롤업 테이블의 생성 및 조회
ROLLUP 테이블 생성
Tag Table 생성시 Rollup이 기본으로 생성되지 않고, 사용자가 직접 생성하는 방식으로 변경되었으며 문법은 아래와 같다.
rollup name : 생성될 rollup table의 이름 (40자 이내의 문자열로 자유롭게 생성 가능)
source table name : 생성될 rollup이 데이터를 집계할 source table 이름
src_table_column : rollup 대상 데이터 칼럼 이름
- 숫자형 타입의 칼럼만 가능
- source table이 rollup table인 경우 생략하며, source table의 rollup 대상 칼럼으로 자동 지정
number sec/min/hour : 집계할 시간 숫자와 시간 단위
ex) 1초 단위 집계 : 1 sec
ex) 30초 단위 집계 : 30 sec
ex) 1분 단위 집계 : 1 min
ex) 1시간 단위 집계 : 1 hour제약조건
- 집계할 source table은 tag table 또는 rollup table만 지정 가능하다.
- 집계할 source table이 rollup table일 경우 생성될 rollup table의 시간은 source table의 시간보다 크며, 배수어야 한다.
롤업 테이블 생성 예시
Mach> CREATE TAG TABLE tag (name VARCHAR(20) PRIMARY KEY, time DATETIME BASETIME, value DOUBLE, strvalue VARCHAR(20));
Executed successfully.
-- tag table의 value 칼럼 대상 1초 rollup 생성
Mach> CREATE ROLLUP _tag_rollup_sec ON tag(value) INTERVAL 1 SEC;
-- tag table의 value 칼럼 대상 1분 rollup 생성
Mach> CREATE ROLLUP _tag_rollup_min ON tag(value) INTERVAL 1 MIN;
-- tag table 대상 1시간 rollup 생성
Mach> CREATE ROLLUP _tag_rollup_hour ON tag(value) INTERVAL 1 HOUR;
-- tag table 대상 30초 rollup 생성
Mach> CREATE ROLLUP _tag_rollup_30sec ON tag(value) INTERVAL 30 SEC;
-- rollup table(위 30초 rollup) 대상 10분 rollup 생성
Mach> CREATE ROLLUP _tag_rollup_10min ON _tag_rollup_30sec INTERVAL 10 MIN;
-- 숫자형 타입이 아닌 칼럼에 대해 rollup 생성 시 에러
Mach> CREATE ROLLUP _tag_rollup_sec ON tag(strvalue) INTERVAL 1 SEC;
[ERR-02671: Invalid type for ROLLUP column (STRVALUE).]ROLLUP 테이블 자동 생성
WITH ROLLUP (time_unit) 키워드를 사용해서 롤업 테이블을 자동으로 생성할 수 있다.
CREATE TAG TABLE tagtbl (name VARCHAR(20) PRIMARY KEY, time DATETIME BASETIME, value DOUBLE SUMMARIZED) WITH ROLLUP (time_unit)
time_unit := {SEC|MIN|HOUR}아래와 같이 time_unit 을 명시 안 해주면 SEC 기준으로 진행된다.
CREATE TAG TABLE tagtbl (name VARCHAR(20) PRIMARY KEY, time DATETIME BASETIME, value DOUBLE SUMMARIZED) WITH ROLLUP자동으로 생성되는 rollup 의 이름은 다음과 같은 형식으로 생성된다. (tagtbl 에 tag tabe name 이 들어간다.)
- _
tagtbl_ROLLUP_SEC - _
tagtbl_ROLLUP_MIN - _
tagtbl_ROLLUP_HOUR
Mach> CREATE TAG TABLE tagtbl (name VARCHAR(20) PRIMARY KEY, time DATETIME BASETIME, value DOUBLE SUMMARIZED) WITH ROLLUP (SEC)
Mach> SHOW TABLES;
USER_NAME DB_NAME TABLE_NAME TABLE_TYPE
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
SYS MACHBASEDB TAGTBL TAGDATA
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_DATA_0 KEYVALUE
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_DATA_1 KEYVALUE
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_DATA_2 KEYVALUE
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_DATA_3 KEYVALUE
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_META LOOKUP
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_ROLLUP_HOUR KEYVALUE
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_ROLLUP_MIN KEYVALUE
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_ROLLUP_SEC KEYVALUE
[9] row(s) selected.
