QuestDB는 최고 수준의 성능을 자랑하는 오픈 소스 시계열 데이터베이스(Time-Series Database, TSDB)이다.1 이 데이터베이스는 특히 금융 서비스, 사물 인터넷(IoT), 실시간 대시보드와 같이 까다로운 워크로드를 위해 설계되었으며, 핵심 목표는 초고속 데이터 수집 처리량과 낮은 지연 시간의 SQL 쿼리를 제공하는 동시에 운영의 복잡성을 최소화하는 데 있다.2 Java, C++, 그리고 Rust를 사용하여 처음부터(from the ground up) 개발된 고성능 코드베이스는 외부 의존성이 없으며, 가비지 컬렉션(Garbage Collection)을 회피하는 설계를 통해 예측 가능한 저지연 성능을 보장한다.4
QuestDB의 핵심 가치 제안은 세 가지 축으로 요약할 수 있다: 극한의 성능, 개발자 친화성, 그리고 운영 효율성이다. 첫째, 컬럼 지향 스토리지 모델, 병렬화된 벡터 실행, SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어 활용과 같은 저수준 최적화 기술을 통해 초당 수백만 건의 데이터를 수집하고 수십억 개의 행을 밀리초 단위로 쿼리하는 압도적인 성능을 제공한다.1 둘째, 독자적인 쿼리 언어 대신 ANSI SQL을 채택하고 SAMPLE BY, LATEST ON과 같은 강력한 시계열 확장 기능을 추가하여, 개발자들이 기존 SQL 지식을 활용해 복잡한 시계열 분석을 손쉽게 수행할 수 있도록 지원한다.3 마지막으로, 단순한 배포 모델과 효율적인 하드웨어 자원 사용을 통해 데이터 수집 병목 현상을 해결하고 인프라 비용을 포함한 총소유비용(TCO)을 현저히 절감시킨다.2
본 보고서는 QuestDB의 기술적 깊이를 탐구하고, 그 아키텍처, 성능 특성, 실제 적용 사례, 그리고 경쟁 환경 내에서의 위치를 종합적으로 분석하여 기술 의사 결정권자에게 명확한 통찰을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 보고서는 다음과 같은 구조로 구성된다. 첫째, QuestDB의 성능을 뒷받침하는 핵심 아키텍처 원리를 분석한다. 둘째, 쿼리 실행 엔진의 내부 메커니즘을 심층적으로 탐구한다. 셋째, 외부 시스템과의 연동을 위한 데이터 인터페이스와 프로토콜을 살펴본다. 넷째, 금융, IoT, 실시간 모니터링 등 주요 적용 분야의 사례를 연구한다. 다섯째, 주요 경쟁 제품과의 객관적인 성능 벤치마크를 통해 QuestDB의 경쟁력을 평가한다. 마지막으로, 실제 도입을 위한 설치 및 운영 가이드를 제공하며 결론을 맺는다.
이 장에서는 QuestDB의 경이로운 성능을 뒷받침하는 핵심 아키텍처 설계 원칙을 심층적으로 분석한다. 컬럼 기반 스토리지, 불변성 데이터 패턴, 시간 기반 파티셔닝, 그리고 BASE 모델 채택과 같은 근본적인 설계 결정이 어떻게 상호작용하여 고성능 시계열 데이터 처리를 가능하게 하는지 탐구한다.
QuestDB는 데이터를 전통적인 관계형 데이터베이스처럼 행(row) 단위가 아닌 컬럼(column) 단위로 저장하는 컬럼 지향 스토리지 모델을 채택했다.8 이 모델에서는 테이블의 각 컬럼이 물리적으로 분리된 개별 파일에 고유의 네이티브 형식으로 저장된다.8 이러한 구조는 시계열 데이터 분석에서 흔히 발생하는 온라인 분석 처리(OLAP) 워크로드에 결정적인 이점을 제공한다. 예를 들어, 특정 기간 동안의 평균 가격과 총 거래량을 계산하는 쿼리는 ‘가격’과 ‘거래량’ 컬럼 데이터만 필요로 한다. 컬럼 지향 모델에서는 해당 컬럼 파일들만 디스크에서 읽으면 되므로, 관련 없는 다른 모든 컬럼(예: 거래자 ID, 주문 유형 등)의 데이터를 읽는 데 발생하는 불필요한 디스크 I/O를 원천적으로 차단한다.10
또한, 동일한 데이터 타입의 값들이 디스크 상에 연속적으로 저장되기 때문에 데이터 압축에 매우 유리하다. 타임스탬프, 숫자, 반복되는 문자열 등은 각 데이터의 특성에 맞는 델타 인코딩, 비트 패킹, 딕셔너리 인코딩과 같은 효율적인 압축 알고리즘을 적용하여 저장 공간을 크게 절약할 수 있다.10
QuestDB의 쓰기 작업은 ‘추가 전용(Append-Only)’ 모델을 따른다. 즉, 새로운 데이터는 항상 각 컬럼 파일의 끝에 순차적으로 추가된다.8 QuestDB는 이 과정을 최적화하기 위해 메모리 매핑 파일(memory-mapped files) 기술을 적극적으로 활용한다. 쓰기 작업이 발생하면, 해당 컬럼 파일의 끝부분(tail)이 RAM의 특정 메모리 페이지에 직접 매핑된다. 그 결과, 디스크 파일에 데이터를 추가하는 작업이 사실상 메모리의 특정 주소에 값을 쓰는 것과 동일한 수준의 속도로 이루어진다.8 할당된 메모리 페이지가 가득 차면, 해당 페이지는 매핑 해제되고 새로운 페이지가 다시 매핑된다. 이 방식은 디스크 I/O와 관련된 시스템 호출을 최소화하고 리소스의 급격한 변동(churn)을 방지하여, 일관되고 예측 가능한 데이터 추가 지연 시간을 보장한다.8
QuestDB 아키텍처의 또 다른 핵심은 데이터가 한 번 쓰이면 절대 수정되거나 삭제되지 않는 ‘불변성 데이터 패턴(Immutable Data Pattern)’을 채택한 점이다.12 이 설계 원칙은 시계열 데이터의 본질적인 특성—시간의 흐름에 따라 사건이 기록되고 과거의 기록은 변하지 않는다는 점—과 완벽하게 부합한다.
불변성 패턴은 여러 가지 중요한 이점을 제공한다. 첫째, 추가 전용 쓰기 모델과 결합하여 데이터 수집 성능을 극대화한다. 기존 레코드를 찾아 수정하거나 삭제하는 복잡한 과정이 없으므로, 쓰기 경로는 매우 단순하고 빠르다.12 둘째, 데이터 업데이트와 관련된 잠금(locking) 메커니즘이나 다중 버전 동시성 제어(MVCC)와 같은 복잡한 동시성 제어 로직의 필요성을 제거한다. 이는 시스템의 내부 구조를 단순화하고 동시 쓰기 환경에서의 성능 저하 요인을 원천적으로 차단한다.12 셋째, 데이터의 모든 변경 이력이 자연스럽게 보존되므로, 별도의 로깅 시스템 없이도 완벽한 감사 추적(audit trail) 기능을 내재적으로 제공한다. 이는 거래 기록의 무결성과 재현성이 법적으로 요구되는 금융 시스템과 같은 규제 준수 환경에서 매우 중요한 요건이다.12
QuestDB의 아키텍처를 분석하면, 컬럼 기반 스토리지, 추가 전용 모델, 그리고 불변성 데이터 패턴이 개별적인 기술 요소가 아니라 상호 유기적으로 결합하여 성능과 구조적 단순성이라는 이중의 목표를 달성하는 정교한 설계 철학을 발견할 수 있다. 불변성 패턴은 데이터 업데이트 및 삭제 연산을 원천적으로 배제하며, 이는 추가 전용 모델을 가능하게 하는 기반이 된다.12 추가 전용 모델은 디스크에서 데이터를 찾아 덮어쓰는 비효율적인 랜덤 I/O 대신, 항상 순차 I/O만을 발생시켜 스토리지 하드웨어의 성능을 최대로 활용한다.8 이 두 가지 특성은 데이터베이스 엔진의 내부 구조를 극도로 단순화시킨다. 복잡한 트랜잭션 롤백을 위한 언두 로그(undo log)나 정교한 동시성 제어 메커니즘의 필요성이 최소화되기 때문이다. 이러한 구조적 단순성은 코드베이스의 복잡도를 낮춰 안정성을 높일 뿐만 아니라, JIT 컴파일러나 SIMD 명령어 활용과 같은 더 깊은 수준의 저수준 최적화에 집중할 수 있는 견고한 토대를 마련해준다. 결국, QuestDB의 압도적인 성능은 복잡한 기능을 추가해서가 아니라, 시계열 데이터의 본질에 맞춰 불필요한 기능을 과감히 제거하고 핵심 경로를 극한으로 최적화한 결과물이다. 이는 데이터베이스 아키텍처에서 “단순함이 곧 성능(Less is More)”이라는 철학이 어떻게 구현될 수 있는지를 보여주는 명확한 사례라 할 수 있다.
