# 시스템 메트릭 그래프 time_bucket 쿼리 오류 해결 ## 개요 - **날짜**: 2025-07-15 - **문제**: 관리자 대시보드에서 시스템 메트릭 그래프가 표시되지 않음 - **원인**: TimescaleDB time_bucket 함수의 asyncpg 파라미터 바인딩 문제 ## 문제 상황 ### 증상 - 관리자 대시보드의 시스템 메트릭 그래프에 데이터가 표시되지 않음 - PostgreSQL에는 336개의 메트릭 데이터가 정상적으로 저장됨 - 백엔드 로그에서 쿼리 오류 발생 ### 에러 메시지 ``` 메트릭 데이터 조회 실패 (1h): invalid input for query argument $1: '1 minute' ('str' object has no attribute 'days') ``` ## 원인 분석 ### 코드 문제점 ```python # 문제가 있던 코드 query = """ SELECT time_bucket($1, time) as time_bucket, metric_type, AVG(value) as avg_value FROM system_metrics WHERE time >= $2 AND metric_type IN (...) GROUP BY time_bucket, metric_type ORDER BY time_bucket, metric_type """ rows = await conn.fetch(query, interval, start_time) ``` ### 문제 원인 1. **asyncpg vs psycopg2 차이**: asyncpg는 파라미터 바인딩에서 PostgreSQL interval 타입 자동 변환을 지원하지 않음 2. **TimescaleDB time_bucket 함수**: `time_bucket('1 minute', time)` 형식이 필요한데 문자열 `'1 minute'`를 `$1` 파라미터로 전달할 수 없음 3. **타입 불일치**: 문자열을 interval 타입으로 변환하는 과정에서 오류 발생 ## 해결 방법 ### 적용한 해결책: f-string 직접 삽입 ```python # 수정된 코드 query = f""" SELECT time_bucket('{interval}', time) as time_bucket, metric_type, AVG(value) as avg_value FROM system_metrics WHERE time >= $1 AND metric_type IN (...) GROUP BY time_bucket, metric_type ORDER BY time_bucket, metric_type """ rows = await conn.fetch(query, start_time) ``` ### 다른 가능한 해결 방법들 1. **명시적 타입 캐스팅** ```python query = """ SELECT time_bucket($1::interval, time) as time_bucket, ... """ rows = await conn.fetch(query, interval, start_time) ``` 2. **SQL 함수 사용** ```python query = """ SELECT time_bucket(INTERVAL %s, time) as time_bucket, ... """ # 하지만 asyncpg는 %s 문법을 지원하지 않음 ``` ## 검증 과정 ### 1. PostgreSQL에서 직접 테스트 ```bash sudo -u postgres psql robing_metrics -c "SELECT time_bucket('1 minute', NOW()) as test_bucket;" # 결과: 정상 동작 확인 ``` ### 2. 데이터 존재 확인 ```bash sudo -u postgres psql robing_metrics -c "SELECT COUNT(*) FROM system_metrics;" # 결과: 336개 데이터 존재 ``` ### 3. 최신 데이터 확인 ```bash sudo -u postgres psql robing_metrics -c "SELECT time, metric_type, value FROM system_metrics ORDER BY time DESC LIMIT 5;" # 결과: 1분 전까지 정상 수집됨 ``` ## 적용 결과 수정 후 기대되는 결과: - 관리자 대시보드에서 시스템 메트릭 그래프 정상 표시 - 1h/1d/7d/30d/90d/1y 기간별 데이터 조회 정상화 - Chart.js 그래프에 실제 데이터 렌더링 ## 주의사항 ### SQL Injection 방지 f-string 사용 시 주의할 점: - `interval` 값은 사전 정의된 값들만 사용 (`'1 minute'`, `'1 hour'` 등) - 사용자 입력을 직접 f-string에 넣지 않음 - 화이트리스트 방식으로 검증: ```python time_ranges = { '1h': (timedelta(hours=1), '1 minute'), '1d': (timedelta(days=1), '10 minutes'), '7d': (timedelta(days=7), '1 hour'), '30d': (timedelta(days=30), '4 hours'), '90d': (timedelta(days=90), '12 hours'), '1y': (timedelta(days=365), '1 day') } ``` ### 성능 고려사항 - time_bucket 함수는 TimescaleDB에서 최적화됨 - 인덱스가 적절히 설정되어 있어 성능 문제 없음 - 대용량 데이터에서도 효율적인 집계 가능 ## 참고 자료 - [TimescaleDB time_bucket 문서](https://docs.timescale.com/api/latest/hyperfunctions/time_bucket/) - [asyncpg 파라미터 바인딩](https://magicstack.github.io/asyncpg/current/usage.html#prepared-statements) - PostgreSQL interval 데이터 타입 문서