시계열
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시계열 데이터는 시간에 따른 변화를 분석하여 통찰력을 얻을 수 있는 일련의 데이터 포인트입니다.
시계열 데이터는 일반적으로 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다.
데이터 포인트가 기록된 시간입니다.
메타데이터(소스라고도 함)는 시리즈를 고유하게 식별하는 레이블 또는 태그이며 거의 변경되지 않습니다.
시간 단위로 추적되는 데이터 요소인 측정값 (메트릭 또는 값이라고도 함). 일반적으로 이들은 시간이 지남에 따라 변하는 키-값 쌍입니다.
이 표는 시계열 데이터의 예를 보여줍니다.
예제 | 측정 | 메타데이터 |
|---|---|---|
주식 데이터 | 주식 가격 | 주식 시세, 거래소 |
날씨 데이터 | 온도 | 센서 식별자, 위치 |
웹사이트 방문자 | 조회 수 | URL |
효율적인 시계열 데이터 저장을 위해 MongoDB는 시계열 컬렉션을 제공합니다.
Time Series 컬렉션
버전 5.0에 추가.
시계열 컬렉션은 시계열 데이터를 효율적으로 저장합니다. 시계열 컬렉션에서는 동일한 출처의 데이터가 비슷한 시점의 다른 데이터 포인트와 함께 저장되도록 쓰기가 구성됩니다.
MongoDB Atlas 에서 호스팅되는 배포서버 를위해 UI에서 time series 컬렉션을 만들수 있습니다.
혜택
일반 컬렉션과 비교하여 시계열 데이터를 시계열 컬렉션에 저장하면 쿼리 효율성이 향상되고 시계열 데이터 및 세컨더리 인덱스의 디스크 사용량이 줄어듭니다. MongoDB 6.3 이상 버전은 새 시계열 컬렉션의 시간 및 메타데이터 필드에 복합 인덱스를 자동으로 생성합니다.
시계열 컬렉션은 기본 열 형식 저장 형식을 사용하고 데이터를 시간 순서로 저장합니다. 이 형식은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
시계열 데이터 작업의 복잡성 감소
쿼리 효율성 향상
디스크 사용량 감소
읽기 작업을 위한 I/O 감소
WiredTiger 캐시 사용량 증가
행동
time series 컬렉션은 일반적인 컬렉션처럼 작동합니다. 평소대로 데이터를 삽입하고 쿼리합니다.
MongoDB는 시계열 컬렉션을 내부 컬렉션에 의해 뒷받침되는 쓰기 가능한 비물질화 뷰로 취급합니다. 데이터를 삽입하면 내부 컬렉션이 자동으로 시계열 데이터를 최적화된 저장 형식으로 구성합니다.
MongoDB 6.3부터 새 time series 컬렉션을 생성하면 MongoDB는 metaField 및 timeField 필드에 복합 인덱스도 생성합니다. 쿼리 성능을 개선하기 위해 time series 컬렉션의 쿼리는 새 복합 인덱스를 사용합니다. 복합 인덱스는 또한 최적화된 저장 형식을 사용합니다.
팁
쿼리 성능을 개선하기 위해 시계열 컬렉션의 측정 필드나 다른 필드에 수동으로세컨더리 인덱스를 추가할 수 있습니다.
중요
이전 버전과 호환되지 않는 기능
다운그레이드하기 전에 시계열 컬렉션을 삭제해야 합니다.
MongoDB 6.0 이상에서 MongoDB 5.0.7 이하로 다운그레이드 하는 경우.
MongoDB 5.3에서 MongoDB 5.0.5 이하로 다운그레이드하는 경우.
경고
system.profile 이라는 이름의 time series 컬렉션 또는 뷰를 만들려고 시도하지 마.십시오 MongoDB 6.3 이상 버전에서 이를 시도하는 경우 IllegalOperation 오류가 반환됩니다. 이전 MongoDB 버전은 충돌합니다.
시작하기
시계열 컬렉션을 시작하려면 시계열 컬렉션 생성 및 쿼리하기를 참조하세요.