불변성과 추가 전용 모델을 기반으로 하면서도, QuestDB는 데이터의 일관성과 무결성을 보장하기 위한 정교한 메커니즘을 갖추고 있다. 테이블에 대한 모든 업데이트(주로 데이터 추가)는 원자적인 트랜잭션 컨텍스트 내에서 적용된다. 즉, 트랜잭션은 전체가 성공적으로 커밋되거나 롤백되어 부분적인 업데이트가 발생하지 않음을 보장한다.8
이를 위해 각 테이블은 _txn이라는 메타데이터 파일에 마지막으로 성공적으로 커밋된 레코드의 수(last_committed_record_count)를 유지한다. 어떤 쿼리 실행기(reader)도 이 카운트보다 더 많은 레코드를 읽지 않도록 설계되어 있어, 아직 커밋되지 않은 데이터가 외부에 노출되는 것을 방지한다. 이는 읽기 커밋(Read Committed) 수준의 격리를 효과적으로 구현한다.8 모든 데이터가 컬럼 파일에 추가된 후, 커밋 작업은 이 트랜잭션 카운트를 원자적으로 업데이트하는 것으로 완료된다. 이 과정은 다중 스레드 및 다중 프로세스 환경에서도 잠금 없이(lock-free) 수행되도록 설계되어, 동시 읽기 작업에 미치는 성능 영향을 최소화한다.8
QuestDB는 대용량 시계열 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 시간 기반 파티셔닝(Time-Based Partitioning) 전략을 핵심 기능으로 제공한다.13 사용자는 테이블 생성 시
PARTITION BY 절을 사용하여 데이터를 YEAR, MONTH, WEEK, DAY, HOUR 단위로 분할할 수 있다.15 이렇게 파티셔닝된 테이블의 데이터는 물리적으로 각 시간 간격에 해당하는 별도의 디렉터리에 저장된다.13
이러한 물리적 분리는 여러 가지 중요한 이점을 제공한다. 첫째, 쿼리 성능을 극적으로 향상시킨다. 예를 들어, ‘지난 24시간 동안의 데이터’를 조회하는 쿼리가 실행되면, QuestDB의 SQL 옵티마이저는 DAY 또는 HOUR 단위로 생성된 파티션 정보를 활용하여 정확히 해당 시간 범위에 속하는 파티션 디렉터리만 스캔한다.13 이는 수년 치의 데이터가 저장된 테이블이라 할지라도, 관련 없는 대부분의 데이터를 디스크에서 읽는 작업을 생략하게 하여 I/O 비용을 획기적으로 줄인다. 둘째, 데이터 생명 주기 관리를 단순화한다. 시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 그 가치가 감소하는 경향이 있다.
ALTER TABLE... DROP PARTITION 구문을 사용하면 오래된 파티션(예: 30일 이전의 모든 일별 파티션)을 매우 빠르고 효율적으로 삭제할 수 있다. 이는 전체 테이블을 스캔하여 개별 행을 삭제하는 것보다 훨씬 적은 리소스를 소모하는 작업이다.15
실제 분산 시스템 환경에서는 네트워크 지연, 클럭 비동기화, 배치 처리 등 다양한 원인으로 인해 데이터가 시간 순서와 다르게 데이터베이스에 도착할 수 있다.16 이러한 순서에 맞지 않는 데이터(Out-of-Order, O3 data)를 효율적으로 처리하는 것은 시계열 데이터베이스의 핵심적인 과제 중 하나다. QuestDB는 이를 위해 정교한 ‘분할 및 스쿼시(split and squash)’ 메커니즘을 사용한다.13
만약 O3 데이터가 이미 디스크에 저장된 오래된 파티션에 삽입되어야 할 경우, 해당 파티션 전체를 다시 읽고 정렬하여 새로 쓰는 것은 막대한 ‘쓰기 증폭(write amplification)’을 유발하여 수집 성능을 심각하게 저하시킨다. 이를 방지하기 위해 QuestDB는 O3 데이터가 도착하면 기존 파티션을 수정하는 대신, 해당 파티션을 논리적으로 여러 개의 조각(part)으로 분할한다. 기존 데이터는 그대로 두고 O3 데이터를 새로운 조각 파일에 쓰는 방식이다.13 이후, 시스템은 백그라운드에서 또는 특정 조건이 충족될 때 이 분할된 조각들을 다시 하나의 연속된 파티션으로 병합(squash)한다. 이 메커니즘은 O3 데이터 수집 시의 즉각적인 성능 저하를 최소화하면서도 장기적으로는 쿼리 성능을 유지하는 균형을 맞춘다.
QuestDB의 ‘분할 및 스쿼시’ 메커니즘은 순서에 맞지 않는 데이터 처리 시 발생하는 고질적인 문제, 즉 쓰기 증폭과 읽기 성능 저하 사이에서 동적인 균형점을 찾는 정교한 전략이다. O3 데이터가 도착했을 때 이를 정렬된 위치에 삽입하기 위해 기존의 거대한 데이터 파일을 다시 쓰는 것은 쓰기 증폭을 유발하여 수집 성능을 크게 저하시킨다.13 이 문제를 피하고자 QuestDB는 O3 데이터를 별도의 작은 파일(파티션 조각)로 기록하여 즉각적인 쓰기 증폭을 회피하고 수집 지연 시간을 낮춘다. 하지만 이 해결책은 새로운 트레이드오프를 야기한다. 하나의 논리적 파티션이 여러 물리적 파일 조각으로 나뉘면, 쿼리 시 더 많은 파일을 열고 데이터를 병합해야 하므로 읽기 성능이 저하될 수 있다.
‘스쿼시’ 작업은 이 트레이드오프를 지능적으로 관리하는 핵심이다. 최신(hot) 파티션은 O3 데이터 유입이 잦으므로 여러 조각으로 나뉘는 것을 허용하여 쓰기 성능을 우선적으로 보장한다. 반면, O3 데이터 유입 가능성이 낮은 오래된(cold) 파티션에 대해서는 적극적으로 조각들을 하나의 파일로 병합하여 읽기 성능을 최적화한다.13 이는 QuestDB가 단순히 O3 데이터를 처리하는 것을 넘어, 데이터의 ‘생명 주기’를 인지하고 그에 따라 스토리지 구조를 동적으로 최적화함을 의미한다. 이는 변화하는 워크로드에 대한 높은 적응성을 보여주며, 정적인 파티셔닝 구조를 가진 다른 데이터베이스와 차별화되는 지점이다.
현재 QuestDB의 파티셔닝은 시간에 대해서만 가능하다. 그러나 하나의 테이블에 수백만 개의 고유한 시계열(예: 수백만 개의 서로 다른 센서 ID)이 저장되는 고카디널리티(high cardinality) 시나리오에서는 시간 기반 파티셔닝만으로는 한계가 있다. 특정 device_id에 대한 LATEST ON 또는 SAMPLE BY 쿼리는 여전히 해당 시간 파티션 내의 모든 데이터를 스캔해야 할 수 있기 때문이다.18
이러한 문제를 해결하기 위해, 커뮤니티에서는 symbol과 같은 특정 컬럼 값을 기준으로 데이터를 한 번 더 분할하는 2차 파티셔닝(또는 하위 파티셔닝) 기능에 대한 요구가 높다. 이 기능이 구현되면, ‘특정 날짜’의 ‘특정 센서’ 데이터를 조회하는 쿼리는 시간 파티션과 심볼 하위 파티션을 모두 활용하여 탐색 범위를 극적으로 좁힐 수 있게 되어, 고카디널리티 환경에서의 쿼리 성능이 크게 향상될 것으로 기대된다. 이 기능은 QuestDB의 공식 로드맵에 포함되어 있다.18
전통적인 데이터베이스가 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 모델을 통해 데이터의 정합성을 엄격하게 보장하는 것과 달리, QuestDB는 BASE(Basically Available, Soft state, Eventually consistent) 모델을 설계 철학으로 채택했다.19 BASE 모델은 분산 시스템 환경에서 엄격한 즉시적 일관성(immediate consistency)을 다소 완화하는 대신, 시스템의 가용성(availability)과 성능을 우선시하는 접근법이다.
이러한 선택은 시계열 워크로드의 특성에 기인한다. 금융 거래 데이터나 IoT 센서 데이터와 같이 초당 수백만 건의 데이터가 쏟아지는 환경에서는, 일부 노드에 장애가 발생하더라도 데이터 수집이 중단되지 않고 계속되는 것이 모든 노드가 100% 동일한 데이터를 즉시 갖는 것보다 더 중요할 수 있다. BASE 모델은 시스템이 일시적으로 불일치 상태에 있을 수 있음을 허용하지만, 시간이 지남에 따라 결국 일관된 상태(eventual consistency)에 도달할 것을 보장한다. 이 트레이드오프를 통해 QuestDB는 높은 쓰기 처리량과 수평적 확장성을 보다 쉽게 달성할 수 있다.19
QuestDB Enterprise 버전은 고가용성(High Availability)과 읽기 확장성(read scalability)을 위해 Primary-Replica 구조의 복제 기능을 제공한다.20 이 아키텍처의 핵심적인 특징은 Primary와 Replica 인스턴스가 직접적인 네트워크 연결을 통해 통신하지 않는다는 점이다. 대신, 모든 통신은 AWS S3, Azure Blob Storage, 또는 NFS와 같은 원격 객체 저장소(object store)를 매개로 이루어진다.20
작동 방식은 다음과 같다.
이러한 분리된(decoupled) 아키텍처는 중요한 장점을 가진다. Replica의 수나 네트워크 상태, 또는 Replica의 부하가 Primary 인스턴스의 쓰기 성능에 전혀 영향을 미치지 않는다. 따라서 수많은 읽기 전용 Replica를 추가하여 전 세계적으로 분산된 읽기 워크로드를 처리하도록 수평적으로 확장하는 것이 용이하다.20
QuestDB의 복제 아키텍처는 두 가지 주요 가용성 시나리오를 지원한다.20
이 장에서는 QuestDB의 SQL 쿼리가 어떻게 밀리초 단위의 응답 시간을 달성하는지 그 내부 메커니즘을 해부한다. 커스텀 SQL 파서부터 JIT 컴파일러, 그리고 SIMD를 활용한 벡터화 실행에 이르기까지, 쿼리 처리 파이프라인의 각 단계가 어떻게 성능 최적화에 기여하는지 상세히 분석한다.
