# Polyglot DB 선택 기준과 DB 역할 비교

## Polyglot Persistence 전략

### 데이터 특성별 DB 선택 매트릭스

| 데이터 유형 | 추천 DB | 선택 이유 | 대안 |
|------------|---------|-----------|------|
| 사용자 프로필 | PostgreSQL | ACID, 관계형 무결성 | MySQL |
| 실시간 상태 | Redis | 인메모리, 낮은 지연시간 | KeyDB |
| 대화 기록 | MongoDB | 문서 지향, 유연한 스키마 | CouchDB |
| 시계열 데이터 | InfluxDB | 시간 기반 최적화 | TimescaleDB |
| 그래프 관계 | Neo4j | 관계 중심 쿼리 | ArangoDB |
| 벡터 임베딩 | ChromaDB | 벡터 검색 최적화 | Pinecone |
| 로그 데이터 | Elasticsearch | 전문 검색, 분석 | OpenSearch |
| 이미지/파일 | MinIO | 객체 스토리지 | S3 |

## 각 DB의 역할 정의

### PostgreSQL - 핵심 트랜잭션 데이터

```python
class PostgreSQLRole:
    """
    주 역할: 트랜잭션 데이터의 신뢰할 수 있는 저장소
    """
    
    use_cases = {
        'user_accounts': '사용자 계정 정보',
        'transactions': '토큰 거래 내역',
        'contracts': '스마트 컨트랙트',
        'audit_logs': '감사 로그'
    }
    
    strengths = [
        'ACID 보장',
        '복잡한 조인 쿼리',
        'JSON 지원',
        '풍부한 인덱싱 옵션'
    ]
    
    config = {
        'max_connections': 200,
        'shared_buffers': '4GB',
        'effective_cache_size': '12GB',
        'maintenance_work_mem': '1GB'
    }
```

### Redis - 캐시와 실시간 상태

```python
class RedisRole:
    """
    주 역할: 고속 캐시 및 실시간 상태 관리
    """
    
    use_cases = {
        'session_store': '세션 정보',
        'cache_layer': 'DB 쿼리 캐시',
        'real_time_state': '에이전트 현재 상태',
        'pub_sub': '실시간 메시징',
        'rate_limiting': 'API 속도 제한'
    }
    
    data_structures = {
        'strings': '단순 키-값',
        'hashes': '객체 저장',
        'lists': '큐, 스택',
        'sets': '유니크 항목',
        'sorted_sets': '순위 시스템',
        'streams': '이벤트 로그'
    }
```

### MongoDB - 유연한 문서 저장소

```python
class MongoDBRole:
    """
    주 역할: 반구조화 데이터 및 빠르게 변하는 스키마
    """
    
    collections = {
        'conversations': {
            'structure': 'nested documents',
            'indexes': ['user_id', 'timestamp'],
            'sharding_key': 'user_id'
        },
        'skills': {
            'structure': 'dynamic schema',
            'indexes': ['category', 'rating'],
            'ttl': None
        },
        'memories': {
            'structure': 'hierarchical',
            'indexes': ['agent_id', 'importance'],
            'capped': True
        }
    }
```

### ChromaDB - 벡터 데이터베이스

```python
class ChromaDBRole:
    """
    주 역할: 의미 검색 및 유사도 매칭
    """
    
    collections = {
        'knowledge_base': {
            'embedding_function': 'sentence-transformers',
            'dimension': 768,
            'distance_metric': 'cosine'
        },
        'memory_embeddings': {
            'embedding_function': 'custom',
            'dimension': 512,
            'distance_metric': 'l2'
        }
    }
    
    def similarity_search(self, query_vector, k=10):
        return self.collection.query(
            query_embeddings=[query_vector],
            n_results=k
        )
```

## DB 선택 의사결정 트리

```python
def select_database(data_requirements):
    """데이터 요구사항에 따른 DB 선택"""
    
    # 1. 트랜잭션 필요?
    if data_requirements['needs_transactions']:
        if data_requirements['complex_relations']:
            return 'PostgreSQL'
        else:
            return 'MySQL'
    
    # 2. 실시간 처리?
    if data_requirements['real_time']:
        if data_requirements['data_size'] < '1GB':
            return 'Redis'
        else:
            return 'Kafka + Redis'
    
    # 3. 검색 중심?
    if data_requirements['search_heavy']:
        if data_requirements['vector_search']:
            return 'ChromaDB'
        elif data_requirements['full_text']:
            return 'Elasticsearch'
        else:
            return 'PostgreSQL with indexes'
    
    # 4. 그래프 관계?
    if data_requirements['graph_relations']:
        return 'Neo4j'
    
    # 5. 시계열?
    if data_requirements['time_series']:
        return 'InfluxDB'
    
    # 기본값
    return 'PostgreSQL'
```

