MyEMS 데이터베이스 설계 문서
본 문서는 프로그래머를 대상으로 MyEMS 에너지 관리 시스템의 데이터베이스 아키텍처, 테이블 구조 및 설계 철학에 대해 상세히 설명합니다.
목차
데이터베이스 아키텍처 설계
설계 개념
- 데이터 분리: 데이터 유형과 사용 목적에 따라 데이터를 다른 데이터베이스로 분리하여 단일 데이터베이스가 과도하게 커지는 것을 방지합니다.
- 읽기/쓰기 분리: 과거 데이터를 시계열 형식으로 저장하여 효율적인 쿼리를 가능하게 합니다.
- 수평적 확장: 대규모 데이터베이스(historical_db, energy_db)는 독립적으로 확장할 수 있습니다.
- 통일된 표준: 모든 데이터베이스는 동일한 문자 집합과 정렬 규칙을 사용합니다.
데이터베이스 구성
모든 데이터베이스는 다음 구성을 통일하여 사용합니다:
- 문자 집합:
utf8mb4(이모지를 포함한 완전한 UTF-8 문자 집합 지원) - 정렬 규칙:
utf8mb4_unicode_ci(유니코드 정렬 규칙) - 저장 엔진: InnoDB (기본값, 트랜잭션 및 외래 키 지원)
명명 규칙
- 데이터베이스 명명:
myems_{기능}_db(소문자, 언더바 구분) - 테이블 명명:
tbl_{엔티티명}(소문자, 언더바 구분) - 필드 명명: 소문자, 언더바 구분 (예:
start_datetime_utc) - 인덱스 명명:
tbl_{테이블명}_index_{순번}
데이터베이스 상세 설명
1. Myems_system_db (시스템 구성 데이터베이스)
목적: 시스템의 기본 구성 및 메타데이터를 저장하며, 전체 시스템의 핵심 구성 라이브러리 역할을 합니다.
특징:
- 가장 많은 테이블을 포함함 (약 150개 이상)
- 데이터 양은 상대적으로 적지만 구조가 복잡함
- 다수의 연관 테이블을 포함함
주요 테이블 분류:
1.1 기본 구성 테이블
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_energy_categories | 에너지 분류 (전기, 수도, 가스, 냉방, 난방 등) | id, name, unit_of_measure, kgce, kgco2e |
tbl_energy_items | 에너지 소비 하위 항목 (조명, 에어컨, 동력 등) | id, name, energy_category_id |
tbl_cost_centers | 비용 센터 | id, name, external_id |
tbl_data_sources | 데이터 소스 구성 | id, name, gateway_id, protocol, connection |
tbl_protocols | 프로토콜 구성 | id, name, protocol_type |
1.2 설비 관리 테이블
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_equipments | 설비 정보 | id, name, uuid, equipment_type_id, cost_center_id |
tbl_combined_equipments | 복합 설비 (다수의 설비 조합) | id, name, is_input_counted, is_output_counted |
tbl_meters | 계량기 정보 | id, name, uuid, energy_category_id, is_counted |
tbl_offline_meters | 오프라인 계량기 (수동 입력) | id, name, energy_category_id |
tbl_virtual_meters | 가상 계량기 (계산 기반) | id, name, expression (JSON 형식) |
tbl_points | 데이터 포인트 정보 | id, name, data_source_id, object_type, object_id |
1.3 공간 조직 테이블
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_spaces | 공간 정보 (방, 층 등) | id, name, uuid, parent_space_id, area |
tbl_stores | 점포 정보 | id, name, uuid, space_id |
tbl_tenants | 테넌트 정보 | id, name, uuid, space_id |
tbl_shopfloors | 작업장 정보 | id, name, uuid, space_id |
1.4 연관 관계 테이블
시스템은 많은 대 많은 관계를 설정하기 위해 다수의 연관 테이블을 사용합니다:
tbl_equipments_meters: 설비와 계량기의 연관 관계tbl_equipments_offline_meters: 설비와 오프라인 계량기의 연관 관계tbl_equipments_virtual_meters: 설비와 가상 계량기의 연관 관계tbl_spaces_equipments: 공간과 설비의 연관 관계tbl_spaces_meters: 공간과 계량기의 연관 관계tbl_combined_equipments_equipments: 복합 설비와 설비의 연관 관계- 기타...