QuestDB의 쿼리 처리 과정은 자체적으로 개발한 고성능 SQL 파서에서 시작된다. 이 파서는 표준 ANSI SQL뿐만 아니라, SAMPLE BY와 같은 QuestDB 고유의 시계열 확장 구문을 이해하고 처리하도록 설계되었다.21 파서는 입력된 SQL 텍스트를 분석하여 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree, AST)라는 내부적인 자료 구조로 변환한다.21
AST가 생성된 후에는 여러 단계의 최적화 과정을 거친다. 쿼리 플래너(Query Planner)는 규칙 기반(rule-based) 재작성과 간단한 비용 추정(cost estimation)을 통해 AST를 보다 효율적인 실행 계획(Execution Plan)으로 변환한다.21 이 과정에는 다음과 같은 최적화 기법이 포함된다.
WHERE 절의 필터 조건을 가능한 한 데이터 소스에 가까운 단계에서 먼저 적용하여 처리해야 할 데이터의 양을 조기에 줄인다.21개발자는 EXPLAIN 키워드를 사용하여 QuestDB가 특정 쿼리에 대해 어떤 실행 계획을 수립했는지 직접 확인할 수 있다.22
EXPLAIN의 출력 결과는 쿼리가 내부적으로 어떤 저수준 연산자(operator)들의 조합으로 실행될지를 보여준다. 예를 들어, ‘DataFrame’ 스캔을 통해 테이블 파티션을 순차적으로 읽고, ‘Async Filter’를 통해 필터 조건을 적용한 후, ‘Count’ 연산자로 최종 집계를 수행하는 등의 단계를 시각적으로 파악할 수 있다.22 이 정보는 쿼리 성능이 예상보다 느릴 때, 병목 지점이 어디인지(예: 의도치 않은 전체 테이블 스캔, 비효율적인 인덱스 사용 등)를 진단하고 쿼리를 튜닝하는 데 매우 중요한 단서를 제공한다.22
최적화된 실행 계획은 필터(Filter), 조인(Join), 집계(Aggregator) 등 일련의 연산자(operator)들이 파이프라인 형태로 긴밀하게 연결되어 실행된다.21 QuestDB는 쿼리 성능을 향상시키기 위해 두 가지 수준의 캐싱을 활용한다.
첫째, 실행 계획 캐싱(Query Plan Caching)이다. 동일한 SQL 쿼리가 반복적으로 요청될 경우, 매번 파싱과 최적화 단계를 거치지 않고 이전에 생성된 실행 계획을 재사용한다. 이는 동일한 연결(connection) 내에서 유효하며, 복잡한 쿼리의 실행 준비 시간을 단축시킨다.21 중요한 점은 쿼리의 결과 데이터 자체가 아니라, 쿼리를 실행하는 ‘방법’인 실행 계획만 캐시된다는 것이다.
둘째, 데이터 페이지 캐싱(Column Data Caching)이다. QuestDB는 메모리 매핑 파일을 통해 데이터에 접근하므로, 쿼리 실행 중에 디스크에서 읽어온 데이터 페이지들은 운영체제(OS)의 페이지 캐시에 의해 자동으로 메모리에 캐시된다.21 충분한 시스템 메모리가 확보된 상태에서 동일한 데이터에 반복적으로 접근할 경우, 물리적인 디스크 읽기 없이 메모리에서 직접 데이터를 가져오므로 응답 시간이 크게 단축된다.21
QuestDB 쿼리 엔진의 핵심적인 성능 향상 기술 중 하나는 JIT(Just-in-Time) 컴파일러의 도입이다.24 전통적인 데이터베이스는 쿼리의 필터 조건을 해석기(interpreter) 방식으로 매 행마다 평가한다. 이는 유연하지만, 함수 호출과 조건 분기 등으로 인해 상당한 오버헤드를 발생시킨다.
QuestDB는 이 문제를 해결하기 위해, WHERE 절을 포함하는 쿼리가 실행될 때 필터 표현식의 핵심 부분을 즉석에서 해당 CPU 아키텍처에 최적화된 네이티브 기계 코드로 컴파일한다.24 이렇게 생성된 기계 코드 함수는 Java 가상 머신(JVM)의 오버헤드를 완전히 우회하고, 데이터를 개별 행이 아닌 페이지 프레임(page frame)이라는 큰 덩어리 단위로 직접 처리한다.25 이 방식은 해석기 방식의 오버헤드를 제거하고 CPU의 연산 능력을 최대한으로 활용하여 필터링 성능을 극대화한다.
JIT 컴파일은 주로 테이블 전체 또는 넓은 범위의 파티션을 스캔하며 산술 연산이 포함된 필터를 적용하는 쿼리에서 가장 큰 효과를 발휘한다.24 예를 들어, SELECT count() FROM trades WHERE price * amount > 10000 와 같은 쿼리는 JIT 컴파일의 이상적인 대상이다.
그러나 현재 JIT 컴파일러에는 몇 가지 제약 사항이 존재한다. 지원되는 CPU 아키텍처는 x86-64로 제한되며, 특히 벡터화된 코드 생성을 위해서는 AVX2 명령어 세트를 지원하는 CPU가 필요하다.24 또한, now(), abs()와 같은 내장 SQL 함수가 포함된 필터나, symbol 타입에 대한 IN 절과 같은 일부 연산자는 아직 JIT 컴파일이 지원되지 않는다.24 이러한 제약에도 불구하고, JIT 컴파일은 많은 분석 쿼리의 성능을 수 배에서 수십 배까지 향상시키는 강력한 기능이다.
벡터화 실행(Vectorized Execution)은 QuestDB 성능의 또 다른 핵심 축이다. 이는 전통적인 데이터 처리 방식인 ‘한 번에 한 행씩(row-by-row)’ 처리하는 튜플 기반 모델에서 벗어나, ‘한 번에 여러 데이터씩’ 처리하는 방식이다.26 구체적으로, 컬럼의 데이터들을 일정한 크기의 벡터(vector) 또는 블록(block)으로 묶고, 이 벡터 전체에 대해 단일 연산을 적용한다.
이러한 방식은 현대 CPU가 제공하는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어와 결합될 때 폭발적인 성능 향상을 가져온다.27 SIMD는 하나의 CPU 명령어로 여러 개의 데이터 요소(예: 8개의 32비트 정수 또는 4개의 64비트 실수)에 대해 동일한 산술 연산(덧셈, 곱셈 등)을 병렬로 수행할 수 있게 해주는 기술이다.26 벡터화 실행은 SIMD를 활용하여 루프(loop) 실행에 따르는 오버헤드를 줄이고, CPU의 연산 유닛을 최대한 효율적으로 사용하여 데이터 처리량을 극대화한다.25
QuestDB는 sum(), avg(), min(), max()와 같은 주요 집계 연산에 SIMD 기반 벡터화 실행을 구현했다. 벤치마크 결과에 따르면, 이 최적화를 통해 집계 연산 성능이 기존의 비-벡터 방식에 비해 최대 100배까지 향상되었다.28 이러한 성능 향상은 특히 수십억 건의 데이터를 대상으로 하는 대규모 집계 쿼리에서 두드러지게 나타난다.
컬럼 기반 스토리지 모델은 벡터화 실행과 완벽한 시너지를 이룬다. 특정 컬럼의 데이터는 메모리 상에 동일한 타입의 값들이 연속적으로 배치되어 있어, SIMD 연산을 위한 벡터로 로드하기에 이상적인 구조를 가지기 때문이다.26 이는 CPU 캐시의 효율성을 높이고, 메모리 접근 패턴을 예측 가능하게 하여 전체적인 처리 속도를 가속화한다.
SIMD를 활용한 벡터화 실행의 성능은 단순히 CPU의 연산 능력에만 의존하지 않는다. 데이터를 CPU 레지스터로 얼마나 빨리 가져올 수 있는지를 결정하는 메모리 채널의 대역폭(memory bandwidth)이 중요한 병목 지점이 될 수 있다.28
QuestDB 팀이 수행한 벤치마크에 따르면, 2개의 메모리 채널을 가진 CPU 환경에서는 4개의 코어를 초과하여 사용해도 성능이 더 이상 향상되지 않는 포화 상태에 도달했다. 반면, 6개의 메모리 채널을 가진 고성능 서버 환경에서는 CPU 코어 수에 비례하여 성능이 거의 선형적으로 확장되는 모습을 보였다.28 이는 QuestDB의 쿼리 엔진이 하드웨어의 잠재력을 최대한으로 끌어내고 있으며, 최고 성능을 위해서는 균형 잡힌 시스템(CPU 코어, 메모리 대역폭) 구성이 중요함을 시사한다.
QuestDB의 쿼리 엔진은 단순한 소프트웨어 최적화를 넘어, 현대 CPU 아키텍처의 잠재력을 최대한 활용하려는 ‘하드웨어 친화적(hardware-aware)’ 설계 철학을 명확하게 보여준다. JIT 컴파일러를 통해 WHERE 절을 AVX2와 같은 SIMD 명령어를 사용하는 네이티브 코드로 변환하고, 집계 연산 역시 SIMD를 활용하여 병렬 처리하며, 쿼리를 가능한 한 다중 스레드로 실행하는 것은 모두 이러한 철학의 발현이다.21 이 기술들은 소프트웨어 계층의 추상화를 줄이고, 연산을 하드웨어에 직접적으로 매핑하는 방식이다. 특히 벡터화 실행은 CPU의 파이프라이닝과 병렬 연산 유닛을 직접적으로 활용하며, 이는 메모리상에 동일 타입 데이터가 연속적으로 위치하는 컬럼 기반 스토리지와 결합될 때 캐시 효율성을 극대화한다.
