본 프로젝트는 전기차(EV) 충전소 정보 및 예약 시스템 구축을 목표로 하며, 대규모 데이터 처리와 효율적인 조회를 위해 CQRS 아키텍처를 적용했습니다.

• 데이터 원천: 공공데이터포털의 한국환경공단 전기자동차 충전소 정보 API를 활용하여 약 12,613건의 서울시 데이터를 적재했습니다.
• 기술적 특징:
  • PostgreSQL (PostGIS): 충전소 위치 기반 공간 연산 및 데이터 무결성 보장을 위한 쓰기(Command) 저장소로 사용합니다.
  • MongoDB: 고성능 검색 및 유연한 상태 관리를 위한 조회(Query) 저장소로 활용합니다.
  • FastAPI: 데이터 수집(Importer) 및 API 서버를 구축하여 컨테이너 환경(Docker)에서 운영합니다.

충전소 정보(ev_station)와 예약 정보(ev_reservation)를 관리합니다. 특히 ev_station 테이블은 PostGIS를 활용하여 공간 쿼리가 가능하도록 설계되었습니다.

ev-stack/
├─ docker-compose.yml     # DB 및 Importer 컨테이너 오케스트레이션
├─ .env                   # 환경 변수 (Git 제외)
├─ schema.sql             # PostGIS 확장 및 테이블 DDL
└─ importer/              # 데이터 수집용 FastAPI 애플리케이션
   ├─ Dockerfile
   ├─ requirements.txt
   └─ app.py

• 시스템의 확장성과 조회 성능 최적화를 위해 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴을 채택하여 데이터 저장소를 분리 운영합니다.
  
  

.env 파일이 필요합니다. 상세 설정값은 노션 페이지를 참조하세요.

• VM IP: 192.168.200.2 (Cloudjobteam adam)

• Database DSN: postgresql://ev:ev@postgres:5432/ev

sudo docker-compose up -d --build

FastAPI Importer를 통해 서울시 공공데이터를 DB에 적재합니다. (약 12,000+ 건)

curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/import/seoul?confirm=true"

적재된 데이터는 다음 명령어로 확인할 수 있습니다.

docker exec -it ev-postgres psql -U ev -d ev

-- 1. 전체 데이터 건수 확인 (정상 적재 시 약 12,613건)
SELECT count(*) FROM ev_station;

-- 2. 구 이름별 충전소 분포 확인
SELECT gu_name, count(*) FROM ev_station GROUP BY gu_name ORDER BY count(*) DESC;

-- 3. PostGIS 공간 데이터 생성 확인
SELECT stat_nm, ST_AsText(geom) FROM ev_station LIMIT 5;

• POST /import/seoul?confirm=true: 서울시 전기차 충전소 데이터를 fetch하여 PostgreSQL에 UPSERT 합니다. 주소에서 gu_name을 파싱하여 저장하며, 충전기 타입별 개수를 jsonb 형태로 저장합니다.

• Database: PostgreSQL 16 (PostGIS), MongoDB 7
• Language: Python 3.12 (FastAPI)
• Infrastructure: Docker, Docker Compose
• Data Source: 공공데이터포털 - 한국환경공단 전기자동차 충전소 정보

팀원	팀원
임승민	한지운
DB, CQRS	DB, CQRS