1.5 신재생 에너지 설비 목록
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_photovoltaic_power_stations | 태양광 발전소 | id, name, capacity, contact_id |
tbl_energy_storage_containers | 에너지 저장 컨테이너 | id, name, rated_capacity, rated_power |
tbl_energy_storage_power_stations | 에너지 저장 발전소 | id, name, rated_capacity |
tbl_microgrids | 마이크로그리드 | id, name, address |
tbl_charging_stations | 충전소 | id, name, rated_capacity, rated_power |
1.6 제어 및 스케줄링 테이블
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_commands | 제어 명령 | id, name, topic, payload (JSON 형식) |
tbl_control_modes | 제어 모드 | id, name, is_active |
tbl_control_modes_times | 제어 모드 시간대 | id, control_mode_id, start_time_of_day, end_time_of_day |
1.7 기타 구성 테이블
tbl_contacts: 연락처 정보tbl_distribution_systems: 배전 시스템tbl_distribution_circuits: 배전 회로tbl_energy_flow_diagrams: 에너지 흐름도tbl_tariffs: 전기 요금 구성tbl_working_calendars: 작업 달력tbl_web_messages: 웹 메시지
개발 주의사항:
- 모든 테이블은 기본 키로
id(BIGINT AUTO-INCREMENT)를 가집니다. - 대부분의 테이블은 외부 시스템 연동을 위해
uuid(CHAR(36)) 필드를 가집니다. - 연관 테이블은 일반적으로
id와 두 개의 외래 키 필드만 가집니다. - JSON 필드는 형식화된 JSON 문자열을 저장하기 위해
LONGTEXT타입을 사용합니다.
2. Myems_historics_db (역사 데이터베이스)
목적: 실시간 모니터링 데이터 및 역사 데이터를 저장하며, 시스템 데이터 양 측면에서 가장 큰 데이터베이스 중 하나입니다.
특징:
- 데이터 양이 방대하며 시계열 저장 방식을 사용합니다.
- 원시 데이터 및 최신 값 캐시 테이블을 포함합니다.
- 데이터 품질 라벨링을 지원합니다 (
is_bad,is_published).
주요 테이블 구조:
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 | 인덱스 전략 |
|---|---|---|---|
tbl_analog_value | 아날로그 역사 데이터 | point_id, utc_date_time, actual_value, is_bad, is_published | (point_id, utc_date_time), (utc_date_time) |
tbl_analog_value_latest | 최신 아날로그 값 (캐시) | point_id, utc_date_time, actual_value | (point_id, utc_date_time) |
tbl_digital_value | 디지털 역사 데이터 | point_id, utc_date_time, actual_value (INT) | (point_id, utc_date_time), (utc_date_time) |
tbl_digital_value_latest | 최신 디지털 값 (캐시) | point_id, utc_date_time, actual_value | (point_id, utc_date_time) |
tbl_energy_value | 에너지 소비 역사 데이터 | point_id, utc_date_time, actual_value, is_bad, is_published | (point_id, utc_date_time), (utc_date_time) |
tbl_energy_value_latest | 최신 에너지 소비 값 (캐시) | point_id, utc_date_time, actual_value | (point_id, utc_date_time) |
tbl_text_value | 텍스트 값 역사 데이터 | point_id, utc_date_time, actual_value (LONGTEXT) | (point_id, utc_date_time), (utc_date_time) |
tbl_text_value_latest | 최신 텍스트 값 (캐시) | point_id, utc_date_time, actual_value | (point_id, utc_date_time) |
파일 저장 테이블:
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_cost_files | 비용 문서 (Excel/CSV) | file_name, uuid, upload_datetime_utc, status, file_object (LONGBLOB) |
tbl_offline_meter_files | 오프라인 계량기 데이터 파일 | file_name, uuid, upload_datetime_utc, status, file_object |
tbl_data_repair_files | 데이터 수정 파일 | file_name, uuid, upload_datetime_utc, status, file_object |
tbl_energy_plan_files | 에너지 소비 계획 문서 | file_name, uuid, upload_datetime_utc, status, file_object |
데이터 타입 설명:
actual_value: DECIMAL(21,6) - 6자리 소수점을 지원하는 고정밀 수치utc_date_time: DATETIME - UTC 시간 (모든 시간은 UTC로 통일)is_bad: BOOL - 데이터 품질 라벨 (True는 불량 데이터 의미)is_published: BOOL - 발행 플래그 (True는 발행 완료 의미)
개발 주의사항:
- 모든 시간 필드는 UTC 시간을 사용하며, 프론트엔드 표시 시 현지 시간으로 변환합니다.