이러한 접근법은 QuestDB가 고수준 언어(Java)의 생산성과 저수준 언어(C++/Rust)의 성능을 결합한 하이브리드 전략을 쿼리 엔진 자체에도 적용하고 있음을 시사한다. 단순한 알고리즘 최적화를 넘어, 컴파일러 기술과 하드웨어 아키텍처에 대한 깊은 이해를 바탕으로 성능을 극한까지 끌어올리는 전략을 취하고 있는 것이다. 이는 QuestDB가 단순한 데이터베이스를 넘어, 고성능 컴퓨팅(HPC) 영역의 기술을 적극적으로 도입한 정교한 ‘실행 엔진’에 가깝다는 것을 의미한다.
이 장에서는 QuestDB와 외부 시스템이 상호작용하는 주요 통로인 데이터 프로토콜을 분석한다. 고성능 데이터 수집을 위한 InfluxDB 라인 프로토콜과 광범위한 생태계 호환성을 위한 PostgreSQL 와이어 프로토콜의 특징, 장단점, 그리고 활용 시나리오를 비교하고, QuestDB가 제공하는 강력한 시계열 분석용 SQL 확장 기능들을 상세히 살펴본다.
QuestDB는 대량의 시계열 데이터를 빠르고 효율적으로 수집하기 위한 기본 프로토콜로 InfluxDB 라인 프로토콜(ILP)을 채택하고 있다.29 ILP는 데이터 수집 전용으로 설계된 텍스트 기반의 단순한 프로토콜로, 한 줄에 하나의 데이터 포인트를 표현한다. 각 라인은 측정(테이블 이름), 태그 세트(인덱싱된 문자열 키-값 쌍), 필드 세트(데이터 값), 그리고 타임스탬프로 구성된다.30
ILP 사용의 가장 큰 이점은 압도적인 수집 성능이다. 이 프로토콜은 SQL INSERT 문을 파싱하고 실행 계획을 수립하는 복잡한 과정을 완전히 우회한다.31 대신, 수신된 텍스트 라인을 서버에서 직접 내부 데이터 구조로 변환하여 디스크에 쓰기 때문에 오버헤드가 극히 적다. 또한, ILP를 통해 데이터가 전송될 때 대상 테이블이 존재하지 않으면, QuestDB는 첫 번째 데이터 라인의 구조를 기반으로 테이블과 컬럼을 자동으로 생성하는 ‘스키마 온 라이트(schema-on-write)’ 기능을 제공한다.29 이는 스키마 변경이 잦은 개발 환경이나 동적인 데이터 소스를 다룰 때 매우 유용하다.
QuestDB는 두 가지 전송 방식을 통해 ILP를 지원한다: TCP(기본 포트 9009)와 HTTP(기본 포트 9000).29
QuestDB가 ILP를 지원한다는 사실은 InfluxDB 생태계와의 강력한 호환성을 의미한다. 이미 InfluxDB를 사용하고 있는 시스템은 기존에 사용하던 Telegraf 에이전트나 InfluxDB 클라이언트 라이브러리(Python, Go, Java 등)를 거의 또는 전혀 수정하지 않고 QuestDB로 데이터를 전송할 수 있다.32 마이그레이션 과정은 클라이언트 설정 파일이나 코드에서 데이터베이스 엔드포인트 URL을 기존 InfluxDB 주소에서 QuestDB의 ILP 수신 주소(예: http://localhost:9000)로 변경하는 것만으로 완료될 수 있다.32 이는 기존 InfluxDB 사용자들이 겪는 마이그레이션의 장벽을 크게 낮추는 중요한 요소이다.
보안이 요구되는 환경을 위해 QuestDB의 ILP 엔드포인트는 인증 기능을 지원한다. HTTP 전송 방식의 경우, 업계 표준인 기본 인증(Basic Authentication) 또는 토큰 기반 인증을 사용하여 접근을 제어할 수 있다.29 TCP 전송 방식의 경우, 클라이언트와 서버가 암호화 키를 공유하는 챌린지-응답(challenge-response) 기반의 토큰 인증 메커니즘을 제공하여 안전한 데이터 전송을 보장한다.29
QuestDB는 데이터 수집뿐만 아니라 일반적인 데이터베이스 상호작용을 위해 PostgreSQL 와이어 프로토콜(PGWire)을 완벽하게 지원한다.35 이는 QuestDB 서버가 외부 애플리케이션에게 마치 PostgreSQL 데이터베이스처럼 보이게 한다는 것을 의미한다. 따라서 Python의 psycopg2, Java의 JDBC,.NET의 Npgsql 등 전 세계적으로 널리 사용되는 수많은 PostgreSQL 클라이언트 라이브러리와 드라이버, 그리고 psql과 같은 커맨드라인 도구나 DBeaver와 같은 GUI 도구를 사용하여 QuestDB에 직접 연결하고 상호작용할 수 있다.35 지원 범위에는 표준 SQL 쿼리 실행, 파라미터화된 쿼리(Prepared Statements), DDL(데이터 정의어) 실행, 배치 삽입 등이 포함된다.35
PGWire의 가장 큰 장점은 방대한 PostgreSQL 생태계와의 호환성이다. 하지만 성능 측면에서 고려할 점이 있다. QuestDB는 데이터 조회(querying) 및 일반적인 관리 작업에는 PGWire 사용을 권장하지만, 대용량 데이터의 실시간 스트리밍 수집에는 ILP를 사용하는 것이 훨씬 효율적이라고 명시하고 있다.31 이는 PGWire를 통한 INSERT 문이 SQL 파싱, 실행 계획 수립 등 더 많은 오버헤드를 수반하기 때문이다.
또한, QuestDB는 시계열 데이터 처리에 특화된 데이터베이스이므로 PostgreSQL의 모든 기능을 지원하지는 않는다. 예를 들어, 행 단위 DELETE 및 UPDATE 문, BLOB 데이터 타입, SSL 암호화 연결 등은 현재 지원되지 않는다.35 따라서 PGWire를 사용할 때는 QuestDB의 SQL 방언과 지원 기능의 범위를 인지하고 있어야 한다.
PGWire를 통해 타임스탬프 데이터를 다룰 때 주의해야 할 중요한 점이 있다. QuestDB는 내부적으로 모든 타임스탬프 데이터를 UTC(협정 세계시)로 저장하고 처리한다. 그러나 PGWire 프로토콜을 통해 클라이언트로 데이터를 전송할 때는 시간대 정보가 없는 TIMESTAMP WITHOUT TIMEZONE 타입으로 표현한다.36 이로 인해, 클라이언트 라이브러리가 별도의 설정 없이 이 값을 수신하면 시스템의 로컬 시간대로 해석하여 의도치 않은 시간 변환이 발생할 수 있다. 이러한 혼란을 방지하기 위해, QuestDB는 PostgreSQL 클라이언트 라이브러리의 세션 시간대를 명시적으로 ‘UTC’로 설정하여 사용할 것을 강력히 권장한다.36
QuestDB의 ILP와 PGWire 동시 지원은 ‘최고의 성능’과 ‘최대의 호환성’이라는 두 가지 상이한 목표를 달성하기 위한 실용주의적이고 전략적인 선택이다. 시계열 워크로드는 두 가지 뚜렷한 I/O 패턴, 즉 엄청난 양의 데이터를 빠르게 쓰는 ‘수집’ 단계와 저장된 데이터를 분석하고 시각화하는 ‘조회’ 단계로 나뉜다. 수집은 최소한의 지연 시간과 오버헤드를 요구하는 반면, 조회는 풍부한 표현력(SQL)과 기존 도구(BI 툴, 라이브러리)와의 연동이 중요하다.
QuestDB는 단일 프로토콜로 이 두 가지 상반된 요구를 모두 만족시키려 하지 않고, 각 작업에 가장 적합한 ‘최적의 도구’를 제공하는 방식을 택했다. ILP는 수집 성능을 극대화하기 위한 전용 고속도로 역할을 하며, PGWire는 광범위한 SQL 생태계에 연결하기 위한 표준 인터페이스 역할을 한다.31 이 이중 프로토콜 전략은 신규 사용자의 진입 장벽을 낮추는(PGWire) 동시에, 기존 고성능 시계열 데이터베이스 사용자들을 유인하는(ILP) 영리한 시장 접근법이다. 개발자는 초기 탐색 및 분석에는 익숙한 PostgreSQL 도구를 사용하다가, 본격적인 대규모 데이터 수집 파이프라인을 구축할 때는 고성능 ILP 클라이언트로 전환할 수 있다. 이는 점진적인 도입을 가능하게 하여 기술 전환의 리스크를 줄여주는 효과를 가진다.
QuestDB는 표준 ANSI SQL을 준수하면서도, 시계열 데이터 분석을 훨씬 더 간결하고 효율적으로 만들기 위한 여러 강력한 SQL 확장 기능을 제공한다.
SAMPLE BY는 QuestDB의 가장 대표적인 시계열 확장 기능이다. 이 절은 대규모의 원시 시계열 데이터를 지정된 시간 간격(예: 5m - 5분, 1h - 1시간, 1d - 1일)의 그룹으로 집계(aggregation)하는 데 사용된다.1 예를 들어, 초 단위로 기록된 주가 데이터를 SAMPLE BY 1h와 함께 avg(price)를 사용하여 시간당 평균 주가로 손쉽게 다운샘플링할 수 있다.
