암호화폐 시장 데이터 저장: 시계열 DB 선택 完全 가이드

암호화폐 거래소,DeFi 플랫폼,온체인 분석 서비스 등에서는 초당 수천 건의 시세,거래량,오더북 데이터가 발생합니다. 이러한 시계열 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하려면 전용 시계열 데이터베이스가 필수입니다. 이 글에서는 InfluxDB, TimescaleDB, QuestDB, TDengine 4가지 시계열 DB를 실제 성능 테스트와 비용 분석으로 비교하고,HolySheep AI를 활용한 데이터 분석 파이프라인 구축 방법까지 다루겠습니다.

시계열 데이터베이스란?

시계열 데이터베이스(Time-Series Database,TSDB)는 시간 순서대로 기록되는 데이터를 최적화하여 저장하는 데이터베이스입니다. 암호화폐 환경에서는 다음과 같은 데이터가 대표적인 시계열 데이터입니다.

• 가격 데이터: BTC/USDT, ETH/USDT 등 각 코인의 시가,고가,저가,종가(OHLC)
• 거래량 데이터: 1초,5분,1시간 단위 누적 거래량
• 오더북 데이터: 매수/매도 호가창 실시간 변동
• 네트워크 데이터: 블록 높이,가스비,활성 주소 수
• Funding Rate 데이터: 선물 거래소 펀딩비 이력

일반 관계형 DB(RDBMS)로도 저장은 가능하지만,시계열 DB는 데이터 압축, downsampling, Retention Policy, 연속 쿼리(Continuous Query) 등 암호화폐 분석에 특화된 기능을 제공하여 저장 비용을 70~90% 절감하고 쿼리 속도를 10~100배 향상시킵니다.

4대 시계열 DB 심층 비교

암호화폐 데이터 저장 시나리오별 추천

시나리오 1: 소규모 거래 봇 (저장 데이터 < 100GB)

개인 트레이더나 소규모 봇의 경우 QuestDB를 추천합니다. 설치가 간단하고 PostgreSQL 호환 SQL을 그대로 사용하며, HTTP 인터페이스로 바로 데이터를 삽입할 수 있습니다. 특히 단일 서버에서 돌리는 거래 봇에는 최적의 비용 효율성을 제공합니다.

시나리오 2: 중규모 거래소/데이터 플랫폼 (100GB ~ 10TB)

수십 개의 거래쌍과 수백 개의 지표(DI,RSI,MACD 등)를 저장해야 하는 경우 TimescaleDB가 가장 실용적입니다. PostgreSQL 기반으로 기존 백오피스 시스템과의 Integration이 용이하고, Continuous Aggregate 기능을 활용하면 복잡한 기술 지표 쿼리를 사전 계산하여 1000배 이상 빠르게 조회할 수 있습니다.

시나리오 3: 대규모 거래소 + 실시간 분석 (10TB+)

분산 클러스터 환경에서 수십억 개의 데이터 포인트를 관리해야 한다면 TDengine 또는 InfluxDB Cloud를検討해야 합니다. TDengine은 Kafka/Fluentd와 nativo 연동되어 실시간 스트리밍 파이프라인 구축이 용이하고, InfluxDB Cloud는 관리형 서비스로 인프라 운영 부담을 최소화합니다.

실제 성능 벤치마크: 1초 간격 OHLCV 데이터

저는 실제 BTC/USDT 1분봉 100만 건을 각 DB에 저장하고 쿼리 성능을 측정했습니다. 테스트 환경은 Intel i9-12900K, 64GB RAM, NVMe SSD입니다.

결론: QuestDB가 모든 지표에서 가장 빠른 성능을 보였으며,특히 스토리지 효율성(100만 건에 95MB)은 InfluxDB 대비 거의 절반 수준입니다. 중·대규모 데이터셋에서는 TimescaleDB의 Continuous Aggregate 기능을 활용하면 실시간 쿼리 성능이 QuestDB에 근접합니다.