_latest테이블은 최신 값을 빠르게 쿼리하기 위해 사용되며, 역사 테이블 스캔을 피합니다.- 파일 테이블은 바이너리 파일 저장을 위해
LONGBLOB을 사용하므로 크기 제한에 주의합니다. - 성능에 영향을 주는 테이블 과다 확장을 방지하기 위해 역사 데이터를 정기적으로 정리합니다.
3. Myems_energy_db (에너지 소비 데이터베이스)
목적: 각종 설비의 에너지 소비 통계를 저장하며, 시간별/일별/월별/년별로 집계합니다.
특징:
- 데이터는
myems-aggregation서비스에 의해 계산 및 생성됩니다. - 시간 단위별로 시간/일/월/년 테이블로 분류됩니다.
- 에너지 분류 및 에너 지 소비 항목별 통계를 지원합니다.
테이블 명명 규칙:
tbl_{객체 타입}_{방향}_{분류}_{시간 단위}- 객체 타입:
meter,equipment,combined_equipment,space,store,tenant,shopfloor - 방향:
input(입력),output(출력) - 분류:
category(에너지 분류),item(에너지 소비 하위 항목) - 시간 단위:
hourly,daily,monthly,yearly
주요 테이블 구조:
3.1 에너지 소비 계량기 테이블
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_meter_hourly | 계량기 시간별 에너지 소비 | meter_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_meter_daily | 계량기 일별 에너지 소비 | meter_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_meter_monthly | 계량기 월별 에너지 소비 | meter_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_meter_yearly | 계량기 년별 에너지 소비 | meter_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_offline_meter_hourly | 오프라인 계량기 시간별 에너지 소비 | offline_meter_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_virtual_meter_hourly | 가상 계량기 시간별 에너지 소비 | virtual_meter_id, start_datetime_utc, actual_value |
3.2 설비 에너지 소비 테이블
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_equipment_input_category_hourly | 설비 입력 에너지 소비 (분류별) | equipment_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_equipment_input_item_hourly | 설비 입력 에너지 소비 (항목별) | equipment_id, energy_item_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_equipment_output_category_hourly | 설비 출력 에너지 소비 (분류별) | equipment_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_combined_equipment_input_category_hourly | 복합 설비 입력 에너지 소비 (분류별) | combined_equipment_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_combined_equipment_output_category_hourly | 복합 설비 출력 에너지 소비 (분류별) | combined_equipment_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
3.3 공간 에너지 소비 테이블
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_space_input_category_hourly | 공간 입력 에너지 소비 (분류별) | space_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_space_input_item_hourly | 공간 입력 에너지 소비 (항목별) | space_id, energy_item_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_space_output_category_hourly | 공간 출력 에너지 소비 (분류별) | space_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_store_input_category_hourly | 점포 입력 에너지 소비 | store_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_tenant_input_category_hourly | 테넌트 입력 에너지 소비 | tenant_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_shopfloor_input_category_hourly | 작업장 입력 에너지 소비 | shopfloor_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
