Cloud Bigtable은 거래 타임스탬프로 시작하는 행 키로 주식 거래를 저장합니다. 수천 명의 동시 사용자가 회사별 평균 가격을 쿼리하며, 주식이 추가될수록 성능이 저하됩니다. 성능을 개선하려면 어떻게 해야 할까요?

Cloud Bigtable은 행 키를 기준으로 데이터를 정렬하고 분할합니다. 기존 행 키(거래 타임스탬프)는 모든 새 데이터를 테이블의 한쪽 끝에 추가하여 핫스팟을 생성하고 쓰기 성능을 저하시킵니다. 또한, 회사별 평균 가격 쿼리는 광범위한 스캔을 유발합니다. 행 키를 주식 심볼로 시작하도록 변경하면 관련 주식 데이터가 함께 저장되어 쿼리 효율성이 향상되고, 쓰기 작업이 여러 심볼에 분산되어 핫스팟이 줄어듭니다. 초당 난수로 시작하는 행 키는 쓰기 분산을 개선할 수 있지만, 특정 주식 심볼에 대한 쿼리 성능을 저하시킵니다. BigQuery는 분석에 적합하지만, 실시간 거래 저장 및 동시 사용자 쿼리에 Bigtable만큼 최적화되지 않을 수 있습니다. Cloud Dataflow를 사용하여 요약을 Cloud Storage에 쓰는 것은 배치 처리에는 좋지만, 실시간 평균 가격 쿼리에는 적합하지 않으며, 추가적인 복잡성을 야기합니다.