HTAP Hybrid Transactional Analytical ProcessingHTAP

전통 아키텍처 (ETL 파이프라인):
  OLTP DB → [ETL, 시간 지연] → 데이터 웨어하우스 → 분석

문제점:
  - 데이터 신선도: 수 시간~수 일 지연
  - 운영 복잡도: ETL 파이프라인 관리
  - 비용: 이중 인프라

HTAP 아키텍처:
  하나의 DB ──┬── OLTP (실시간 쓰기/읽기)
              └── OLAP (실시간 분석)

장점:
  - Fresh Data Analytics: 최신 데이터 즉시 분석
  - 단순한 아키텍처
  - 실시간 대시보드/예측

-- TiDB: TiKV (행 저장, OLTP) + TiFlash (컬럼 저장, OLAP) 동시 운영

-- TiFlash 레플리카 생성 (비동기 복제)
ALTER TABLE orders SET TIFLASH REPLICA 1;
ALTER TABLE products SET TIFLASH REPLICA 1;

-- OLTP 쿼리: 기본적으로 TiKV 사용
UPDATE orders SET status = 'shipped' WHERE id = 10001;

-- OLAP 쿼리: TiFlash 사용 (힌트)
SELECT /*+ READ_FROM_STORAGE(tiflash[orders, products]) */
  DATE_FORMAT(o.created, '%Y-%m') AS month,
  p.category,
  COUNT(*) AS order_count,
  SUM(o.amount) AS revenue,
  AVG(o.amount) AS avg_order
FROM orders o
JOIN products p ON p.id = o.product_id
WHERE o.created >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 12 MONTH)
GROUP BY month, category
ORDER BY month DESC, revenue DESC;

-- SingleStore: 인메모리 행 세그먼트 + 컬럼 세그먼트 자동 전환

CREATE TABLE events (
  id         BIGINT AUTO_INCREMENT,
  user_id    INT,
  event_type VARCHAR(50),
  properties JSON,
  created    DATETIME(6) DEFAULT NOW(6),
  PRIMARY KEY (id, created)
) PARTITION BY HASH(user_id)  -- OLTP 분산
  SORT KEY (created);          -- OLAP 정렬 최적화

-- OLTP: 실시간 삽입 (인메모리)
INSERT INTO events (user_id, event_type, properties)
VALUES (1001, 'page_view', '{"url":"/home"}');

-- OLAP: 실시간 집계 (컬럼 세그먼트)
SELECT event_type, COUNT(*), COUNT(DISTINCT user_id)
FROM events
WHERE created >= NOW() - INTERVAL 1 HOUR
GROUP BY event_type;