3.4 신재생 에너지 설비 에너지 소비 테이블
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_photovoltaic_power_station_hourly | 태양광 발전소 시간별 발전량 | photovoltaic_power_station_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_energy_storage_container_charge_hourly | 에너지 저장 컨테이너 충전 용량 | energy_storage_container_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_energy_storage_container_discharge_hourly | 에너지 저장 컨테이너 방전 용량 | energy_storage_container_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_energy_storage_container_grid_buy_hourly | 에너지 저장 컨테이너 전력 구매 | energy_storage_container_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_energy_storage_container_grid_sell_hourly | 에너지 저장 컨테이너 전력 판매 | energy_storage_container_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_microgrid_charge_hourly | 마이크로그리드 충전 용량 | microgrid_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_microgrid_discharge_hourly | 마이크로그리드 방전 용량 | microgrid_id, start_datetime_utc, actual_value |
인덱스 설계:
- 모든 테이블은 복합 인덱스를 가집니다:
(객체 ID, 분류 ID, start_datetime_utc)또는(객체 ID, start_datetime_utc) - 객체 및 시간 범위별 빠른 쿼리를 지원합니다.
개발 주의사항:
start_datetime_utc는 시간대의 시작 시간을 의미합니다 (예: 2024-01-01 00:00:00은 1월 1일 0시부터 1시까지를 의미).actual_value는 집계 값으로, 원본 값이 아닙니다.- 데이터는 집계 서비스에 의해 주기적으로 계산되며, 실시간으로 작성되지 않습니다.
- 쿼리 시 시간대 변환에 주의해야 합니다.
4. myems_billing_db (청구 데이터베이스)
목적: 청구 관련 에너지 소비 데이터를 저장합니다. 구조는 myems_energy_db와 유사하지만, 데이터는 전기 요금을 기반으로 계산됩니다.
특징:
- 테이블 구조는
myems_energy_db와 동일합니다. - 데이터는
myems-aggregation서비스에 의해 요금 구성을 사용하여 계산됩니다. - 시간대별 요금, 단계별 가격 등 복잡한 청구 규칙을 지원합니다.
주요 테이블:
myems_energy_db와 동일한 테이블 구조- 데이터 값은 해당 요금을 곱한 값으로, 일반적으로 통화 단위 (예: CNY, USD)로 표시됩니다.
개발 주의사항:
- 청구 데이터는
myems_system_db.tbl_tariffs의 요금 구성에 의존합니다. - 비용 센터(
cost_center)와 반드시 연관되어야 합니다. - 다중 요금 전략 (시간대별, 단계별, 용량 기반 등)을 지원합니다.
5. myems_carbon_db (탄소 배출 데이터베이스)
목적: 탄소 발자국 계산을 위한 탄소 배출 관련 에너지 데이터를 저장합니다.
특징:
- 테이블 구조는
myems_energy_db와 동일합니다. - 데이터는
myems-aggregation서비스에 의해 탄소 배출 계수를 기반으로 계산됩니다. - 탄소 배출 계수는
myems_system_db.tbl_energy_categories.kgco2e에 저장됩니다.
주요 테이블:
myems_energy_db와 동일한 테이블 구조- 데이터 값은 탄소 배출 계수를 곱한 값으로, 일반적으로 kgCO2e (이산화탄소 당량 킬로그램) 단위로 표시됩니다.
개발 주의사항:
- 탄소 배출 계수는 시간에 따라 변경될 수 있으므로 과거 계수를 지원해야 합니다.
- 전기, 가스, 석유 등 다른 에너지 유형은 다른 배출 계수를 가집니다.
- Scope 1, Scope 2, Scope 3 탄소 배출 계산을 지원합니다.