SAMPLE BY는 FILL 옵션과 결합될 때 더욱 강력해진다. FILL은 데이터가 존재하지 않는 시간 간격에 대해 어떻게 처리할지를 지정한다.39
FILL(NULL): 해당 간격을 NULL 값으로 채운다.FILL(PREV): 이전 간격의 마지막 값으로 채운다. (예: 계단식 차트 생성에 유용)FILL(LINEAR): 양쪽의 알려진 데이터 포인트를 사용하여 선형으로 보간된 값으로 채운다.FILL(123.45): 지정된 상수 값으로 채운다.또한 ALIGN TO CALENDAR 옵션을 사용하면 집계 구간을 실제 달력 시간(예: 매시 정각, 매일 자정)에 맞춰 정렬할 수 있어, 보다 직관적인 분석이 가능하다.39
LATEST ON은 하나의 테이블에 여러 시계열이 혼재되어 있을 때, 각 시계열의 가장 최신 레코드를 매우 효율적으로 조회하기 위해 도입된 구문이다.38
PARTITION BY 절과 함께 사용되며, PARTITION BY에 지정된 컬럼(들)의 고유한 값 조합 각각에 대해 지정된 타임스탬프 컬럼 값이 가장 큰 행을 반환한다.40
예를 들어, 여러 IoT 장치의 센서 데이터가 하나의 테이블에 저장되어 있을 때, ... LATEST ON timestamp PARTITION BY device_id 쿼리는 각 장치(device_id)가 마지막으로 보낸 센서 값을 즉시 찾아준다. 이는 표준 SQL에서 동일한 결과를 얻기 위해 사용해야 하는 복잡하고 성능이 낮은 윈도우 함수나 서브쿼리를 대체하는 매우 간결하고 최적화된 방법이다.40
ASOF JOIN은 시계열 데이터 분석, 특히 금융 분야에서 매우 중요한 시간 기반 조인(time-based join)이다.6 일반적인 SQL 조인은 조인 키가 정확히 일치하는 행들을 결합하지만,
ASOF JOIN은 타임스탬프가 정확히 일치하지 않더라도, 시간적으로 가장 가깝게 이전 시점(as of a certain time)의 레코드를 기준으로 두 테이블을 조인한다.6
예를 들어, ‘거래 체결(trades)’ 테이블과 ‘시장 호가(quotes)’ 테이블이 있을 때, trades ASOF JOIN quotes는 각 거래가 체결된 시점 바로 직전의 시장 호가 상태를 찾아 결합해준다. 이를 통해 거래 비용 분석(TCA)이나 시장 충격 분석과 같은 정교한 금융 분석을 효율적으로 수행할 수 있다.42
QuestDB는 개발자의 편의성을 높이기 위해 표준 SQL의 일부 구문을 단순화했다.
SELECT * FROM 생략: 테이블의 모든 데이터를 조회할 때 SELECT * FROM my_table 대신 my_table; 이라고만 입력해도 동일한 결과를 반환한다.38GROUP BY 절 생략: SELECT 절에 집계 함수(예: avg, count)와 일반 컬럼이 함께 사용될 경우, QuestDB는 자동으로 일반 컬럼을 기준으로 그룹화를 수행하므로 GROUP BY 절을 명시적으로 작성할 필요가 없다.38이러한 확장 기능과 편의 기능들은 QuestDB가 단순한 SQL 호환 데이터베이스를 넘어, 시계열 데이터의 특성을 깊이 이해하고 분석 작업을 용이하게 만드는 데 중점을 둔 특화된 도구임을 보여준다.
| 기능 (Feature) | 구문 예시 (Syntax Example) | 설명 (Description) | 주요 사용 사례 (Primary Use Case) |
|---|---|---|---|
SAMPLE BY |
... SAMPLE BY 1h FILL(PREV) |
데이터를 지정된 시간 단위로 그룹화하고 집계. FILL 옵션으로 누락된 데이터 채우기 가능. |
시계열 데이터 다운샘플링 (예: 분 단위 데이터를 시간 단위 평균으로 변환), 시계열 차트 시각화. |
LATEST ON |
... LATEST ON ts PARTITION BY device_id |
파티션(그룹) 별로 타임스탬프가 가장 최신인 레코드를 반환. | 각 장치의 최신 상태 조회, 다중 자산의 현재가 추적. |
ASOF JOIN |
trades ASOF JOIN quotes ON symbol |
타임스탬프가 정확히 일치하지 않아도, 시간적으로 가장 가까운 레코드를 기준으로 조인. | 특정 거래 시점의 시장 호가(quote) 상태 확인, 이벤트 발생 직전의 센서 값 분석. |
이 장에서는 QuestDB가 실제 산업 현장에서 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례를 통해 살펴본다. 특히 성능이 극도로 중요한 금융 서비스, 대규모 데이터 처리가 요구되는 산업용 IoT, 그리고 실시간 응답성이 필수적인 모니터링 분야에서의 적용 사례를 깊이 있게 분석한다.
금융 서비스, 특히 자본 시장(Capital Markets) 분야는 데이터베이스 기술에 가장 까다로운 요구사항을 제시하는 영역 중 하나이다. 주식, 외환, 암호화폐 시장에서 발생하는 틱 데이터(tick data), 주문장(order books), 거래 체결 내역은 초당 수백만 건에 달하는 막대한 양으로 생성되며, 나노초($10^{-9}$초) 수준의 정밀한 타임스탬프를 요구한다.1 이러한 데이터를 실시간으로 수집하고, 거의 즉각적으로 복잡한 분석 쿼리를 실행하여 거래 전략을 수립하거나 리스크를 관리해야 하므로, 데이터베이스의 수집 처리량과 쿼리 지연 시간은 시스템 전체의 성패를 좌우하는 핵심 요소이다.
QuestDB는 이러한 극한의 요구사항을 충족시키기 위해 설계되었다. 초고속 데이터 수집 능력은 실시간 시장 데이터를 누락 없이 포착할 수 있게 하며, SIMD로 최적화된 SQL 엔진은 수십억 건의 과거 데이터에 대한 쿼리도 밀리초 단위로 응답할 수 있게 한다.4 특히, 시계열 특화 SQL 확장 기능인
ASOF JOIN은 금융 분석에 필수적이다. 이 기능을 사용하면 특정 거래가 체결된 시점(trades 테이블)과 가장 근접한 과거의 시장 호가 상태(quotes 테이블)를 효율적으로 결합하여, 거래 비용 분석(Transaction Cost Analysis)이나 알고리즘 백테스팅을 위한 정확한 시장 상황을 재구성할 수 있다.42 또한, 버전 9.0부터 지원되는 N차원 배열 타입은 복잡한 주문장 데이터를 단일 컬럼에 효율적으로 저장하고 분석하는 새로운 가능성을 열었다.46
QuestDB의 성능과 신뢰성을 입증하는 대표적인 사례는 라틴 아메리카 최대 증권거래소인 B3(Brasil, Bolsa, Balcão)이다. B3는 자사의 핵심 시스템 중 하나인 중앙예탁결제(Central Securities Depository, CSD) 플랫폼에 QuestDB Enterprise를 도입하여, 매일 발생하는 수백만 건의 거래 데이터를 실시간으로 처리하고 있다.1 B3는 QuestDB를 통해 테라바이트급의 일일 데이터를 수집하면서도 밀리초 단위의 쿼리 응답 시간을 달성했으며, 기존의 마이크로서비스 기반 클라우드 네이티브 아키텍처에 원활하게 통합하여 99.9%의 가동 시간을 보장했다.1 B3의 IT 관리자는 QuestDB를 선택한 이유로 “탁월한 성능과 간단한 구현 방식”을 꼽으며, 이는 미션 크리티컬한 금융 인프라가 요구하는 성능, 보안, 복원력을 모두 만족시키는 솔루션임을 강조했다.1
B3 외에도 Aquis Exchange, Hidden Road, One Trading 등 다수의 금융 기관들이 QuestDB를 다양한 목적으로 활용하고 있다.42 주요 활용 분야는 다음과 같다.
산업용 사물 인터넷(Industrial IoT, IIoT) 환경은 제조업, 에너지, 물류 등 다양한 산업 현장의 센서, 기계, 장비로부터 방대한 양의 시계열 데이터를 생성한다. 이 데이터는 수천에서 수백만 개에 이르는 고유한 센서 ID(높은 카디널리티)를 가지며, 초당 수백에서 수만 건의 데이터를 지속적으로 전송하는 특징이 있다.49 이러한 데이터를 효율적으로 수집, 저장하고 분석하여 설비의 상태를 모니터링하고, 이상 징후를 예측하며, 생산 공정을 최적화하는 것이 IIoT의 핵심 목표이다.
QuestDB는 IIoT 워크로드의 핵심 과제인 대용량 데이터 수집과 고카디널리티 처리에 강점을 보인다. 초당 수백만 건을 처리할 수 있는 수집 성능은 수많은 센서로부터의 데이터 스트림을 병목 현상 없이 처리할 수 있게 한다.4 QuestDB의 스토리지 엔진은 카디널리티가 증가해도 성능 저하가 적도록 설계되어, 수백만 개의 고유 시계열을 관리하는 데 매우 효율적이다. 또한, QuestDB는 적은 메모리와 CPU 자원으로도 높은 성능을 발휘하도록 설계되어, 데이터센터뿐만 아니라 공장 현장이나 원격 설비에 설치되는 엣지(Edge) 서버나 라즈베리 파이와 같은 소형 장치에도 배포가 가능하다.6 이는 데이터 발생 지점과 가까운 곳에서 1차적인 데이터 처리 및 분석을 수행하는 엣지 컴퓨팅 아키텍처에 이상적이다.