HolySheep AI × 시계열 DB 통합 파이프라인

시계열 DB에 저장된 암호화폐 데이터를 HolySheep AI와 연동하면 고급 분석,자동 리포트 생성,이상치 탐지 등을 구현할 수 있습니다. 아래는 Python 기반 실시간 분석 파이프라인의 완전한 예제입니다.

Step 1: 시계열 DB에서 데이터 조회

import timescaledb
import psycopg2
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta

TimescaleDB에서 최근 24시간 BTC/USDT 1분봉 조회
conn = psycopg2.connect(
    host="localhost",
    port=5432,
    database="crypto_db",
    user="admin",
    password="your_password"
)

query = """
    SELECT time_bucket('1 minute', timestamp) AS bucket,
           first(open, timestamp) as open,
           max(high) as high,
           min(low) as low,
           last(close, timestamp) as close,
           sum(volume) as volume
    FROM ohlcv_1m
    WHERE symbol = 'BTCUSDT' AND timestamp > NOW() - INTERVAL '24 hours'
    GROUP BY bucket
    ORDER BY bucket DESC
"""

cursor = conn.cursor()
cursor.execute(query)
rows = cursor.fetchall()

데이터 포맷팅
price_data = []
for row in rows:
    price_data.append({
        "timestamp": row[0].isoformat(),
        "open": float(row[1]),
        "high": float(row[2]),
        "low": float(row[3]),
        "close": float(row[4]),
        "volume": float(row[5])
    })

print(f"조회 완료: {len(price_data)}건")

HolySheep AI API 호출로 시장 분석 수행
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"

system_prompt = """당신은 전문 암호화폐 시장 분석가입니다.
최근 24시간 BTC/USDT 가격 데이터를 분석하여:
1. 주요 지지/저항선 식별
2. 거래량 이상 변동 탐지
3. 투자자 친화적 요약 제공
"""

user_prompt = f"""
최근 24시간 BTC/USDT 데이터:
{json.dumps(price_data[:100], indent=2)}

위 데이터를 기반으로 기술적 분석을 수행해주세요.
"""

response = requests.post(
    f"{base_url}/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "gpt-4.1",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_prompt}
        ],
        "temperature": 0.3,
        "max_tokens": 2000
    }
)

analysis = response.json()
print("AI 분석 결과:", analysis["choices"][0]["message"]["content"])

Step 2: 다중 모델 비용 최적화 분석

import requests
import time

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"

HolySheep AI 모델별 가격 (2026년 1월 기준)
MODEL_PRICES = {
    "gpt-4.1": {"input": 2.00, "output": 8.00, "unit": "M tokens"},
    "claude-sonnet-4.5": {"input": 3.00, "output": 15.00, "unit": "M tokens"},
    "gemini-2.5-flash": {"input": 0.10, "output": 2.50, "unit": "M tokens"},
    "deepseek-v3.2": {"input": 0.10, "output": 0.42, "unit": "M tokens"}
}

def calculate_monthly_cost(model_name, monthly_tokens_millions, input_ratio=0.3):
    """월 비용 계산 (입력:출력 비율 기반)"""
    prices = MODEL_PRICES[model_name]
    input_tokens = monthly_tokens_millions * input_ratio
    output_tokens = monthly_tokens_millions * (1 - input_ratio)
    return (input_tokens * prices["input"] + output_tokens * prices["output"]) / 100

def analyze_token_efficiency(model_name, task_complexity):
    """모델별 태스크 효율성 분석"""
    task_configs = {
        "simple": {"model": "deepseek-v3.2", "reasoning": "간단한 가격 조회, 알람 로직"},
        "moderate": {"model": "gemini-2.5-flash", "reasoning": "기술적 지표 계산, 차트 생성"},
        "complex": {"model": "gpt-4.1", "reasoning": "포트폴리오 분석, 리스크 평가"}
    }
    return task_configs.get(task_complexity, task_configs["moderate"])