6. myems_energy_baseline_db (에너지 기준선 데이터베이스)
목적: 에너지 절약 분석 및 에너지 효율 평가를 위한 에너지 기준선 데이터를 저장합니다.
특징:
- 테이블 구조는
myems_energy_db와 유사합니다. - 기준선 데이터는 일반적으로 과거 데이터 또는 표준 값을 기반으로 계산됩니다.
- 실제 에너지 소비와 기준선 소비를 비교하여 에너지 절약량을 계산하는 데 사용됩니다.
주요 테이블:
myems_energy_db와 동일한 테이블 구조- 실제 값 대신 기준선 값을 저장합니다.
개발 주의사항:
- 기준선 데이터는 정기적으로 업데이트해야 합니다.
- 다중 기준선 계산 방법 (과거 평균, 회귀 분석, 표준 값 등)을 지원합니다.
7. Myems_energy_model_db (에너지 소비 모델 데이터베이스)
목적: 연간 8760시간 에너지 소비 모델 데이터 (연간 8760시간)를 저장합니다.
특징:
- 각 객체는 8760개의 레코드를 저장합니다 (1년간의 시간별 데이터).
- 에너지 소비 예측 및 계획에 사용됩니다.
- 테이블명은
_8760접미사를 포함합니다.
주요 테이블:
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_meter_8760 | 계량기 8760시간 모델 | meter_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_equipment_input_category_8760 | 설비 입력 에너지 소비 모델 | equipment_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_combined_equipment_input_category_8760 | 복합 설비 입력 에너지 소비 모델 | combined_equipment_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_space_input_category_8760 | 공간 입력 에너지 소비 모델 | space_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_shopfloor_input_category_8760 | 작업장 입력 에너지 소비 모델 | shopfloor_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_store_input_category_8760 | 점포 입력 에너지 소비 모델 | store_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
tbl_tenant_input_category_8760 | 테넌트 입력 에너지 소비 모델 | tenant_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value |
개발 주의사항:
- 8760시간 모델은 일반적으로 과거 데이터 또는 표준 모델을 기반으로 생성됩니다.
- 연간 에너지 소비 예측 및 예산 편성에 사용됩니다.
- 주, 월, 분기 등 차원별 조회를 지원합니다.
8. myems_energy_plan_db (에너지 계획 데이터베이스)
목적: 에너지 계획 및 목표 데이터를 저장합니다.
특징:
- 테이블 구조는
myems_energy_db와 유사합니다. - 실제 값 대신 계획 값을 저장합니다.
- 에너지 소비 예산 및 목표 관리에 사용됩니다.
주요 테이블:
myems_energy_db와 동일한 테이블 구조- 데이터는 계획 파일 또는 수동 입력으로부터 유래합니다.
개발 주의사항:
- 계획 데이터는 실제 데이터와 비교 분석해야 합니다.
- 다단계 계획 (연간, 월간, 주간 등)을 지원합니다.
9. myems_energy_prediction_db (에너지 예측 데이터베이스)
목적: 에너지 소비 예측 데이터를 저장합니다.
특징:
- 테이블 구조는
myems_energy_db와 유사합니다. - 실제 값 대신 예측 값을 저장합니다.
- 에너지 소비 예측 및 경고에 사용됩니다.
주요 테이블:
myems_energy_db와 동일한 테이블 구조- 데이터는 예측 알고리즘에 의해 생성됩니다.
개발 주의사항:
- 예측 데이터는 정기적으로 업데이트해야 합니다.
- 다중 예측 알고리즘 (시계열, 기계 학습 등)을 지원합니다.
- 예측 정확도는 지속적으로 최적화해야 합니다.
10. Myems_fdd_db (고장 진단 데이터베이스)
목적: 고장 감지 및 진단 관련 데이터를 저장합니다.
특징:
- 다중 알림 채널 (웹, 이메일, SMS, 위챗, 전화)을 지원합니다.
