SQL에서 시계열 데이터로 작업하는 방법

시계열 데이터는 시간에 따른 값의 변화를 나타내는 데이터 유형입니다. 예를 들면 주가, 날씨 패턴, 웹사이트 트래픽 등이 있습니다. 많은 산업에서 시계열 데이터를 관리하고 분석하는 것이 점점 더 중요해지고 있으므로, 이러한 유형의 데이터로 작업하는 방법을 아는 것은 매우 중요한 기술입니다. 이 글에서는 SQL에서 시계열 데이터로 작업하는 방법에 대해 설명합니다.

SQL은 시계열 데이터 작업을 위한 강력한 도구입니다. 이를 통해 시계열 데이터를 빠르고 효율적으로 저장, 검색, 집계 및 분석할 수 있습니다. 이 문서에서는 SQL에서 시계열 데이터로 작업하는 가장 일반적인 몇 가지 기술을 다룹니다.

시계열 데이터란 무엇인가요?

시계열 데이터는 시간이 지남에 따라 기록되는 데이터입니다. 데이터는 매분, 매시간 또는 매일과 같이 일정한 간격으로 기록될 수 있습니다. 또는 이벤트가 발생하거나 사용자가 웹사이트에서 작업을 수행할 때와 같이 불규칙적으로 데이터를 기록할 수도 있습니다.

시계열 데이터의 예는 다음과 같습니다: 주가, 날씨,패턴,웹사이트, 트래픽, 센서, 판독값, 판매 데이터, 소셜 미디어 활동

SQL에 시계열 데이터 저장

시계열 데이터를 SQL에 저장하려면 일반적으로 타임스탬프와 값의 두 열로 구성된 테이블을 만듭니다. 타임스탬프 열은 날짜 및 시간 정보를 저장할 수 있는 데이터 유형(예: DATETIME 또는 TIMESTAMP)이어야 합니다. 값 열은 저장되는 데이터 유형에 적합한 모든 데이터 유형이 될 수 있습니다. 다음은 시간별 주가를 저장하는 테이블의 예입니다:

SQL에서 시계열 데이터 검색

SQL에서 시계열 데이터를 검색하려면 SELECT 문에 관심 있는 시간 범위를 지정하는 WHERE 절을 사용하면 됩니다.

예를 들어, 2022년 1월 1일부터 2022년 1월 31일까지의 모든 주가를 검색하려면 다음 쿼리를 사용할 수 있습니다:

SQL에서 시계열 데이터 집계

SQL에서 시계열 데이터를 집계하려면 데이터를 일, 주 또는 월 등 특정 기간별로 그룹화한 다음 각 그룹 내의 값에 대해 계산을 수행해야 합니다. 이는 데이터의 추세와 패턴을 분석하는 데 유용합니다. 다음은 2022년 1월의 일별 평균 주가를 계산하는 쿼리의 예입니다:

이제 시계열 데이터와 SQL에서 시계열 데이터로 작업할 수 있는 함수에 대한 기본적인 이해를 마쳤으므로 이제 이 주제에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.

SQL에서 시계열 데이터로 작업할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 더 있습니다.

 

첫째, 시계열 분석을 수행하기 전에 데이터가 올바른 순서로 정렬되었는지 확인하는 것이 중요합니다. 이는 특정 열을 기준으로 데이터를 정렬할 수 있는 SQL의 ORDER BY 절을 사용하여 수행할 수 있습니다.

 

둘째, 원하는 시계열 메트릭을 계산하기 위해 적절한 창 함수를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, ROWS BETWEEN 절을 사용하여 합계, 평균, 최소, 최대와 같은 집계 함수를 계산하기 위해 창에 포함할 행의 범위를 지정할 수 있습니다.

 

셋째, SQL에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 시간 간격을 이해하는 것이 중요합니다. 여기에는 분, 시간, 일, 주, 월, 연도 등이 포함됩니다. 수행되는 분석 유형에 따라 다른 시간 간격이 더 적합할 수 있습니다.

SQL에서 시계열 데이터로 작업할 때 또 다른 중요한 고려 사항은 시각화 도구의 선택입니다. 시계열 데이터를 시각화하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구는 Excel, Tableau, Power BI 등 여러 가지가 있습니다. 이러한 도구는 간단한 SQL 쿼리로는 즉시 알 수 없는 데이터의 패턴과 추세를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

요약하면, SQL에서 시계열 데이터로 작업하려면 기초 데이터에 대한 깊은 이해와 이를 효과적으로 분석하고 시각화할 수 있는 적절한 도구 및 기법이 필요합니다. 이 문서에 설명된 모범 사례를 따르면 정확하고 효율적이며 통찰력 있는 시계열 분석을 수행할 수 있습니다.