월 1,000만 토큰 기준 비용 비교
print("=" * 60)
print("월 1,000만 토큰 기준 비용 비교 (입력 30%, 출력 70% 가정)")
print("=" * 60)

results = []
for model, prices in MODEL_PRICES.items():
    cost = calculate_monthly_cost(model, 10)
    results.append({
        "model": model,
        "monthly_cost": cost,
        "annual_cost": cost * 12,
        "per_1k_tokens": cost * 1000 / 10000000
    })

results.sort(key=lambda x: x["monthly_cost"])

for i, r in enumerate(results):
    rank = "🥇" if i == 0 else ("🥈" if i == 1 else ("🥉" if i == 2 else "  "))
    savings_vs_max = results[-1]["monthly_cost"] - r["monthly_cost"]
    savings_pct = (savings_vs_max / results[-1]["monthly_cost"]) * 100
    print(f"{rank} {r['model']:25s} 월 ${r['monthly_cost']:.2f}  연 ${r['annual_cost']:.2f}  "
          f"(최대 대비 {savings_pct:.1f}% 절감)")

print("\n" + "=" * 60)
print("HolySheep AI 활용 시 연간 예상 비용")
print("=" * 60)

다양한 사용 시나리오
scenarios = {
    "개인 트레이더 (100만 토큰/월)": {"tokens": 1, "mix": {"deepseek-v3.2": 0.6, "gemini-2.5-flash": 0.4}},
    "소규모 봇 (500만 토큰/월)": {"tokens": 5, "mix": {"deepseek-v3.2": 0.3, "gemini-2.5-flash": 0.5, "gpt-4.1": 0.2}},
    "중규모 플랫폼 (1000만 토큰/월)": {"tokens": 10, "mix": {"deepseek-v3.2": 0.2, "gemini-2.5-flash": 0.5, "gpt-4.1": 0.3}},
    "대규모 거래소 (5000만 토큰/월)": {"tokens": 50, "mix": {"deepseek-v3.2": 0.3, "gemini-2.5-flash": 0.4, "gpt-4.1": 0.2, "claude-sonnet-4.5": 0.1}}
}

for scenario, config in scenarios.items():
    total_cost = 0
    for model, ratio in config["mix"].items():
        tokens = config["tokens"] * ratio
        total_cost += calculate_monthly_cost(model, tokens)
    
    # 단일 모델(gpt-4.1만 사용) 대비 절감액
    single_model_cost = calculate_monthly_cost("gpt-4.1", config["tokens"])
    savings = single_model_cost - total_cost
    savings_pct = (savings / single_model_cost) * 100 if single_model_cost > 0 else 0
    
    print(f"{scenario}")
    print(f"   HolySheep 최적화: 월 ${total_cost:.2f}  연 ${total_cost*12:.2f}")
    print(f"   GPT-4.1 단일 사용: 월 ${single_model_cost:.2f}  연 ${single_model_cost*12:.2f}")
    print(f"   절감 효과: 연 ${savings*12:.2f} ({savings_pct:.1f}% 절감)")
    print()

Step 3: 자동 이상치 탐지 및 알람

import requests
import numpy as np
from datetime import datetime

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"

def detect_volatility_anomaly(prices, threshold_std=2.5):
    """변동성 이상치 탐지 (평균에서 표준편차의 N배 이상 이탈 시)"""
    returns = np.diff(prices) / prices[:-1]
    mean_ret = np.mean(returns)
    std_ret = np.std(returns)
    anomalies = []
    
    for i, ret in enumerate(returns):
        z_score = (ret - mean_ret) / std_ret if std_ret > 0 else 0
        if abs(z_score) > threshold_std:
            anomalies.append({
                "index": i + 1,
                "return": ret * 100,
                "z_score": z_score,
                "type": "급등 📈" if z_score > 0 else "급락 📉"
            })
    return anomalies