## 하이브리드 아키텍처

### 다중 DB 통합 패턴

```python
class HybridDataArchitecture:
    def __init__(self):
        self.primary_db = PostgreSQL()     # 주 데이터
        self.cache_db = Redis()            # 캐시
        self.search_db = Elasticsearch()   # 검색
        self.vector_db = ChromaDB()        # 벡터
        self.graph_db = Neo4j()           # 관계
        
    async def write_operation(self, data):
        """쓰기 작업: 여러 DB에 분산"""
        
        # 1. 주 데이터는 PostgreSQL
        await self.primary_db.insert(data['core'])
        
        # 2. 캐시 무효화
        await self.cache_db.invalidate(data['cache_keys'])
        
        # 3. 검색 인덱스 업데이트
        await self.search_db.index(data['searchable'])
        
        # 4. 벡터 임베딩 저장
        if data.get('embeddings'):
            await self.vector_db.upsert(data['embeddings'])
        
        # 5. 관계 업데이트
        if data.get('relationships'):
            await self.graph_db.create_edges(data['relationships'])
    
    async def read_operation(self, query):
        """읽기 작업: 최적 DB 선택"""
        
        # 1. 캐시 확인
        cached = await self.cache_db.get(query['cache_key'])
        if cached:
            return cached
        
        # 2. 쿼리 유형별 DB 선택
        if query['type'] == 'similarity':
            result = await self.vector_db.search(query)
        elif query['type'] == 'relationship':
            result = await self.graph_db.traverse(query)
        elif query['type'] == 'full_text':
            result = await self.search_db.search(query)
        else:
            result = await self.primary_db.query(query)
        
        # 3. 캐시 저장
        await self.cache_db.set(query['cache_key'], result)
        
        return result
```

## 데이터 일관성 전략

### Eventually Consistent 패턴

```python
class DataConsistencyManager:
    def __init__(self):
        self.sync_queue = asyncio.Queue()
        
    async def eventual_consistency_sync(self):
        """최종 일관성 동기화"""
        
        while True:
            sync_task = await self.sync_queue.get()
            
            try:
                # 비동기로 다른 DB 업데이트
                if sync_task['type'] == 'propagate':
                    await self.propagate_changes(sync_task)
                elif sync_task['type'] == 'reconcile':
                    await self.reconcile_differences(sync_task)
                    
            except Exception as e:
                # 실패 시 재시도 큐에 추가
                await self.retry_queue.put(sync_task)
    
    async def propagate_changes(self, task):
        """변경사항 전파"""
        
        source_db = task['source']
        target_dbs = task['targets']
        data = task['data']
        
        for target in target_dbs:
            await target.update(data)
```

## 성능 최적화 전략

### DB별 최적화 기법

```python
class DatabaseOptimization:
    
    @staticmethod
    def optimize_postgresql():
        return {
            'indexes': 'CREATE INDEX CONCURRENTLY',
            'partitioning': 'PARTITION BY RANGE',
            'vacuum': 'VACUUM ANALYZE',
            'connection_pooling': 'pgbouncer'
        }
    
    @staticmethod
    def optimize_mongodb():
        return {
            'indexes': 'compound indexes on frequent queries',
            'sharding': 'horizontal scaling',
            'aggregation_pipeline': 'optimize stages order',
            'projection': 'return only needed fields'
        }
    
    @staticmethod
    def optimize_redis():
        return {
            'memory': 'use appropriate data structures',
            'persistence': 'AOF vs RDB tradeoff',
            'eviction': 'LRU or LFU policy',
            'clustering': 'Redis Cluster for scaling'
        }
```

## 모니터링과 관리

### 통합 모니터링 대시보드

```python
class PolyglotMonitoring:
    def __init__(self):
        self.metrics = {}
        
    def collect_metrics(self):
        """모든 DB에서 메트릭 수집"""
        
        metrics = {
            'postgresql': {
                'connections': self.pg_client.get_connection_count(),
                'query_time': self.pg_client.get_avg_query_time(),
                'cache_hit_ratio': self.pg_client.get_cache_hit_ratio()
            },
            'redis': {
                'memory_usage': self.redis_client.memory_usage(),
                'hit_rate': self.redis_client.hit_rate(),
                'evicted_keys': self.redis_client.evicted_keys()
            },
            'mongodb': {
                'operations_per_sec': self.mongo_client.get_ops_per_sec(),
                'document_count': self.mongo_client.count_documents(),
                'index_usage': self.mongo_client.get_index_usage()
            },
            'chromadb': {
                'vector_count': self.chroma_client.count(),
                'search_latency': self.chroma_client.get_search_latency(),
                'index_size': self.chroma_client.get_index_size()
            }
        }
        
        return metrics
```