장고 + 포스트그레스 + 큰 시계열

저는 대규모이고 대부분 압축이 불가능한 시계열 데이터로 프로젝트를 조명하고 있으며, Django + Postgres와 원시 SQL을 사용하는 것이 옳은 결정인지 궁금합니다.

저는 시계열 데이터가 시간당 약 2천 개의 객체이며, 매 시간마다 발생합니다. 이는 매년 약 200만 개의 행을 저장하며, 1) 연결을 통해 데이터를 분석하기 위해 데이터를 슬라이스 할 수 있으며, 2) Django로 제공되는 웹에서 기본 개요 작업을 수행 할 수 있도록 합니다. 가장 좋은 아이디어는 Django를 개체 자체에 사용하고 관련된 대규모 시계열 데이터를 처리하기 위해 원시 SQL로 전환하는 것입니다. 나는 이것을 하이브리드 접근법으로 보입니다. 이것은 경고 신호일 수도 있지만, 긴 시리즈의 데이터 샘플에 대해 전체 ORM을 사용하는 것은 지나침이라고 느껴집니다. 더 나은 방법이 있을까요?

답변 1

지금 어떤 종류의 파일이 필요한가요? 파이썬의 pandas를 확인해보는 것을 추천드립니다. 이는 시계열을 지원하는 수학 분석을 위한 파이썬 라이브러리로, 시계열을 파일에 저장하는 방법을 제공할 것입니다.

위에서 링크를 제공한 라이브러리는 사용을 권장하지 않습니다. 한편으로는 원하는 기능을 제공하지 않으며 (최소한의 세부정보보다 미세하지 않은 단위로 다룰 수 없으며 다른 약점도 있습니다), 또한 구식입니다 - pandas 이전에 작성되었으며, 나중에 pandas를 사용하도록 변환할 계획이 있습니다. 저는 이 책을 적극 추천합니다. pandas의 저자에 의해 쓰인 Python for data analysis라는 책입니다.

업데이트 (2016): InfluxDB도 있습니다. 이를 사용해 본 적은 없고 따라서 의견을 가지지 않지만, 시계열 데이터를 저장하는 방법을 궁금해한다면 반드시 살펴보아야 할 것입니다.

업데이트 (2020-02-07): TimescaleDB도 있습니다. PostgreSQL의 확장 프로그램입니다.

업데이트 (2020-08-07): 우리는 소프트웨어를 (다시) 변경하여 데이터를 TimescaleDB라는 데이터베이스에 저장하도록 했습니다. 우리는 이미 PostgreSQL에 익숙했으며 TimescaleDB를 배우는 것도 쉬웠습니다. 가장 중요한 구체적인 장점은 2019년에 24시간 내에 50mm 이상의 비가 내린 모든 위치를 찾는과 같은 쿼리를 수행할 수 있다는 것입니다. 이는 데이터를 평면 파일에 저장할 때 매우 어려운 작업입니다. 또 다른 장점은 무결성 검사입니다. 몇 년 동안 여기저기에서 발생하는 작은 버그 때문에 중복된 행이 포함된 시계열이 몇 개 있었습니다. 단점도 상당합니다. 10배 더 많은 디스크 공간을 사용합니다. 이로 인해 PostgreSQL 백업 정책을 변경해야 할 수도 있습니다. 그리고 속도가 느려졌습니다. 30만 개의 레코드를 포함하는 시계열을 검색하는 데 약 1초가 걸립니다. 이는 이전에는 즉시 수행되었습니다. 시계열 검색을 위해 캐싱을 구현해야 했습니다. 이전에는 필요하지 않았습니다.

답변 2

Title: 장고(Django) + 포스트그레스(PostgreSQL) + 대규모 시계열 데이터: 최적화된 SEO 콘텐츠에 대한 에세이 작성
Introduction:
장고(Django)는 웹 개발을 위한 인기 있는 파이썬 기반 프레임워크입니다. 포스트그레스(PostgreSQL)는 대규모 데이터베이스 시스템으로, 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하기 위해 사용됩니다. 이 에세이에서는 장고와 포스트그레스의 혁신적인 기능을 활용하여 대규모 시계열 데이터를 처리하는 방법과, 성능 최적화와 SEO(검색 엔진 최적화)를 위한 중요한 고려 사항에 대해 강조하고자 합니다.
본문:
1. 대규모 시계열 데이터:
시계열 데이터는 시간에 따른 변화를 기록한 데이터로, 예를 들어 주식 시장에서 주가의 변동, 날씨 변화, 서버 로그 등을 포함합니다. 장고와 포스트그레스는 이러한 대규모 시계열 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 데 적합한 기능을 제공합니다. 포스트그레스의 기능 중 하나인 테이블 파티셔닝을 활용하면 데이터를 더 작은 단위로 나누어 저장할 수 있어 성능을 향상시킬 수 있습니다.
2. 장고와 포스트그레스의 통합:
장고와 포스트그레스는 밀접하게 통합되어, 시계열 데이터를 처리하기 위한 다양한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 장고 ORM(Object-Relational Mapping)은 관계형 데이터베이스와의 상호작용을 추상화하여 개발자가 데이터베이스에 직접 접근하지 않아도 데이터를 조작하고 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 개발 속도가 향상되고 코드 유지 보수가 용이해집니다.
3. 성능 최적화:
대규모 시계열 데이터를 처리할 때, 성능 최적화는 매우 중요한 요소입니다. 장고와 포스트그레스를 사용하여 성능을 향상시키기 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다.
- 쿼리 최적화: 인덱스 생성, 쿼리 최적화 도구 사용을 통해 쿼리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
- 캐싱: 빈번하게 접근하는 데이터를 캐시에 저장하여 더 빠른 조회 속도를 제공할 수 있습니다.
- 비동기 처리: 비동기 작업을 통해 데이터 처리를 병렬화하고 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
4. SEO 최적화:
SEO는 온라인 참조 및 검색 엔진에서 노출되기 위한 최적화 작업을 의미합니다. 장고와 포스트그레스에서 대규모 시계열 데이터를 다룰 때 SEO를 고려해야 합니다.
- 키워드 사용: 적절한 키워드를 콘텐츠에 포함시켜 검색 엔진이 웹 페이지를 잘 인식할 수 있도록 해야 합니다.
- 사이트 로딩 속도: 대규모 시계열 데이터를 처리할 때, 웹 페이지의 로딩 속도를 향상시켜 사용자 경험을 개선하고 SEO에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
- 메타 데이터 활용: 제목, 설명 등의 메타 데이터를 적절하게 작성하여 웹 페이지가 검색 결과에 보다 잘 노출되도록 해야 합니다.
결론:
장고와 포스트그레스는 대규모 시계열 데이터를 처리하고 검색 엔진 최적화를 위한 많은 기능과 도구를 제공합니다. 이 두 기술을 통해 웹 애플리케이션의 성능과 사용성을 개선할 수 있습니다. 대규모 시계열 데이터의 처리와 SEO 최적화는 현대의 웹 개발에서 매우 중요한 요소이므로, 개발자들은 이러한 기술과 방법을 잘 활용하여 효과적인 웹 애플리케이션을 구축할 수 있도록 노력해야 합니다.