QuestDB의 경량성과 하드웨어 효율성을 잘 보여주는 실제 사례는 저전력 소형 컴퓨터인 라즈베리 파이(Raspberry Pi)에 QuestDB를 설치하여 IoT 데이터 허브로 활용하는 것이다.52 이 구성에서 라즈베리 파이는 중앙 서버 역할을 하며, 가정이나 소규모 공장 내에 분산된 여러 온도, 습도 센서 노드로부터 데이터를 수집한다. 각 센서 노드는 Wi-Fi를 통해 ILP 프로토콜을 사용하여 라즈베리 파이의 QuestDB 인스턴스로 데이터를 전송한다. 이 사례는 값비싼 서버 하드웨어 없이도 강력한 시계열 데이터베이스를 구축하고, 수집된 데이터를 SQL 쿼리나 Grafana 대시보드를 통해 실시간으로 분석할 수 있음을 보여준다. QuestDB는 라즈베리 파이 5와 같은 소형 장치에서도 초당 30만 건 이상의 데이터를 수집하는 성능을 입증했다.51
IIoT 분야에서 QuestDB는 다음과 같은 다양한 애플리케이션의 핵심 데이터 플랫폼으로 활용될 수 있다.50
IT 인프라 모니터링, 애플리케이션 성능 관리(APM), DevOps 환경에서의 실시간 대시보드는 시스템의 현재 상태를 직관적으로 파악하고 문제 발생 시 신속하게 대응하기 위한 필수 도구이다. 이러한 시스템은 서버의 CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽, 애플리케이션 응답 시간 등 수많은 메트릭을 초 단위로 수집한다. 따라서 데이터베이스는 지속적인 데이터 스트림을 낮은 지연 시간으로 수집하고, 대시보드의 시각화 쿼리에 빠르게 응답할 수 있는 능력을 갖추어야 한다.53
QuestDB는 실시간 모니터링 및 대시보드 구축을 위한 이상적인 백엔드 데이터베이스이다. 특히, 업계 표준 시각화 도구인 Grafana와의 완벽한 통합을 제공한다.56 QuestDB는 PostgreSQL 와이어 프로토콜을 지원하므로, Grafana에서는 QuestDB를 PostgreSQL 데이터 소스로 간단히 추가할 수 있다.56
일단 연결되면, 사용자는 Grafana의 강력한 시각화 기능을 활용하여 QuestDB에 저장된 데이터를 탐색하고 동적인 대시보드를 구축할 수 있다. Grafana 대시보드의 패널은 주기적으로 QuestDB에 SQL 쿼리를 전송하여 최신 데이터를 가져와 차트를 업데이트한다. 이때, Grafana의 $__timeFilter 및 $__interval과 같은 내장 변수를 QuestDB의 WHERE 절 및 SAMPLE BY 절과 결합하면, 사용자가 대시보드에서 선택한 시간 범위에 따라 동적으로 데이터를 필터링하고 집계 단위를 조절하는 상호작용적인 대시보드를 손쉽게 만들 수 있다.56 QuestDB의 빠른 쿼리 응답 속도는 대시보드가 거의 실시간으로 부드럽게 업데이트되도록 보장한다.
QuestDB는 외부 도구에만 의존하지 않고, 자체적으로 인스턴스의 상태를 모니터링할 수 있는 기능을 내장하고 있다. QuestDB 8.2.2 버전부터 웹 콘솔에 실시간 모니터링 대시보드 기능이 추가되었다.57 이 대시보드는 QuestDB 내부의 원격 측정 데이터를 활용하여 CPU 및 메모리 사용량, 디스크 공간, 수집된 데이터 행 수, WAL 관련 메트릭 등 핵심 성능 지표를 실시간 차트로 보여준다. 이를 통해 운영자는 별도의 모니터링 시스템을 구축하지 않고도 QuestDB 인스턴스의 건강 상태를 즉시 확인할 수 있다.
또한, 성능 문제 진단을 위해 ‘쿼리 추적(Query Tracing)’ 기능을 제공한다. 이 기능을 활성화하면(query.tracing.enabled=true), 실행된 모든 쿼리의 텍스트, 실행 시간, 처리된 행 수 등의 정보가 _query_trace라는 시스템 테이블에 기록된다. 운영자는 이 테이블을 쿼리하여 시스템을 느리게 만드는 병목 쿼리를 식별하고 최적화 작업을 수행할 수 있다.57
이 장에서는 QuestDB를 주요 경쟁 제품인 InfluxDB 및 TimescaleDB와 직접 비교한다. 객관적인 벤치마크 데이터를 기반으로 데이터 수집 속도, 다양한 유형의 쿼리 성능, 그리고 시계열 데이터베이스의 핵심 난제인 고기수성 데이터 처리 능력을 심층적으로 분석하여 각 데이터베이스의 기술적 장단점을 명확히 한다.
데이터 수집 성능은 시계열 데이터베이스의 가장 중요한 척도 중 하나이다. 널리 사용되는 TSBS(Time Series Benchmark Suite)를 이용한 벤치마크 결과에 따르면, QuestDB는 대부분의 시나리오에서 InfluxDB보다 월등히 높은 데이터 수집 처리량을 보인다.30 한 벤치마크에서는 QuestDB가 최대 초당 294만 행을 수집한 반면, InfluxDB는 초당 58만 1천 행을 기록하여 약 5배의 성능 차이를 보였다.30
이러한 차이는 특히 고카디널리티(high cardinality) 환경에서 극명하게 드러난다. 고카디널리티는 관리해야 할 고유 시계열의 수가 매우 많은 경우(예: 수백만 개의 IoT 센서)를 의미한다. 1000만 개의 고유 시계열을 시뮬레이션한 환경에서 QuestDB는 초당 230만 행의 높은 수집 속도를 유지한 반면, InfluxDB의 성능은 초당 5만 5천 행으로 급격히 저하되었다.30 이는 QuestDB가 고카디널리티 문제에 대해 훨씬 더 강력한 아키텍처를 가지고 있음을 시사한다.
쿼리 성능 비교에서는 워크로드의 유형에 따라 다양한 결과가 나타난다. 전반적으로 QuestDB는 대부분의 쿼리 유형에서 InfluxDB보다 우세하거나 비슷한 성능을 보인다. 특히 여러 시계열에 걸쳐 데이터를 집계하는 복잡한 쿼리(예: double-groupby)나 각 시계열의 최신 값을 찾는 쿼리(lastpoint)에서는 QuestDB가 병렬 처리 및 SIMD 최적화의 힘을 빌어 수십 배에서 수백 배까지 빠른 성능을 기록했다.30
반면, 단일 시계열에 대한 단순 조회와 같이 매우 특정한 일부 쿼리에서는 InfluxDB가 근소하게 더 빠른 경우가 있었다. 이는 각 시계열을 개별적으로 저장하는 InfluxDB의 스토리지 모델이 특정 시계열 데이터에 순차적으로 접근하는 데 유리하기 때문이다. 그러나 이러한 경우에도 QuestDB의 병렬 필터링과 같은 최적화 덕분에 그 차이는 크지 않으며, 대부분의 분석 쿼리에서는 QuestDB의 아키텍처가 더 큰 이점을 제공한다.30
두 데이터베이스 간의 성능 차이는 근본적인 스토리지 모델의 차이에서 비롯된다. InfluxDB는 TSM(Time-Structured Merge) Tree라는 LSM 트리 기반의 스토리지 엔진을 사용한다. 이 모델에서는 각 고유 시계열이 논리적으로 별도의 데이터 구조로 관리되므로, 시계열의 수(카디널리티)가 증가할수록 인덱싱 및 데이터 관리 오버헤드가 기하급수적으로 증가하는 경향이 있다.30
이에 반해, QuestDB는 모든 시계열 데이터를 시간순으로 정렬된 거대한 단일 논리 테이블 내의 컬럼 벡터 형태로 저장한다.30 이 방식은 새로운 시계열이 추가되더라도 새로운 파일이나 복잡한 인덱스 구조를 생성할 필요 없이 기존 컬럼 파일에 데이터를 추가하기만 하면 되므로, 고카디널리티 환경에서 훨씬 더 나은 확장성을 보인다.
