▲GN⁺ 2024-04-17 | parent | ★ favorite | on: TimescaleDB에 1조 개의 기상 데이터 로딩(aliramadhan.me)Hacker News 의견 요약하면 다음과 같음: 지리공간 데이터 분석 시 좌표계(CRS)와 지도 투영법을 이해하는 것이 중요함. 대규모 지리공간 작업엔 Google BigQuery가 가장 뛰어남. 관계형 DB가 격자 기상 데이터에 적합한지는 실험을 통해 알아봐야 함. Timescale에서 Hypertable이 느린 이유는 기본으로 생성되는 timestamp 컬럼 인덱스 때문일 수 있음. create_default_indexes=>false 옵션으로 인덱스 생성을 건너뛰거나 데이터 입력 후 인덱스를 만드는 게 좋음. 기상 데이터를 RDBMS로 옮기는 게 어떤 이점이 있는지 분석이 부족함. Serverless + 객체 스토리지로도 매우 빠른 응답 속도를 얻을 수 있음. ERA5 같은 대부분의 기상/기후 데이터셋은 규칙적인 위경도 그리드로 구성되어 있어 구조를 완전히 파괴하는 건 좋지 않음. ARCO-ERA5 같이 클라우드에 최적화된 버전을 활용하는 게 나음. PostgreSQL에서 WAL을 끄고 VACUUM FREEZE 명령을 주기적으로 실행하면 대량 데이터 로드 시 성능을 더 높일 수 있음. COPY를 사용할 수 없다면 행을 JSON 문자열로 인코딩해 단일 쿼리 파라미터로 보내고 json_to_recordset을 사용하는 것도 좋은 방법임.
Hacker News 의견
요약하면 다음과 같음:
지리공간 데이터 분석 시 좌표계(CRS)와 지도 투영법을 이해하는 것이 중요함. 대규모 지리공간 작업엔 Google BigQuery가 가장 뛰어남.
관계형 DB가 격자 기상 데이터에 적합한지는 실험을 통해 알아봐야 함.
Timescale에서 Hypertable이 느린 이유는 기본으로 생성되는 timestamp 컬럼 인덱스 때문일 수 있음.
create_default_indexes=>false옵션으로 인덱스 생성을 건너뛰거나 데이터 입력 후 인덱스를 만드는 게 좋음.기상 데이터를 RDBMS로 옮기는 게 어떤 이점이 있는지 분석이 부족함. Serverless + 객체 스토리지로도 매우 빠른 응답 속도를 얻을 수 있음.
ERA5 같은 대부분의 기상/기후 데이터셋은 규칙적인 위경도 그리드로 구성되어 있어 구조를 완전히 파괴하는 건 좋지 않음. ARCO-ERA5 같이 클라우드에 최적화된 버전을 활용하는 게 나음.
PostgreSQL에서 WAL을 끄고
VACUUM FREEZE명령을 주기적으로 실행하면 대량 데이터 로드 시 성능을 더 높일 수 있음.COPY를 사용할 수 없다면 행을 JSON 문자열로 인코딩해 단일 쿼리 파라미터로 보내고
json_to_recordset을 사용하는 것도 좋은 방법임.