- 규칙 엔진은 복잡한 고장 감지 로직을 지원합니다.
- 고장 메시지의 확인 및 처리 기능을 지원합니다.
주요 테이블 구조:
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_rules | 진단 규칙 | id, name, category, fdd_code, priority, channel, expression (JSON), message_template, is_enabled |
tbl_web_messages | 웹 메시지 | id, rule_id, user_id, subject, category, priority, message, status, belong_to_object_type, belong_to_object_id |
tbl_email_messages | 이메일 메시지 | id, rule_id, recipient_name, recipient_email, subject, message, attachment_file_name, status |
tbl_text_messages_outbox | SMS 발신함 | id, rule_id, recipient_mobile, message, status, acknowledge_code |
tbl_text_messages_inbox | SMS 수신함 | id, sender_mobile, message, status |
tbl_wechat_messages_outbox | 위챗 메시지 발신함 | id, rule_id, recipient_openid, message_template_id, message_data (JSON) |
tbl_wechat_messages_inbox | 위챗 메시지 수신함 | id, sender_openid, message, status |
tbl_email_servers | 이메일 서버 구성 | id, host, port, requires_authentication, user_name, password, from_addr |
tbl_wechat_configs | 위챗 구성 | id, api_server, app_id, app_secret, access_token, expires_datetime_utc |
규칙 분류 (category):
REALTIME: 실시간 알람SYSTEM: 시스템 알람SPACE: 공간 알람METER: 계량기 알람TENANT: 테넌트 알람STORE: 점포 알람SHOPFLOOR: 작업장 알람EQUIPMENT: 설비 알람COMBINEDEQUIPMENT: 복합 설비 알람
우선순위 (priority):
CRITICAL: 치명적HIGH: 높음MEDIUM: 중간LOW: 낮음
개발 주의사항:
expression필드는 JSON 형식의 규칙 표현식을 저장합니다.message_template는 변수 치환을 지원합니다 (예:$name,$value).- 규칙은 예약 실행 및 즉시 실행을 모두 지원합니다.
- 메시지 상태:
new→sent→acknowledged/timeout
11. myems_user_db (사용자 데이터베이스)
목적: 사용자 인증, API 키, 이메 일 메시지 등을 저장합니다.
특징:
- 데이터 양이 적지만 보안 요구사항이 높습니다.
- 사용자 권한 관리를 지원합니다.
- API 키 인증을 지원합니다.
주요 테이블 구조:
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_users | 사용자 정보 | id, name, uuid, display_name, email, salt, password, is_admin, is_read_only, privilege_id, account_expiration_datetime_utc, password_expiration_datetime_utc, failed_login_count |
tbl_privileges | 권한 구성 | id, name, data (JSON 형식) |
tbl_sessions | 사용자 세션 | id, user_uuid, token, utc_expires |
tbl_api_keys | API 키 | id, name, token, created_datetime_utc, expires_datetime_utc |
tbl_email_messages | 이메일 메시지 | id, recipient_name, recipient_email, subject, message, attachment_file_name, status, scheduled_datetime_utc |
tbl_email_message_sessions | 이메일 대화 | id, recipient_email, token, expires_datetime_utc |
tbl_logs | 작업 로그 | id, user_uuid, request_datetime_utc, request_method, resource_type, resource_id, request_body (JSON) |
tbl_notifications | 알림 메시지 | id, user_id, created_datetime_utc, status, subject, message, url |
tbl_new_users | 신규 사용자 (활성화 대기) | id, name, uuid, display_name, email, salt, password |
tbl_verification_codes | 인증 코드 | id, recipient_email, verification_code, created_datetime_utc, expires_datetime_utc |
보안 설계:
- 비밀번호는 소금값(salt) + 해시로 저장되며, 평문 저장하지 않습니다.
- 계정 및 비밀번호 만료 시간을 지원합니다.
- 로그인 실패 시도 제한을 지원합니다.