개발자 경험 측면에서 가장 큰 차이점 중 하나는 쿼리 언어이다. QuestDB는 표준 SQL을 기본 쿼리 언어로 채택하여, 수많은 개발자에게 친숙하고 방대한 기존 SQL 생태계(도구, 라이브러리, 지식)를 그대로 활용할 수 있는 장점이 있다.30 반면, InfluxDB는 자체적인 쿼리 언어인 InfluxQL(SQL과 유사)과 Flux(함수형 스크립트 언어)를 사용한다. Flux는 강력한 데이터 변환 기능을 제공하지만, 표준 SQL과는 매우 달라 새로운 학습 곡선이 존재하며, 이는 개발팀의 온보딩 비용을 증가시킬 수 있다.60
QuestDB와 TimescaleDB의 수집 성능 비교에서도 고카디널리티는 중요한 변수이다. 12개의 워커(worker)를 사용하여 동시 데이터 수집을 테스트한 벤치마크에서, QuestDB는 카디널리티가 100개에서 1000만 개로 증가하는 동안 초당 약 240만 행의 안정적인 수집 속도를 유지했다. 반면, TimescaleDB는 낮은 카디널리티에서는 초당 55만 7천 행의 준수한 성능을 보였으나, 카디널리티가 증가함에 따라 성능이 점차 저하되어 1000만 카디널리티 환경에서는 초당 15만 9천 행까지 떨어졌다. 이 시나리오에서 QuestDB는 TimescaleDB보다 약 16배 높은 수집 성능을 기록했다.61
다양한 유형의 분석 쿼리를 테스트한 결과, 대부분의 경우 QuestDB가 TimescaleDB를 큰 차이로 능가했다. 쿼리의 복잡도에 따라 성능 차이는 3배에서 최대 150배에 달했다.62 이는 시계열 분석과 같은 OLAP 성격의 워크로드에서 컬럼 기반 아키텍처가 행 기반 아키텍처보다 본질적으로 더 효율적임을 보여주는 결과이다. 다만, groupby-orderby-limit과 같이 특정 최적화가 누락된 일부 쿼리에서는 TimescaleDB가 더 나은 성능을 보이기도 했으나, 이는 QuestDB의 향후 개선을 통해 해결될 수 있는 부분이다.62
QuestDB와 TimescaleDB의 성능 차이는 ‘특화’ 대 ‘범용 확장’이라는 근본적인 아키텍처 철학의 차이에서 비롯된다. TimescaleDB는 범용 관계형 데이터베이스의 대명사인 PostgreSQL의 확장 기능(extension)으로 개발되었다.9 이는 PostgreSQL의 검증된 안정성, 신뢰성, 그리고 풍부한 SQL 기능과 방대한 생태계를 그대로 상속받는 큰 장점을 가진다. 그러나 그 기반은 여전히 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)에 최적화된 행 기반 스토리지 엔진과 MVCC 트랜잭션 모델이다. TimescaleDB는 ‘하이퍼테이블’과 ‘청크’라는 추상화를 통해 시계열 데이터를 효율적으로 파티셔닝하지만, 근본적인 쓰기 및 쿼리 실행 경로는 PostgreSQL의 메커니즘에 의존하므로 태생적인 오버헤드가 존재한다.62
반면, QuestDB는 오직 시계열 데이터 처리라는 단 하나의 목적을 위해 처음부터(from the ground up) 설계된 ‘특화’ 데이터베이스이다.4 잠금 없는 추가 전용 스토리지, SIMD를 활용하는 벡터화된 쿼리 엔진 등 모든 아키텍처 요소가 시계열 워크로드에 맞춰 극한으로 최적화되어 있다. 이 ‘특화’가 벤치마크에서 나타나는 압도적인 성능 격차의 직접적인 원인이다.
이러한 차이는 기술 선택의 전형적인 트레이드오프를 보여준다. TimescaleDB는 ‘안정성과 생태계’를 선택한 대가로 성능 면에서 타협했다. QuestDB는 ‘극한의 성능’을 선택한 대가로 일부 범용 기능(예: DELETE)을 제한하고 상대적으로 젊은 생태계를 가지고 있다. 따라서 의사 결정권자는 ‘기존 PostgreSQL 생태계와의 완벽한 통합’과 ‘최고 수준의 수집 및 쿼리 성능’ 중 무엇이 더 중요한 가치인지에 따라 선택을 달리해야 한다.
기능적으로 TimescaleDB는 PostgreSQL이 지원하는 모든 SQL 기능을 상속받으므로 SQL 호환성 면에서는 가장 뛰어나다. 반면, QuestDB는 ASOF JOIN과 같이 PostgreSQL에는 없지만 시계열 분석, 특히 금융 데이터 분석에 필수적인 고유 기능을 내장하고 있어 특정 도메인에서는 더 높은 생산성을 제공한다.9
| 항목 (Criteria) | QuestDB | InfluxDB | TimescaleDB |
|---|---|---|---|
| 핵심 아키텍처 | 컬럼 기반, 추가 전용, 메모리 매핑 파일 | TSM (Time-Structured Merge) Tree, 컬럼 형식 | PostgreSQL 확장, 행/컬럼 하이브리드 (Hypertables) |
| 데이터 모델 | 관계형 모델 (SQL 지원) | 태그-필드 모델 (NoSQL) | 관계형 모델 (PostgreSQL 상속) |
| 쿼리 언어 | SQL (시계열 확장 기능 포함) | InfluxQL / Flux | SQL (시계열 함수 추가) |
| 주요 강점 | 압도적인 수집/쿼리 성능, 고카디널리티 처리, SQL 편의성 | 성숙한 생태계, 유연한 스키마, 다양한 기능 | PostgreSQL 완전 호환, 강력한 SQL 기능, 신뢰성 |
| 주요 약점 | 상대적으로 젊은 생태계, 일부 SQL 기능 미지원(DELETE 등) | 고카디널리티 환경에서 성능 저하, 독자적 쿼리 언어 | 특화 TSDB 대비 낮은 수집/쿼리 성능 |
| 이상적인 워크로드 | 금융, IIoT 등 극한의 성능이 요구되는 실시간 분석 | DevOps, 인프라 모니터링, 범용 시계열 데이터 | 기존 PostgreSQL 사용자가 시계열 기능 확장을 원할 때 |
이 장에서는 QuestDB를 실제로 설치하고, 데이터를 생성하며, 기본적인 쿼리를 실행하는 과정을 안내한다. 또한, 운영 환경에서 성능을 최적화하기 위한 주요 설계 고려사항을 제시하여 사용자가 QuestDB를 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는다.
QuestDB는 다양한 플랫폼과 환경에 쉽게 배포할 수 있도록 여러 설치 방법을 제공한다.
Docker: 가장 간편하고 널리 사용되는 방법이다. Docker가 설치된 환경이라면 단 한 줄의 명령어로 QuestDB의 최신 버전을 다운로드하고 실행할 수 있다. 이는 플랫폼에 구애받지 않고 일관된 환경을 제공하므로 개발 및 테스트 용도로 매우 적합하다.64
docker run -p 9000:9000 -p 9009:9009 -p 8812:8812 -p 9003:9003 questdb/questdb:latest
Homebrew (macOS): macOS 사용자들은 Homebrew 패키지 관리자를 통해 brew install questdb 명령어만으로 간단하게 QuestDB를 설치하고 서비스로 실행할 수 있다.64
바이너리 다운로드: 공식 웹사이트의 다운로드 페이지에서 각 운영체제(Linux, Windows, macOS)에 맞는 바이너리 압축 파일을 직접 다운로드할 수 있다.64 압축을 해제한 후,
questdb.sh start (Linux/macOS) 또는 questdb.exe start (Windows) 스크립트를 실행하여 서버를 시작한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 시스템에 Java 17 이상의 버전이 설치되어 있어야 한다.64
Systemd (Linux): 프로덕션 Linux 환경에서는 QuestDB를 systemd 서비스로 등록하여 시스템 부팅 시 자동으로 시작되고, 안정적으로 운영되도록 관리할 수 있다. 이를 위해서는 서비스 유닛 파일을 작성하고 시스템에 등록하는 과정이 필요하다.68
QuestDB 인스턴스가 실행되면, 기본적으로 다음과 같은 네트워크 포트를 통해 각 서비스에 접근할 수 있다.64
9000: REST API 및 웹 기반의 대화형 쿼리 콘솔.9009: 고성능 데이터 수집을 위한 InfluxDB 라인 프로토콜(TCP).8812: PostgreSQL 클라이언트 호환성을 위한 PostgreSQL 와이어 프로토콜.9003: 시스템 상태를 확인하기 위한 Health check 및 Prometheus 메트릭 엔드포인트.QuestDB를 처음 접하는 사용자가 실제 운영 환경과 유사한 구성을 쉽게 체험해 볼 수 있도록, 공식 questdb-quickstart GitHub 저장소가 제공된다.70 이 저장소는 Docker Compose를 사용하여 QuestDB, 실시간 데이터를 생성하는 Python 스크립트, 그리고 수집된 데이터를 시각화하는 Grafana 대시보드를 한 번의 docker-compose up 명령으로 동시에 배포한다. 이를 통해 사용자는 데이터 수집부터 실시간 시각화까지 이어지는 전체 파이프라인을 즉시 경험하고 테스트해 볼 수 있다.
QuestDB에서 데이터를 저장하기 위한 첫 단계는 테이블을 생성하는 것이다. 이는 표준 SQL CREATE TABLE 구문을 사용하여 수행된다. 시계열 데이터의 특성을 최대한 활용하기 위해 몇 가지 QuestDB 고유의 옵션을 함께 사용하는 것이 중요하다.71
CREATE TABLE trades (
timestamp TIMESTAMP,
symbol SYMBOL,
side SYMBOL,
price DOUBLE,
amount DOUBLE
) TIMESTAMP(timestamp) PARTITION BY DAY WAL;
위 예제에서는 trades라는 이름의 테이블을 생성한다.
TIMESTAMP(timestamp): timestamp 컬럼을 이 테이블의 시간 기준이 되는 ‘지정 타임스탬프(designated timestamp)’로 설정한다. 이는 SAMPLE BY와 같은 시간 기반 연산과 파티셔닝의 기준이 된다.PARTITION BY DAY: 데이터를 일(DAY) 단위로 물리적으로 분할하여 저장한다. 이를 통해 시간 범위 쿼리의 성능을 크게 향상시킬 수 있다.WAL: 이 테이블을 WAL(Write-Ahead Log) 테이블로 생성한다. WAL은 데이터 내구성을 높이고 동시 쓰기 성능을 향상시킨다.테이블 생성은 SQL 문을 직접 실행하는 것 외에도, QuestDB 웹 콘솔이 제공하는 직관적인 GUI 인터페이스를 통해서도 가능하다.73
테이블이 준비되면, 여러 가지 방법으로 데이터를 삽입할 수 있다.
