Time Series Database시계열 데이터베이스

시계열 데이터 패턴:
timestamp           cpu_usage  memory_gb  request_count
2024-01-01 00:00:00  45.2%      7.8 GB     1234
2024-01-01 00:00:10  47.1%      7.9 GB     1256
2024-01-01 00:00:20  43.8%      7.8 GB     1198
...

특성:
- 추가(INSERT) 위주, 업데이트/삭제 드묾
- 최신 데이터 쿼리 빈도 높음
- 범위 쿼리 (특정 기간) 많음
- 높은 쓰기 처리량 (초당 수백만 포인트)
- 시간이 지날수록 정밀도 낮춰 압축 가능

-- InfluxDB Line Protocol (데이터 입력 형식)
measurement,tag_key=tag_value field_key=field_value timestamp

cpu,host=server01,region=us-east cpu_usage=45.2,memory=7.8 1704067200000000000

-- Flux 쿼리 (최근 1시간 평균 CPU)
from(bucket: "metrics")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu" and r.host == "server01")
  |> filter(fn: (r) => r._field == "cpu_usage")
  |> aggregateWindow(every: 5m, fn: mean)

-- 하이퍼테이블 생성 (자동 파티셔닝)
SELECT create_hypertable('metrics', 'timestamp');

-- 자동 압축 정책 (30일 이후 데이터 압축)
SELECT add_compression_policy('metrics', INTERVAL '30 days');

-- 자동 삭제 정책 (90일 보관)
SELECT add_retention_policy('metrics', INTERVAL '90 days');

-- 연속 집계 (Continuous Aggregate)
CREATE MATERIALIZED VIEW hourly_avg
WITH (timescaledb.continuous) AS
SELECT time_bucket('1 hour', timestamp) AS hour,
       host, AVG(cpu_usage) AS avg_cpu
FROM metrics GROUP BY hour, host;