1. 대용량 공공데이터 실시간 집계 시 RDBMS B-Tree의 한계 공공데이터포털(data.go.kr)에서 제공하는 건축물대장, 교통량 로그, 부동산 실거래가와 같은 공공데이터는 누적 레코드가 수억 건에서 수십억 건에 달합니다. 이러한 초대용량 시계열 데이터를 전통적인 RDBMS(MySQL, PostgreSQL)에 적재하고 실시간 필터링 및 그룹핑(GROUP BY) 집계를 수행하면 행 기반(Row-oriented) 저장 구조의 물리적 I/O 한계에 직면합니다. B-Tree 인덱스는 단일 레코드 탐색(Point Query)에는 최적화되어…
1. 공공데이터 배치 폴링(Polling) 아키텍처의 구조적 한계 수천만 건 규모의 전국 요양기관, 대중교통 노선, 지자체 인허가 데이터 등 대규모 공공데이터를 외부 서비스와 연동할 때 전통적으로 가장 많이 활용되어 온 방식은 주기적 배치 폴링(Periodic Batch Polling)입니다. 일정 시간 간격(예: 1시간 또는 매일 자정)마다 원천 데이터베이스를 대상으로 SELECT * FROM table WHERE updated_at > :last_sync_time 쿼리를 수행하여…
1. 대규모 공공데이터 분석의 병목과 임베디드 OLAP 엔진의 등장 행정안전부 및 공공데이터포털(data.go.kr)을 통해 개방되는 전국 소상공인 상권 정보, 도로교통 링크 데이터, 건강보험 청구 데이터 등은 수천만에서 수억 건에 이르는 거대한 규모를 형성합니다. 이러한 대규모 정형 데이터를 분석할 때 전통적인 관계형 데이터베이스(MySQL, PostgreSQL 등)의 트랜잭션 지향 행 기반(Row-Oriented) 엔진은 디스크 I/O 병목과 불필요한 전체 튜플 역직렬화…