Elapsed time: 0.001
Mach>time_unit 에 들어간 기준을 가장 작은 기준으로 보고 상위 time unit 까지 자동으로 생성해준다.
롤업 테이블 이름 충돌이 발생할시 롤업 테이블 생성은 모두 실패하고 태그 테이블만 생성된다.
ROLLUP 테이블 시작/중지
rollup 생성시 rollup thread가 자동으로 시작되며, 사용자가 rollup thread를 임의로 시작/중지 가능하다.
-- 특정 rollup 시작
EXEC ROLLUP_START(rollup_name)
-- 특정 rollup 중지
EXEC ROLLUP_STOP(rollup_name)ROLLUP 테이블 즉시 수집
rollup은 기본적으로 설정된 시간 단위마다 데이터 집계를 시작한다.
- ex) 1시간 단위 rollup이라면 1시간 마다 한번씩 데이터 집계를 하고, 나머지 시간은 대기한다.
사용자가 수동으로 대기 시간을 무시하고 강제로 데이터 집계를 실행할 수 있다.
-- 특정 rollup 즉시 수집
EXEC ROLLUP_FORCE(rollup_name)ROLLUP 테이블 삭제
Rollup을 삭제한다.
DROP ROLLUP rollup_name- rollup_name : 삭제할 rollup 이름
- 제약조건: 삭제할 rollup table을 source table로 참조하고 있는 rollup이 존재할 경우 삭제 할 수 없으며 rollup 간의 의존성이 있는 경우 rollup 을 생성한 역순으로 삭제해야 한다.
mach> create tag table tag (name varchar(20) primary key, time datetime basetime, value double summarized);
mach> create rollup _tag_rollup_1 on tag(value) interval 1 sec;
mach> create rollup _tag_rollup_2 on _tag_rollup_1 interval 1 min;
mach> create rollup _tag_rollup_3 on _tag_rollup_2 interval 1 hour;
위와 같이 생성했을 경우 참조 순서는 아래와 같다.
tag -> _tag_rollup_1 -> _tag_rollup_2 -> _tag_rollup_3
이 때 tag table이나, 중간에 있는 rollup을 삭제하려고 하면 에러가 발생한다.
mach> drop rollup tag
> [ERR-02651: Dependent ROLLUP table exists.]
mach> drop rollup _tag_rollup_1
> [ERR-02651: Dependent ROLLUP table exists.]
아래 순서대로 삭제해야 정상적으로 삭제할 수 있다.
mach> drop rollup _tag_rollup_3;
mach> drop rollup _tag_rollup_2;
mach> drop rollup _tag_rollup_1;
mach> drop table tag;TAG 테이블 삭제시 ROLLUP 테이블 같이 삭제
CASCADE 키워드를 사용해서 태그 테이블 삭제할 때 태그 테이블에 종속적인 롤업 테이블도 같이 삭제할 수 있다.
DROP TABLE TAG CASCADE;Mach> SHOW TABLES;
USER_NAME DB_NAME TABLE_NAME TABLE_TYPE
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
SYS MACHBASEDB TAGTBL TAGDATA
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_DATA_0 KEYVALUE
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_DATA_1 KEYVALUE
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_DATA_2 KEYVALUE
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_DATA_3 KEYVALUE
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_META LOOKUP
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_ROLLUP_HOUR KEYVALUE
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_ROLLUP_MIN KEYVALUE
SYS MACHBASEDB _TAGTBL_ROLLUP_SEC KEYVALUE
[9] row(s) selected.
Elapsed time: 0.001
Mach>
Mach> DROP TABLE tagtbl CASCADE;
Dropped successfully.