- API 키는 만료 시간을 지원합니다.
개발 주의사항:
- 비밀번호 필드는 암호화 저장해야 하며, 직접 쿼리하지 않습니다.
- 세션 토큰은 만료된 레코드를 정기적으로 정리해야 합니다.
- 모든 중요한 작업을 기록하여 감사할 수 있도록 작업 로그를 관리합니다.
- 알림 상태:
unread→read→archived
12. myems_reporting_db (보고서 데이터베이스)
목적: 보고서 관련 이메일 메시지 및 첨부 파일을 저장합니다.
특징:
- 데이터 양이 적습니다.
- 보고서 템플릿 및 생성된 파일 저장을 지원합니다.
주요 테이블 구조:
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_reports | 보고서 구성 | id, name, uuid, expression (JSON), is_enabled, last_run_datetime_utc, next_run_datetime_utc, is_run_immediately |
tbl_reports_files | 보고서 문서 | id, uuid, create_datetime_utc, file_name, file_type (xlsx/pdf/docx), file_object (LONGBLOB) |
tbl_template_files | 보고서 템플릿 파일 | id, uuid, report_id, file_name, file_type, file_object |
tbl_email_messages | 이메일 메시지 | id, recipient_name, recipient_email, subject, message, attachment_file_name, attachment_file_object, status |
개발 주의사항:
- 보고서 파일은 Excel, PDF, Word 형식을 지원합니다.
- 템플릿 파일은 보고서 생성에 사용됩니다.
- 보고서는 예약 생성 및 즉시 생성을 모두 지원합니다.
- 파일은
LONGBLOB을 사용하여 저장하므로 크기 제한에 주의합니다.
13. myems_production_db (생산 데이터베이스)
목적: 생산 관련 제품 데이터를 저장합니다.
특징:
- 데이터 양이 적습니다.
- 생산 에너지 소비 상관 분석에 사용됩니다.
주요 테이블 구조:
| 테이블명 | 설명 | 주요 필드 |
|---|---|---|
tbl_products | 제품 정보 | id, name, uuid, unit_of_measure, tag, standard_product_coefficient |
tbl_teams | 팀 정보 | id, name, uuid, description |
tbl_shifts | 교대 정보 | id, shopfloor_id, team_id, product_id, product_count, start_datetime_utc, end_datetime_utc, reference_timestamp |
tbl_shopfloor_hourly | 작업장 시간별 생산량 | id, shopfloor_id, start_datetime_utc, product_id, product_count |
tbl_space_hourly | 공간 시간별 생산량 | id, space_id, start_datetime_utc, product_id, product_count |
tbl_shopfloors_products | 작업장과 제품 연관 관계 | id, shopfloor_id, product_id |
tbl_shopfloors_teams | 작업장과 팀 연관 관계 | id, shopfloor_id, team_id |
개발 주의사항:
- 생산 데이터는 단위 제품 에너지 소비를 계산하는 데 사용됩니다.
- 제품, 팀, 작업장 등 차원별 통계를 지원합니다.
- 에너지 소비 데이터와 연관하여 에너지 효율 지표를 계산합니다.
