- WHERE _arrival_time >= NOW() - INTERVAL '10' MINUTE;

더 많은 예시:

-- 최근 1시간
DURATION 1 HOUR

-- 최근 1일
DURATION 1 DAY

-- 2시간 전부터 30분간
DURATION 30 MINUTE BEFORE 2 HOUR

한 번 쓰기 아키텍처

Machbase는 추가 전용 데이터를 위해 설계되었습니다:

  • 태그/로그 테이블에서 UPDATE 없음
  • 무작위 DELETE 없음
  • 시간 기반 삭제만

이유는? 이를 통해 다음이 가능합니다:

  • 초고속 쓰기 (행 잠금 없음)
  • 데이터 무결성 (로그 변조 불가)
  • 단순화된 아키텍처

UPDATE/DELETE가 필요한 경우:

  • 인메모리 데이터는 Volatile 테이블 사용
  • 영구 참조 데이터는 Lookup 테이블 사용

시간 기반 삭제

오래된 데이터를 효율적으로 정리:

-- 가장 오래된 1000개 행 삭제
DELETE FROM app_logs OLDEST 1000 ROWS;

-- 최근 10000개 행만 유지
DELETE FROM app_logs EXCEPT 10000 ROWS;

-- 최근 7일만 유지
DELETE FROM app_logs EXCEPT 7 DAYS;

-- 특정 날짜 이전 데이터 삭제
DELETE FROM app_logs
BEFORE TO_DATE('2025-01-01', 'YYYY-MM-DD');

인덱스

Machbase는 인덱스를 자동으로 최적으로 생성합니다:

  • 태그 테이블: 3단계 파티션 인덱스 (자동)
  • 로그 테이블: LSM 인덱스 (선택 사항, CREATE INDEX로 생성)
  • 휘발성 테이블: Red-black tree 인덱스 (PRIMARY KEY용)
  • 룩업 테이블: LSM 인덱스 (선택 사항)

대부분의 사용자는 인덱스를 수동으로 관리할 필요가 없습니다!

Rollup 테이블 (태그 테이블만)

태그 테이블은 자동으로 통계를 생성합니다:

-- SUMMARIZED 컬럼이 있는 태그 테이블 생성
CREATE TAGDATA TABLE sensors (
    sensor_name VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    time DATETIME BASETIME,
    temperature DOUBLE SUMMARIZED
);

-- 시간별 통계를 자동으로 쿼리
SELECT * FROM sensors WHERE rollup = hour;
-- 반환: MIN, MAX, AVG, SUM, COUNT, SUMSQ

3가지 자동 롤업 레벨:

  • 초당
  • 분당
  • 시간당

압축

Machbase는 데이터를 자동으로 압축합니다:

  • 논리적 압축: 컬럼 기반 압축 (최대 100배)
  • 물리적 압축: 블록 레벨 압축 (특허)

아무것도 구성할 필요가 없습니다 - 그냥 작동합니다!

주요 용어

용어의미
Tag센서 또는 데이터 소스 식별자
BASETIME태그 테이블의 타임스탬프 컬럼
SUMMARIZED자동 롤업 통계용 컬럼 표시
_arrival_time자동 생성된 타임스탬프 (나노초 정밀도)
DURATION시간 범위 쿼리용 키워드
Rollup자동 생성된 통계 요약
LSM IndexLog-Structured Merge 인덱스 (빠른 쓰기용)

모범 사례

1. 올바른 테이블 타입 선택

  • 많은 ID가 있는 대용량 센서 → 태그 테이블
  • 애플리케이션 로그, 이벤트 → 로그 테이블
  • 실시간 업데이트 필요 → 휘발성 테이블
  • 구성, 참조 데이터 → 룩업 테이블

2. 시간 쿼리에 DURATION 사용 

-- 좋음 (최적화됨)
SELECT * FROM logs DURATION 1 HOUR;

-- 덜 최적화됨
SELECT * FROM logs
WHERE _arrival_time >= NOW() - INTERVAL '1' HOUR;

3. 데이터 보존 구현

자동 정리 설정:

-- 30일간의 데이터만 유지
DELETE FROM app_logs EXCEPT 30 DAYS;

이를 위한 cron 작업 설정을 고려하세요.

4. 다중 센서 데이터에 태그 테이블 사용

1000개의 센서가 있다면 1000개의 테이블을 생성하지 마세요!

-- 좋음: 모든 센서를 위한 하나의 태그 테이블
CREATE TAGDATA TABLE all_sensors (
    sensor_id VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    time DATETIME BASETIME,
    value DOUBLE SUMMARIZED
);

-- 특정 센서 쿼리
SELECT * FROM all_sensors
WHERE sensor_id = 'sensor123'
AND time BETWEEN ... AND ...;

일반 패턴

패턴 1: IoT 센서 수집 

-- 센서 데이터용 태그 테이블
CREATE TAGDATA TABLE sensors (...);

-- 센서 메타데이터용 룩업 테이블
CREATE LOOKUP TABLE sensor_info (
    sensor_id VARCHAR(20),
    location VARCHAR(100),
    type VARCHAR(50)
);

패턴 2: 애플리케이션 모니터링 

-- 애플리케이션 로그용 로그 테이블
CREATE TABLE app_logs (...);

-- 액세스 로그용 로그 테이블
CREATE TABLE access_logs (...);

-- 실시간 사용자 세션용 휘발성 테이블
CREATE VOLATILE TABLE active_sessions (...);

패턴 3: 제조 

-- 장비 센서용 태그 테이블
CREATE TAGDATA TABLE equipment_sensors (...);

-- 생산 이벤트용 로그 테이블
CREATE TABLE production_events (...);

-- 장비 레지스트리용 룩업 테이블
CREATE LOOKUP TABLE equipment_list (...);

다음은 무엇인가요?

이제 핵심 개념을 이해했습니다:

  1. 튜토리얼 - 실제 시나리오로 연습
  2. 일반 작업 - 일상 작업 학습
  3. 테이블 타입 심층 분석 - 상세한 문서

빠른 참조 

-- TAG TABLE (센서 데이터)
CREATE TAGDATA TABLE t (
    name VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    time DATETIME BASETIME,
    value DOUBLE SUMMARIZED
);

-- LOG TABLE (유연한 시계열)
CREATE TABLE t (
    col1 TYPE,
    col2 TYPE
);
-- _arrival_time 자동 추가

-- VOLATILE TABLE (인메모리)
CREATE VOLATILE TABLE t (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    value TYPE
);

-- LOOKUP TABLE (참조 데이터)
CREATE LOOKUP TABLE t (
    id INTEGER,
    name VARCHAR(100)
);
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