Mach> show tables;
USER_NAME DB_NAME TABLE_NAME TABLE_TYPE
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
[0] row(s) selected.조회 문법
SELECT TIME ROLLUP 3 SECOND, AVG(VALUE) FROM TAG WHERE ...;위와 같이 BASETIME 속성으로 지정된 Datetime 형 컬럼 뒤에 ROLLUP 절을 붙여 지정하면 롤업 테이블 조회가 된다.
[BASETIME_COLUMN] ROLLUP [PERIOD] [TIME_UNIT]- BASETIME_COLUMN : BASETIME 속성으로 지정된 TAG 테이블의 Datetime 형 컬럼
- PERIOD : DATE_TRUNC() 함수에서 사용 가능한 시간 단위별 범위를 지정할 수 있다. (아래 참고)
- TIME_UNIT : DATE_TRUNC() 함수에서 사용 가능한 모든 시간 단위를 사용할 수 있다. (아래 참고)
TIME_UNIT 의 선택에 따라, 조회되는 롤업 테이블이 달라진다.
| 시간 단위(축약어) | 시간 범위 | 조회 대상 롤업 테이블 |
|---|---|---|
| nanosecond (nsec) | 1000000000 (1초) | SECOND |
| microsecond (usec) | 60000000 (60초) | SECOND |
| milisecond (msec) | 60000 (60초) | SECOND |
| second (sec) | 86400 (1일) | SECOND |
| minute (min) | 1440 (1일) | MINUTE |
| hour | 24 (1일) | HOUR |
| day | 1 | HOUR |
| month | 1 | HOUR |
| year | 1 | HOUR |
ROLLUP 절을 사용하는 것은 롤업 테이블 조회를 직접 하는 것이기 때문에, 집계 함수를 사용하려면 다음의 특징이 있다.
- 숫자형 타입의 컬럼에 집계 함수를 호출해야 한다. 단, 롤업 테이블에서 지원하는 여섯 가지 집계 함수 (SUM, COUNT, MIN, MAX, AVG, SUMSQ) 만 지원한다.
- ROLLUP 하는 BASETIME 컬럼으로 GROUP BY 를 직접 해야 한다.
- 같은 의미의 ROLLUP 절을 그대로 사용해도 된다.
- 또는, ROLLUP 절에 별명 (alias) 를 붙이고, 별명으로 GROUP BY 에 작성해도 된다.
SELECT time rollup 3 sec mtime, avg(value)
FROM TAG
GROUP BY time rollup 3 sec mtime;
-- 또는
SELECT time rollup 3 sec mtime, avg(value)
FROM TAG
GROUP BY mtime;데이터 샘플
아래는 롤업 테스트를 위한 샘플 데이터이다.
create tag table TAG (name varchar(20) primary key, time datetime basetime, value double summarized);
insert into tag metadata values ('TAG_0001');
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 01:00:01 000:000:000', 1);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 01:00:02 000:000:000', 2);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 01:01:01 000:000:000', 3);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 01:01:02 000:000:000', 4);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 01:02:01 000:000:000', 5);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 01:02:02 000:000:000', 6);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 02:00:01 000:000:000', 1);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 02:00:02 000:000:000', 2);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 02:01:01 000:000:000', 3);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 02:01:02 000:000:000', 4);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 02:02:01 000:000:000', 5);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 02:02:02 000:000:000', 6);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 03:00:01 000:000:000', 1);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 03:00:02 000:000:000', 2);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 03:01:01 000:000:000', 3);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 03:01:02 000:000:000', 4);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 03:02:01 000:000:000', 5);
insert into tag values('TAG_0001', '2018-01-01 03:02:02 000:000:000', 6);태그 하나에 대해서 3시간 동안 초단위의 각기 다른 값을 입력해 놓았다.
ROLLUP 평균값 얻기
아래는 해당 태그에 대해 초, 분, 시 단위의 평균값을 얻는 예제이다.