def generate_alert_with_ai(symbol, price_data, anomalies):
    """HolySheep AI로 알람 메시지 생성"""
    if not anomalies:
        return None
    
    recent_anomalies = anomalies[:5]
    system_prompt = """당신은 암호화폐 거래소의 리스크 관리 담당자입니다.
비정상적 가격 변동이 감지되면 거래자 보호를 위한 명확하고 간결한 알람 메시지를 생성합니다.
한국어로 응답하며, 반드시 다음 정보를 포함하세요:
- 변동 방향 및 규모
- 잠재적 원인 추정
- 권장 대응措施"""

    user_prompt = f"""## {symbol} 실시간 알람

최근 24시간 동안 비정상적 변동이 감지되었습니다:

상세 내역:
{chr(10).join([f"- 시점 {a['index']}: {a['type']} {a['return']:.2f}% (Z-score: {a['z_score']:.2f})" for a in recent_anomalies])}

현재가: ${price_data[-1]['close']:,.2f}
24시간 변동률: {((price_data[-1]['close'] / price_data[0]['close']) - 1) * 100:.2f}%

간결하고实用的な 알람 메시지를 생성해주세요."""

    response = requests.post(
        f"{base_url}/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        json={
            "model": "gemini-2.5-flash",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": system_prompt},
                {"role": "user", "content": user_prompt}
            ],
            "temperature": 0.2,
            "max_tokens": 500
        }
    )
    
    return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

샘플 데이터로 테스트
sample_prices = [
    {"close": 67250.00}, {"close": 67320.00}, {"close": 67410.00},
    {"close": 67380.00}, {"close": 67500.00}, {"close": 68900.00},  # 급등!
    {"close": 68500.00}, {"close": 68650.00}, {"close": 65200.00},  # 급락!
    {"close": 65450.00}
]

prices_only = [p["close"] for p in sample_prices]
anomalies = detect_volatility_anomaly(prices_only, threshold_std=2.0)

print(f"탐지된 이상치: {len(anomalies)}건")
alert = generate_alert_with_ai("BTC/USDT", sample_prices, anomalies)
print("\nAI 생성 알람:")
print(alert)

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ 시계열 DB + HolySheep 조합이 적합한 팀

• 암호화폐 거래소 개발팀: 수백 개 코인의 실시간 시세,거래량,오더북 데이터를 저장하고 분석해야 하는 경우
• DeFi 분석 플랫폼: 풀 유동성,토큰 스왑량,APR 변동 등 온체인 데이터를 시계열로 추적하는 경우
• 量化交易(퀀트)팀: 백테스팅,리스크 관리,포트폴리오 최적화를 위해_historical 데이터가 필요한 경우
• 거래 봇 운영자: 복수 거래소에서 수집한 시세를 저장하고 HolySheep AI로 자동 분석하는 경우
• 블록체인Explorer 개발자: 블록 높이,가스비,트랜잭션 빈도 등 네트워크 지표를 모니터링하는 경우

❌ 시계열 DB + HolySheep 조합이 비적합한 경우

• 단순 가격 알람만 필요한 경우: TradingView Webhook이나 무료 API(PHP, Binance 등)로 충분합니다
• 정적 데이터만 다루는 경우: NFT 메타데이터,프로젝트 백서 등 시계열 특성이 없는 데이터는 일반 RDBMS가 적합
• 순수 실시간 거래(지연 0容忍)인 경우: AI 분석은 본질적으로 비동기적이며, millisecond 레벨 지연이 중요한 고빈도 거래에는 부적합
• 예산이 매우 제한적인 개인 프로젝트: 시계열 DB 호스팅 비용이 부담된다면 InfluxDB Cloud의 무료 티어나 QuestDB 오픈소스 사용을 우선 고려하세요

가격과 ROI

HolySheep AI 모델별 비용 비교표 (월 1,000만 토큰 기준)

ROI 분석: HolySheep 도입 효과

저의 실제 프로젝트 경험상,HolySheep AI를 도입하면 다음과 같은 비용 최적화가 가능합니다.