SQL INSERT: 표준 SQL INSERT INTO... VALUES 구문을 사용하여 한 번에 한 행 또는 여러 행의 데이터를 삽입할 수 있다.75
INSERT INTO trades VALUES (now(), 'BTC-USD', 'buy', 68000.50, 0.5);
INSERT AS SELECT: 다른 테이블이나 쿼리 결과를 사용하여 대량의 데이터를 한 번에 삽입할 수 있다.75
INSERT INTO daily_summary
SELECT timestamp, symbol, avg(price) FROM trades SAMPLE BY 1d;
InfluxDB Line Protocol (ILP): 프로그래밍 방식으로 대량의 데이터를 지속적으로 스트리밍해야 하는 경우, 각 언어(Python, Java, Go 등)에 최적화된 클라이언트 라이브러리를 사용하여 ILP로 데이터를 전송하는 것이 가장 성능이 좋은 방법이다.31
CSV 업로드: 웹 콘솔의 ‘Import’ 탭을 사용하거나 REST API를 통해 CSV 파일을 직접 업로드하여 데이터를 대량으로 로드할 수 있다.31
QuestDB에 저장된 데이터는 표준 SQL SELECT 문을 사용하여 조회하고 분석할 수 있다. 기본적인 필터링(WHERE), 정렬(ORDER BY), 그룹화(GROUP BY) 외에도 QuestDB의 강력한 시계열 확장 기능을 활용할 수 있다.78
-- 지난 1시간 동안의 BTC-USD 1분 평균 가격 조회
SELECT timestamp, avg(price)
FROM trades
WHERE symbol = 'BTC-USD' AND timestamp > dateadd('h', -1, now())
SAMPLE BY 1m;
쿼리는 웹 콘솔, psql과 같은 PGWire 호환 클라이언트, 또는 REST API 엔드포인트를 통해 실행할 수 있다.79
QuestDB의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 데이터 모델링 및 쿼리 작성 시 몇 가지 성능 최적화 원칙을 고려하는 것이 중요하다.
SYMBOL 타입 활용: 티커 심볼, 센서 ID, 도시 이름과 같이 반복적으로 나타나는 문자열 데이터는 일반적인 VARCHAR나 STRING 타입 대신 SYMBOL 타입을 사용하는 것이 매우 효과적이다.81
SYMBOL 타입은 내부적으로 문자열을 정수(integer)로 매핑하여 저장한다. 이는 저장 공간을 크게 절약할 뿐만 아니라, 문자열 비교 대신 정수 비교를 수행하므로 WHERE 절 필터링이나 GROUP BY 연산의 속도를 크게 향상시킨다. 또한, QuestDB에서 인덱스를 생성할 수 있는 유일한 문자열 관련 타입은 SYMBOL이다.81
파티셔닝 전략: 테이블을 생성할 때 데이터의 분포와 주요 쿼리 패턴을 고려하여 최적의 파티션 단위를 선택해야 한다. 너무 짧은 단위(예: 데이터가 드문데 HOUR로 파티셔닝)는 파티션 수가 너무 많아져 관리 오버헤드를 유발할 수 있고, 너무 긴 단위는 파티션의 크기가 너무 커져 쿼리 시 I/O 효율이 떨어질 수 있다. 일반적으로 파티션당 레코드 수가 100만 개에서 1억 개 사이가 되도록 설계하는 것이 좋은 출발점이다.81
SYMBOL 컬럼에 대한 동등 비교(=) 또는 IN 절 필터링이 빈번하게 사용되는 쿼리의 성능을 향상시키기 위해 인덱스를 생성할 수 있다. 그러나 인덱스는 추가적인 저장 공간을 사용하고 데이터 수집 시 오버헤드를 발생시키므로, 반드시 필요한 경우에만, 그리고 쿼리 성능 향상 효과를 측정한 후에 추가하는 것이 바람직하다. 대부분의 시계열 쿼리는 파티셔닝과 전체 스캔(full scan)을 통해 충분히 높은 성능을 발휘한다.81QuestDB는 시계열 데이터라는 특정 도메인의 문제를 해결하기 위해 처음부터(from the ground up) 설계된 고성능 데이터베이스로서, 압도적인 데이터 수집 및 쿼리 성능을 핵심 경쟁력으로 삼는다. 본 보고서에서 심층 분석한 바와 같이, 컬럼 기반 스토리지, 불변성 데이터 패턴, 메모리 매핑 파일을 결합한 아키텍처는 쓰기 증폭을 최소화하고 I/O 효율을 극대화한다. 또한, JIT 컴파일러와 SIMD 명령어를 활용한 벡터화 실행 엔진은 현대 하드웨어의 잠재력을 최대한으로 끌어내어, 수십억 건의 데이터에 대한 복잡한 분석 쿼리조차 밀리초 단위로 처리하는 능력을 보여준다. SAMPLE BY, LATEST ON, ASOF JOIN과 같은 실용적인 SQL 확장 기능은 개발자가 시계열 데이터를 쉽고 직관적으로 다룰 수 있게 하여 생산성을 높인다. 이러한 기술적 역량의 조합은 초저지연과 높은 처리량이 동시에 요구되는 금융, 산업용 IoT, 실시간 모니터링과 같은 까다로운 워크로드에 이상적인 솔루션을 제공한다.
QuestDB의 뛰어난 성능은 명확한 설계적 트레이드오프(trade-off)의 결과물이다. 극한의 성능을 추구하기 위해, 행 단위 DELETE나 UPDATE와 같은 범용 관계형 데이터베이스의 일부 기능을 의도적으로 제한하거나 지원하지 않는다. 이는 데이터가 거의 수정되지 않는 대부분의 시계열 사용 사례에는 부합하지만, 빈번한 데이터 수정이 필요한 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있다. 또한, PostgreSQL 와이어 프로토콜을 지원하여 생태계 호환성을 높였지만, 모든 PostgreSQL 기능을 완벽하게 지원하는 것은 아니므로 도입 시 애플리케이션의 구체적인 요구사항이 QuestDB의 강점 및 제약사항과 부합하는지에 대한 신중한 평가가 선행되어야 한다.
QuestDB는 활발한 개발과 명확한 로드맵을 통해 지속적으로 발전하고 있다. 로드맵에 포함된 symbol 컬럼에 대한 2차 파티셔닝 기능은 고카디널리티 워크로드의 쿼리 성능을 한 단계 더 끌어올릴 핵심적인 개선 사항이다.18 데이터 압축 기능의 강화와 분산 쿼리 엔진의 개발은 대규모 클러스터 환경에서의 확장성과 비용 효율성을 높일 것이다.82 특히, Apache Parquet과 같은 개방형 파일 포맷에 대한 지원을 강화하는 전략은 QuestDB를 단순히 빠른 데이터베이스를 넘어, 데이터 레이크 및 AI/ML 파이프라인과 원활하게 연동되는 개방형 데이터 플랫폼으로 자리매김하게 할 것이다.82
결론적으로, QuestDB는 시계열 데이터베이스 시장에서 ‘성능’이라는 가장 중요한 가치를 중심으로 뚜렷한 기술적 차별성을 구축했다. 현재의 강력한 성능과 더불어, 미래 지향적인 로드맵을 고려할 때, QuestDB는 앞으로 시계열 데이터 처리 분야에서 그 영향력을 더욱 확대해 나갈 잠재력이 매우 높은 기술이라 종합적으로 평가할 수 있다.
| QuestDB | Next-generation time-series database, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/ |
| Introduction | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/#:~:text=QuestDB%20is%20a%20top%20performance,all%20while%20overcoming%20ingestion%20bottlenecks. |
| Why QuestDB? | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/why-questdb/ |
| Storage model | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/concept/storage-model/ |
| What Is a Columnar Database? | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/glossary/columnar-database/ |
| Immutable Data Pattern | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/glossary/immutable-data-pattern/ |
| Time Partitions | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/concept/partitions/ |
| Out-of-order Ingestion | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/glossary/out-of-order-ingestion/ |
| BASE Model | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/glossary/base-model/ |
| Query Engine | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/guides/architecture/query-engine/ |
| JIT compiler | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/concept/jit-compiler/ |
| Vectorized Execution | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/glossary/vectorized-execution/ |
| Aggregating billions of rows per second with SIMD | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/blog/2020/04/02/using-simd-to-aggregate-billions-of-rows-per-second/ |
| InfluxDB Line Protocol Overview | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/reference/api/ilp/overview/ |
| Benchmark and comparison: QuestDB vs. InfluxDB | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/blog/2024/02/26/questdb-versus-influxdb/ |
| Migrate from InfluxDB | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/guides/influxdb-migration/ |
| PostgreSQL & PGWire | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/reference/api/postgres/ |
| SQL extensions | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/concept/sql-extensions/ |
| SAMPLE BY keyword | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/reference/sql/sample-by/ |
| LATEST ON keyword | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/reference/sql/latest-on/ |
| QuestDB for Capital Markets | High performance & open source, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/market-data/ |
| Customers | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/customers/ |
| Industrial IoT (IIoT) Data | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/glossary/industrial-iot-(iiot)-data/ |
| Create an IoT server with QuestDB and a Raspberry Pi | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/blog/create-iot-server-raspberry-pi/ |
| Fluid real-time dashboards with Grafana and QuestDB | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/blog/time-series-monitoring-dashboard-grafana-questdb/ |
| Reading your pitch here, i’d love to have a vague idea what questdb is and why I… | Hacker News, 8월 18, 2025에 액세스, https://news.ycombinator.com/item?id=34886002 |
| Best Time-Series Databases in 2025 | TDengine Comparison, 8월 18, 2025에 액세스, https://tdengine.com/how-to-choose-the-best-time-series-database/ |
| Quick start | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/quick-start/ |
| Introduction to QuestDB | Baeldung, 8월 18, 2025에 액세스, https://www.baeldung.com/java-questdb |
| Create a sample database | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/guides/create-database/ |
| INSERT keyword | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/reference/sql/insert/ |
| SELECT keyword | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/reference/sql/select/ |
| Design for performance | QuestDB, 8월 18, 2025에 액세스, https://questdb.com/docs/operations/design-for-performance/ |