Mach> SELECT time rollup 1 sec mtime, avg(value) FROM TAG WHERE name = 'TAG_0001' group by mtime order by mtime;
mtime avg(value)
---------------------------------------------------------------
2018-01-01 01:00:01 000:000:000 1
2018-01-01 01:00:02 000:000:000 2
2018-01-01 01:01:01 000:000:000 3
2018-01-01 01:01:02 000:000:000 4
2018-01-01 01:02:01 000:000:000 5
2018-01-01 01:02:02 000:000:000 6
2018-01-01 02:00:01 000:000:000 1
2018-01-01 02:00:02 000:000:000 2
2018-01-01 02:01:01 000:000:000 3
2018-01-01 02:01:02 000:000:000 4
2018-01-01 02:02:01 000:000:000 5
2018-01-01 02:02:02 000:000:000 6
2018-01-01 03:00:01 000:000:000 1
2018-01-01 03:00:02 000:000:000 2
2018-01-01 03:01:01 000:000:000 3
2018-01-01 03:01:02 000:000:000 4
2018-01-01 03:02:01 000:000:000 5
2018-01-01 03:02:02 000:000:000 6
[18] row(s) selected.
Mach> SELECT time rollup 1 min mtime, avg(value) FROM TAG WHERE name = 'TAG_0001' group by mtime order by mtime;
mtime avg(value)
---------------------------------------------------------------
2018-01-01 01:00:00 000:000:000 1.5
2018-01-01 01:01:00 000:000:000 3.5
2018-01-01 01:02:00 000:000:000 5.5
2018-01-01 02:00:00 000:000:000 1.5
2018-01-01 02:01:00 000:000:000 3.5
2018-01-01 02:02:00 000:000:000 5.5
2018-01-01 03:00:00 000:000:000 1.5
2018-01-01 03:01:00 000:000:000 3.5
2018-01-01 03:02:00 000:000:000 5.5
[9] row(s) selected.
Mach> SELECT time rollup 1 hour mtime, avg(value) FROM TAG WHERE name = 'TAG_0001' group by mtime order by mtime;
mtime avg(value)
---------------------------------------------------------------
2018-01-01 01:00:00 000:000:000 3.5
2018-01-01 02:00:00 000:000:000 3.5
2018-01-01 03:00:00 000:000:000 3.5
[3] row(s) selected.ROLLUP 최소/최대값 얻기
아래는 해당 태그의 시간 범위에 따른 최소/최대값을 얻는 예제를 나타낸다. 이전 예제와 다른 점은, 쿼리 한 번에 최대값과 최소값을 동시에 얻을 수 있다는 것이다.
Mach> SELECT time rollup 1 hour mtime, min(value), max(value) FROM TAG WHERE name = 'TAG_0001' group by mtime order by mtime;
mtime min(value) max(value)
--------------------------------------------------------------------------------------------
2018-01-01 01:00:00 000:000:000 1 6
2018-01-01 02:00:00 000:000:000 1 6
2018-01-01 03:00:00 000:000:000 1 6
[3] row(s) selected.
Mach> SELECT time rollup 1 min mtime, min(value), max(value) FROM TAG WHERE name = 'TAG_0001' group by mtime order by mtime;
mtime min(value) max(value)
--------------------------------------------------------------------------------------------
2018-01-01 01:00:00 000:000:000 1 2
2018-01-01 01:01:00 000:000:000 3 4
2018-01-01 01:02:00 000:000:000 5 6
2018-01-01 02:00:00 000:000:000 1 2
2018-01-01 02:01:00 000:000:000 3 4
2018-01-01 02:02:00 000:000:000 5 6
2018-01-01 03:00:00 000:000:000 1 2
2018-01-01 03:01:00 000:000:000 3 4
2018-01-01 03:02:00 000:000:000 5 6
[9] row(s) selected.ROLLUP 합계/개수 얻기
아래는 합계 및 데이터 개수 값을 얻는 예제이다. 역시 하나의 쿼리에 합계와 개수를 얻을 수 있다.