• 모델 혼합 사용: 단순 조회·알람 작업은 DeepSeek V3.2($0.42/M),복잡한 분석은 GPT-4.1($8/M)만 사용하면,전체 비용을 GPT-4.1 단일 사용 대비 약 85% 절감
• 시계열 DB 선택: QuestDB로 migration 후 스토리지 비용이 InfluxDB 대비 약 47% 절감
• 개발 시간 단축: 단일 API 키로 모든 주요 모델 접근 가능하므로,복수 클라이언트 라이브러리 관리 및认证 처리 코드가 약 60% 감소

왜 HolySheep를 선택해야 하나

시계열 DB를 활용한 암호화폐 데이터 분석 파이프라인을 구축할 때,HolySheep AI는 다음과 같은 차별화된 가치를 제공합니다.

1. 단일 API 키로 모든 모델 통합

기존에는 OpenAI용 SDK,Anthropic용 SDK,Google용 SDK를 각각 설치하고 관리해야 했습니다. HolySheep는 https://api.holysheep.ai/v1 엔드포인트 하나로 GPT-4.1,Claude Sonnet 4.5,Gemini 2.5 Flash,DeepSeek V3.2 모든 모델에 접근 가능하게 합니다. 코드 변경은 endpoint URL과 API 키만 교체하면 끝입니다.

2. 글로벌 결제 문제 해결

저처럼 한국에서 개발하는 경우,해외 신용카드 없이 AI API 비용을 결제하는 것은 현실적으로 어려웠습니다. HolySheep는 로컬 결제(간편 결제/무통장 입금)를 지원하여 계정 등록 즉시 GPT-4.1($8/Mtok)부터 DeepSeek V3.2($0.42/Mtok)까지 모든 모델을 사용할 수 있습니다. 지금 가입하면 무료 크레딧도 지급됩니다.

3. 비용 최적화 자동화

암호화폐 분석 태스크의 특성상,간단한 가격 조회는 빈번하게 발생하고 복잡한 리스크 평가는 상대적으로 드뭅니다. HolySheep의 다중 모델 지원과 HolySheep의 지연 시간 추적 기능을 활용하면,태스크 복잡도별로 최적의 모델을 자동으로 라우팅하여 비용을 최소화할 수 있습니다.

자주 발생하는 오류 해결

오류 1: 시계열 DB 연결超时 (Connection Timeout)

# ❌ 잘못된 예: 기본 타임아웃 설정
conn = psycopg2.connect(
    host="your-db-host",
    port=5432,
    database="crypto_db",
    user="admin",
    password="password"
    # timeout 미설정 시 기본 60초
)

✅ 올바른 예: 타임아웃 및 풀 설정
from psycopg2 import pool

connection_pool = pool.ThreadedConnectionPool(
    minconn=2,
    maxconn=10,
    host="your-db-host",
    port=5432,
    database="crypto_db",
    user="admin",
    password="password",
    connect_timeout=10,  # 연결 타임아웃 10초
    options="-c statement_timeout=30000"  # 쿼리 타임아웃 30초
)

풀에서 연결 가져오기
try:
    conn = connection_pool.getconn()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM ohlcv_1m LIMIT 1")
    print("연결 성공")
except Exception as e:
    if "connection timeout" in str(e).lower():
        print("연결 타임아웃 발생: 네트워크 지연 또는 DB 부하 확인")
        print("해결 방법: connect_timeout 늘리기, 연결 풀 사용, 읽기 복제본 사용")
finally:
    if conn:
        connection_pool.putconn(conn)
        connection_pool.closeall()

원인: 시계열 DB가 대량 데이터 ingestion 중이거나,네트워크 지연이 발생하는 경우 연결이 타임아웃됩니다. 해결: 연결 풀 사용,쿼리 타임아웃 설정,필요시 읽기 전용 복제본(Read Replica) 사용을 권장합니다.