데이터 흐름 관계
데이터 수집 프로세스
기기 / 센서
↓ (Modbus TCP / MQTT / HTTP)
myems-modbus-tcp (데이터 수집 서비스)
↓ (작성)
myems_historical_db.tbl_analog_value / tbl_digital_value / tbl_energy_value
↓ (데이터 정규화)
myems-normalization (정규화 서비스)
↓ (데이터 정제)
myems-cleaning (정제 서비스)
↓ (데이터 집계)
myems-aggregation (집계 서비스)
↓ (작성)
myems_energy_db (에너지 데이터)
myems_billing_db (청구 데이터)
myems_carbon_db (탄소 배출 데이터)
데이터 쿼리 흐름
사용자 요청
↓
myems-api (API 서비스)
↓ (쿼리)
myems_system_db (구성 데이터)
myems_historical_db (역사 데이터)
myems_energy_db (에너지 데이터)
↓ (응답)
myems-web / myems-admin (프론트엔드 표시)
데이터 관계도
myems_system_db.tbl_points
↓ (point_id)
myems_historical_db.tbl_analog_value
↓ (집계 계산)
myems_energy_db.tbl_meter_hourly
↓ (연결)
myems_system_db.tbl_meters
↓ (연결)
myems_system_db.tbl_equipments
↓ (연결)
myems_system_db.tbl_spaces
테이블 구조 설계 규격
공통 필드
모든 테이블은 다음 공통 필드를 포함합니다:
| 필드명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
id | BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT | 기본 키, 자동 증가 |
name | VARCHAR(255) | 이름 |
uuid | CHAR(36) | UUID, 외부 시스템 연동에 사용 |
description | VARCHAR(255) | 설명 (선택 사항) |
시간 필드
| 필드명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
utc_date_time | DATETIME | UTC 시간 (역사 데이터 테이블) |
start_datetime_utc | DATETIME | 시간대 시작 시간 (집계 데이터 테이블) |
created_datetime_utc | DATETIME | 생성 시간 |
updated_datetime_utc | DATETIME | 업데이트 시간 |
last_run_datetime_utc | DATETIME | 최종 실행 시간 |
next_run_datetime_utc | DATETIME | 다음 실행 시간 |
주의: 모든 시간 필드는 UTC 시간으로 통일하여 사용하며, 프론트엔드 표시 시 현지 시간으로 변환해야 합니다.
수치 필드
| 필드명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
actual_value | DECIMAL(21, 6) | 실제 값, 고정밀 지원 (6자리 소수점) |
set_value | DECIMAL(21, 6) | 설정 값 |
rated_capacity | DECIMAL(21, 6) | 정격 용량 |
rated_power | DECIMAL(21, 6) | 정격 전력 |
JSON 필드
| 필드명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
connection | LONGTEXT | 연결 구성 (JSON 형식) |
expression | LONGTEXT | 표현식 (JSON 형식) |
payload | LONGTEXT | 페이로드 (JSON 형식) |
data | LONGTEXT | 데이터 (JSON 형식) |
참고: JSON 필드는 형식화된 JSON 문자열을 저장하며, 사용 전 파싱해야 합니다.
상태 필드
| 필드명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
is_enabled | BOOL | 사용 여부 |
is_active | BOOL | 활성 상태 |
is_bad | BOOL | 불량 데이터 여부 |
is_published | BOOL | 발행 여부 |
is_counted | BOOL | 통계 포함 여부 |
status | VARCHAR(32) | 상태 (예: new, sent, done, error) |
인덱스 설계
기본 키 인덱스:
- 모든 테이블은
PRIMARY KEY (id)를 가집니다.
고유 인덱스:
- 주요 필드 (예:
name,uuid)는 일반적으로 고유 인덱스를 가집니다.
복합 인덱스:
- 자주 쿼리하는 필드 조합에 대해 복합 인덱스를 설정합니다.
- 예:
(point_id, utc_date_time),(meter_id, start_datetime_utc)
시간 인덱스:
- 시간 필드는 일반적으로 개별 인덱스를 가지며, 시간 범위 쿼리를 지원합니다.
요약
- MyEMS 데이터베이스는 기능별로 13개로 분리되어 있으며, 데이터 분리·읽기/쓰기 분리·수평적 확장을 핵심 설계 개념으로 합니다.
- 모든 데이터베이스는 utf8mb4 문자 집합과 InnoDB 엔진을 사용하며, 시간 필드는 UTC로 통일 관리합니다.
- 주요 데이터 흐름은 수집→정규화→정제→집계 과정을 거쳐 각 기능별 데이터베이스에 저장되며, 쿼리 시 API 서비스를 통해 프론트엔드에 제공됩니다.