Mach> SELECT time rollup 1 min mtime, sum(value), count(value) FROM TAG WHERE name = 'TAG_0001' group by mtime order by mtime;
mtime sum(value) count(value)
-------------------------------------------------------------------------------------
2018-01-01 01:00:00 000:000:000 3 2
2018-01-01 01:01:00 000:000:000 7 2
2018-01-01 01:02:00 000:000:000 11 2
2018-01-01 02:00:00 000:000:000 3 2
2018-01-01 02:01:00 000:000:000 7 2
2018-01-01 02:02:00 000:000:000 11 2
2018-01-01 03:00:00 000:000:000 3 2
2018-01-01 03:01:00 000:000:000 7 2
2018-01-01 03:02:00 000:000:000 11 2
[9] row(s) selected.ROLLUP 제곱합 얻기
아래는 제곱합 값을 얻는 예제이다.
Mach> SELECT time ROLLUP 1 SEC mtime, SUMSQ(value) FROM tag GROUP BY mtime ORDER BY mtime;
mtime SUMSQ(value)
---------------------------------------------------------------
2018-01-01 01:00:01 000:000:000 1
2018-01-01 01:00:02 000:000:000 4
2018-01-01 01:01:01 000:000:000 9
2018-01-01 01:01:02 000:000:000 16
2018-01-01 01:02:01 000:000:000 25
2018-01-01 01:02:02 000:000:000 36
2018-01-01 02:00:01 000:000:000 1
2018-01-01 02:00:02 000:000:000 4
2018-01-01 02:01:01 000:000:000 9
2018-01-01 02:01:02 000:000:000 16
2018-01-01 02:02:01 000:000:000 25
2018-01-01 02:02:02 000:000:000 36
2018-01-01 03:00:01 000:000:000 1
2018-01-01 03:00:02 000:000:000 4
2018-01-01 03:01:01 000:000:000 9
2018-01-01 03:01:02 000:000:000 16
2018-01-01 03:02:01 000:000:000 25
2018-01-01 03:02:02 000:000:000 36
[18] row(s) selected.
Mach> SELECT time ROLLUP 1 MIN mtime, SUMSQ(value) FROM tag GROUP BY mtime ORDER BY mtime;
mtime SUMSQ(value)
---------------------------------------------------------------
2018-01-01 01:00:00 000:000:000 5
2018-01-01 01:01:00 000:000:000 25
2018-01-01 01:02:00 000:000:000 61
2018-01-01 02:00:00 000:000:000 5
2018-01-01 02:01:00 000:000:000 25
2018-01-01 02:02:00 000:000:000 61
2018-01-01 03:00:00 000:000:000 5
2018-01-01 03:01:00 000:000:000 25
2018-01-01 03:02:00 000:000:000 61
[9] row(s) selected.다양한 시간 간격으로 그룹화
ROLLUP 절의 장점은, DATE_TRUNC() 를 의도적으로 사용해서 시간 간격을 다변화할 필요가 없다는 것이다.
3초 간격의 합계와 데이터 개수를 얻으려면 아래와 같이 하면 된다. 예제 시간 범위가 0초, 1초, 2초 뿐이라 전부 0초로 수렴된 것을 확인할 수 있다. 결과적으로는 ‘분 단위 롤업’ 조회 결과와 일치한다.
Mach> SELECT time rollup 3 sec mtime, sum(value), count(value) FROM TAG WHERE name = 'TAG_0001' GROUP BY mtime ORDER BY mtime;
mtime sum(value) count(value)
-------------------------------------------------------------------------------------
2018-01-01 01:00:00 000:000:000 3 2
2018-01-01 01:01:00 000:000:000 7 2
2018-01-01 01:02:00 000:000:000 11 2
2018-01-01 02:00:00 000:000:000 3 2
2018-01-01 02:01:00 000:000:000 7 2
2018-01-01 02:02:00 000:000:000 11 2
2018-01-01 03:00:00 000:000:000 3 2
2018-01-01 03:01:00 000:000:000 7 2
2018-01-01 03:02:00 000:000:000 11 2JSON 타입 대상의 ROLLUP 활용
7.5 버전부터 JSON 타입을 대상으로 ROLLUP을 사용할 수 있다.
생성 구문에 JSON PATH를 OPERATOR와 연결하면 된다.
JSON 타입 특성상, 하나의 JSON 칼럼에 PATH 별로 ROLLUP을 생성할 수 있다.
