OPC DB server Project First Commit

.Notebook/BRIN 설명.md

@@ -0,0 +1,137 @@
+1️⃣ BRIN 인덱스란?
+
+Block Range INdex 의 약자
+
+대용량 테이블에서 연속적인 값(순차적/시간적)에 최적화
+
+일반 B-Tree 인덱스보다 작고 빠르게 생성 가능
+
+하지만 랜덤값 검색에는 적합하지 않음
+
+💡 요약:
+
+특징	설명
+장점	작은 크기, 빠른 생성, 디스크 절약
+단점	랜덤/불규칙 값 검색 느림
+사용 예	날짜, 시퀀스, ID 등 순차적 값 컬럼
+2️⃣ BRIN 인덱스 생성 기본 문법
+CREATE INDEX index_name
+ON table_name USING brin (column_name);
+
+
+예제:
+
+CREATE INDEX brin_test_table_age
+ON test_table USING brin (age);
+
+
+test_table의 age 컬럼에 BRIN 인덱스 생성
+
+대량 데이터에서 범위 검색할 때 효율적
+
+3️⃣ BRIN 인덱스 옵션
+CREATE INDEX brin_test_table_age
+ON test_table USING brin (age)
+WITH (pages_per_range = 32);
+
+
+pages_per_range → 한 인덱스 범위에 몇 페이지를 묶을지 설정 (기본값 128)
+
+범위를 작게 하면 검색 정확도 ↑, 인덱스 크기 ↑
+
+범위를 크게 하면 인덱스 작고 빠름, 정확도 ↓
+
+4️⃣ 사용 예제
+범위 검색
+-- age가 30 이상 40 이하인 데이터 검색
+SELECT * FROM test_table
+WHERE age BETWEEN 30 AND 40;
+
+
+BRIN 인덱스를 생성하면 범위 검색이 빨라짐
+
+작은 테이블에서는 체감 안 될 수 있음 → 수십만~수백만 행 이상에서 효과적
+
+복합 컬럼 BRIN 인덱스
+CREATE INDEX brin_test_table_name_age
+ON test_table USING brin (name, age);
+
+
+여러 컬럼 순서대로 범위 기반 검색 가능
+
+💡 Tip
+
+BRIN 인덱스는 연속적인 값에서 진가
+
+순차적 시퀀스, 타임스탬프 컬럼에 주로 사용
+
+랜덤/고르게 분포된 값 → B-Tree 인덱스가 더 적합
+===========================================================================
+
+1️⃣ TimescaleDB란?
+
+PostgreSQL 기반 시계열(Time-Series) 데이터베이스 확장
+
+하이퍼테이블(Hypertable) 구조로 자동 파티셔닝
+
+시계열 데이터 삽입, 조회, 집계 최적화
+
+2️⃣ BRIN + TimescaleDB의 조합
+
+TimescaleDB는 내부적으로 하이퍼테이블 파티셔닝
+
+시계열 데이터는 시간 컬럼 기준으로 연속적이기 때문에
+
+BRIN 인덱스와 궁합이 매우 좋음
+
+💡 특징:
+
+특징	설명
+인덱스 크기	BRIN → 매우 작음
+삽입 속도	TimescaleDB → 초당 수십만~수백만 레코드 처리 가능
+조회 효율	시간 범위 쿼리 → BRIN + 하이퍼테이블 최적화
+3️⃣ 기본 사용법
+1) TimescaleDB 설치 후 extension 활성화
+-- PostgreSQL에서
+CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb;
+
+2) 테이블을 하이퍼테이블로 변환
+CREATE TABLE sensor_data (
+    time        TIMESTAMPTZ       NOT NULL,
+    device_id   INT               NOT NULL,
+    temperature DOUBLE PRECISION  NOT NULL
+);
+
+-- 하이퍼테이블로 변환 (시간 컬럼: time)
+SELECT create_hypertable('sensor_data', 'time');
+
+3) BRIN 인덱스 생성
+-- 시간 기준 BRIN 인덱스
+CREATE INDEX brin_sensor_time
+ON sensor_data USING brin (time);
+
+-- 필요시 device_id 추가 가능
+CREATE INDEX brin_sensor_device_time
+ON sensor_data USING brin (device_id, time);
+
+
+시간 컬럼 순차적 → BRIN 범위 검색에 최적화
+
+작은 인덱스로 수십억 행도 검색 가능
+
+4️⃣ 범위 조회 예제
+-- 특정 시간 범위 데이터 조회
+SELECT *
+FROM sensor_data
+WHERE time BETWEEN '2026-02-01 00:00:00' AND '2026-02-02 00:00:00';
+
+
+BRIN 인덱스 덕분에 빠른 범위 스캔 가능
+
+🔹 정리
+
+TimescaleDB = 시계열 최적화 + 자동 파티셔닝
+
+BRIN 인덱스 = 연속적 시간 컬럼에 최적화된 작은 범위 인덱스
+
+조합 = 대용량 시계열 데이터 + 낮은 디스크 사용 + 빠른 범위 쿼리