Bitemporal Data Model에 대하여

Source: Dev.to

시간 데이터 모델 유형

비시간적

• 현재 상태만 보유합니다.
• 과거 이력이나 미래 변경에 대한 정보를 보유하지 않습니다.

단일시간적

• 단일 타임라인을 가집니다.
• 데이터가 유효해지는 시작 날짜와 유효 기간이 종료되는 종료 날짜를 저장합니다.

이중시간적

• 두 개의 타임라인을 가집니다:
  • 거래 시간(시스템 시간) – 데이터베이스에 기록되는 시간.
  • 유효 시간 – 이벤트가 실제로 발생한 시간.
• 거래 시간과 유효 시간이 동일한 단일시간적과 달리, 이중시간적은 이를 구분합니다.

왜 이중시간 데이터 모델을 채택해야 할까요?

• 데이터 이력 변화 추적
• 법적 및 감사 요구사항
• 시계열 분석에서 향상된 유연성

RDBMS에서 이중시간 모델을 구현할 때의 과제

데이터 일관성 보장

• 동일 엔터티에 대해 겹치는 유효 시간 구간을 방지하기 위한 제약이 필요합니다.
• 거래 시간의 연속성을 유지해야 합니다.
• PostgreSQL에서는 EXCLUDE 제약을 사용해 이러한 규칙을 적용할 수 있습니다.

쿼리 복잡성

• 쿼리는 유효 시간과 거래 시간을 모두 고려해야 하며, 이는 금세 복잡해질 수 있습니다.
• 이러한 복잡성으로 인해 성능 튜닝이 더 어려워집니다.

애플리케이션 로직 복잡성

• 조회, 업데이트, 삭제 작업은 두 개의 타임라인을 처리해야 합니다.
• 두 시간 차원 모두에서 일관성을 유지하기 위한 추가 로직이 필요합니다.

이중시간 모델은 과거 이력을 참조하고, 과거 또는 미래 레코드를 추가하며, 이력 자체에 대한 업데이트 정보를 보존할 수 있게 해 주지만, 상당한 복잡성을 초래합니다.

높은 유연성을 가진 이력 데이터를 다루는 것은 학습 곡선이 가파를 수 있지만, 시간 정보를 관리하고 분석하는 강력한 가능성을 열어줍니다.

참고 자료

• Wikipedia – 이중시간 모델링
• Martin Fowler – 이중시간 이력
• Martin Fowler – 시간 패턴
• PostgreSQL Wiki – 시간 데이터 및 타임 트래블
• Progress – 이중시간으로 달성할 수 있는 것
• Matsu‑Chara Blog – 이중시간 데이터 모델 도입 시 고려사항
• SlideShare – 시간 데이터 모델 및 데이터 이력 관리를 위한 Reladomo 소개
• SmartHR Tech – ActiveRecord::Bitemporal 사용 방법
• Speaker Deck – 명령 이력 및 시간 접근 구현 – 이중시간 데이터 모델 실습
• Zenn – 비즈니스 관점에서 시간 데이터 모델 해석 및 활용 소개
• Medium – 이중시간 데이터 모델링: 개요