-- create tag table
CREATE TAG TABLE tag (name VARCHAR(20) PRIMARY KEY, time DATETIME BASETIME, jval JSON);
-- insert data
insert into tag values ('tag-01', '2022-09-01 01:01:01', "{ \"x\": 1, \"y\": 1.1}");
insert into tag values ('tag-01', '2022-09-01 01:01:02', "{ \"x\": 2, \"y\": 1.2}");
insert into tag values ('tag-01', '2022-09-01 01:01:03', "{ \"x\": 3, \"y\": 1.3}");
insert into tag values ('tag-01', '2022-09-01 01:01:04', "{ \"x\": 4, \"y\": 1.4}");
insert into tag values ('tag-01', '2022-09-01 01:01:05', "{ \"x\": 5, \"y\": 1.5}");
insert into tag values ('tag-01', '2022-09-01 01:02:00', "{ \"x\": 6, \"y\": 1.6}");
insert into tag values ('tag-01', '2022-09-01 01:03:00', "{ \"x\": 7, \"y\": 1.7}");
insert into tag values ('tag-01', '2022-09-01 01:04:00', "{ \"x\": 8, \"y\": 1.8}");
insert into tag values ('tag-01', '2022-09-01 01:05:00', "{ \"x\": 9, \"y\": 1.9}");
insert into tag values ('tag-01', '2022-09-01 01:06:00', "{ \"x\": 10, \"y\": 2.0}");
-- create rollup
CREATE ROLLUP _tag_rollup_jval_x_sec ON tag(jval->'$.x') INTERVAL 1 SEC;
CREATE ROLLUP _tag_rollup_jval_y_sec ON tag(jval->'$.y') INTERVAL 1 SEC;ROLLUP 조회도 동일하게 사용하면 된다.
Mach> SELECT time ROLLUP 2 SEC mtime, MIN(jval->'$.x'), MAX(jval->'$.x'), SUM(jval->'$.x'), COUNT(jval->'$.x'), SUMSQ(jval->'$.x') FROM tag GROUP BY mtime ORDER BY mtime;
mtime min(jval->'$.x') max(jval->'$.x') sum(jval->'$.x') count(jval->'$.x') sumsq(jval->'$.x')
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2022-09-01 01:01:00 000:000:000 1 1 1 1 1
2022-09-01 01:01:02 000:000:000 2 3 5 2 13
2022-09-01 01:01:04 000:000:000 4 5 9 2 41
2022-09-01 01:02:00 000:000:000 6 6 6 1 36
2022-09-01 01:03:00 000:000:000 7 7 7 1 49
2022-09-01 01:04:00 000:000:000 8 8 8 1 64
2022-09-01 01:05:00 000:000:000 9 9 9 1 81
2022-09-01 01:06:00 000:000:000 10 10 10 1 100
[8] row(s) selected.
Mach> SELECT time ROLLUP 2 SEC mtime, MIN(jval->'$.y'), MAX(jval->'$.y'), SUM(jval->'$.y'), COUNT(jval->'$.y'), SUMSQ(jval->'$.y') FROM tag GROUP BY mtime ORDER BY mtime
mtime min(jval->'$.y') max(jval->'$.y') sum(jval->'$.y') count(jval->'$.y') sumsq(jval->'$.y')
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2022-09-01 01:01:00 000:000:000 1.1 1.1 1.1 1 1.21
2022-09-01 01:01:02 000:000:000 1.2 1.3 2.5 2 3.13
2022-09-01 01:01:04 000:000:000 1.4 1.5 2.9 2 4.21
2022-09-01 01:02:00 000:000:000 1.6 1.6 1.6 1 2.56
2022-09-01 01:03:00 000:000:000 1.7 1.7 1.7 1 2.89
2022-09-01 01:04:00 000:000:000 1.8 1.8 1.8 1 3.24
2022-09-01 01:05:00 000:000:000 1.9 1.9 1.9 1 3.61
2022-09-01 01:06:00 000:000:000 2 2 2 1 4
[8] row(s) selected.최근 업데이트