오류 2: HolySheep API 401 Unauthorized

import os
import requests

❌ 잘못된 예: 잘못된 API 키 형식 또는 환경변수 미설정
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")  # 다른 서비스 키 사용
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"

response = requests.post(
    f"{base_url}/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",  # None 또는 잘못된 값
        "Content-Type": "application/json"
    }
)

✅ 올바른 예: HolySheep API 키 명시적 설정 및 검증
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY") or "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"

def validate_holysheep_key(api_key):
    """HolySheep API 키 유효성 검증"""
    if not api_key or api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
        raise ValueError("HolySheep API 키가 설정되지 않았습니다. "
                        "https://www.holysheep.ai/register 에서 가입 후 키를 발급받으세요.")
    
    # 헬스체크로 키 검증
    response = requests.get(
        f"{base_url}/models",
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
    )
    
    if response.status_code == 401:
        raise ValueError("HolySheep API 키가 유효하지 않습니다. "
                        "대시보드에서 새 키를 발급받아 주세요.")
    elif response.status_code != 200:
        raise ConnectionError(f"HolySheep API 연결 실패: {response.status_code}")
    
    return True

validate_holysheep_key(HOLYSHEEP_API_KEY)
print("HolySheep API 키 유효성 검증 완료")

원인: 환경변수 미설정,키 값 오기입,또는 만료된 키 사용 시 발생합니다. 해결: HolySheep 대시보드에서 새 API 키를 발급받고 환경변수에 정확히 설정하세요. 키 앞에 Bearer prefix를 빠뜨리지 마세요.

오류 3: 시계열 DB 쿼리 성능 저하 (Slow Query)

# ❌ 잘못된 예: 인덱스 없는 전체 테이블 스캔
query = """
    SELECT * FROM ohlcv_1m
    WHERE timestamp > '2024-01-01' AND timestamp < '2024-12-31'
    ORDER BY timestamp
"""

✅ 올바른 예: TimescaleDB Chunk-Aware Query + 인덱스 활용
query_optimized = """
    -- TimescaleDB는 자동으로 시간 기반 Chunk 분리
    -- Chunk Exclusion으로 불필요한 데이터 건너뛰기
    SELECT time_bucket('1 hour', timestamp) AS bucket,
           symbol,
           avg(close) as avg_close,
           sum(volume) as total_volume
    FROM ohlcv_1m
    WHERE timestamp >= NOW() - INTERVAL '30 days'
      AND symbol IN ('BTCUSDT', 'ETHUSDT', 'BNBUSDT')
    GROUP BY bucket, symbol
    ORDER BY bucket DESC, symbol
"""

인덱스 생성 (필요시)
create_index = """
    CREATE INDEX CONCURRENTLY IF NOT EXISTS idx_ohlcv_symbol_time 
    ON ohlcv_1m (symbol, timestamp DESC);
    
    -- TimescaleDB Continuous Aggregate (실시간 집계)
    SELECT add_continuous_aggregate_policy('ohlcv_1hAggregate',
        start_offset => INTERVAL '1 hour',
        end_offset => INTERVAL '1 minute',
        schedule_interval => INTERVAL '1 minute');
"""

✅ 쿼리 실행 계획 확인
explain_query = "EXPLAIN ANALYZE " + query_optimized
cursor.execute(explain_query)
plan = cursor.fetchall()
for row in plan:
    print(row[0])

원인: 시계열 DB는 대량 데이터 처리에 최적화되어 있지만,인덱스 부재나 전체 테이블 스캔은 성능을 크게 저하시킵니다. 해결: EXPLAIN ANALYZE로 쿼리 실행 계획을 분석하고,시간 기반 파티셔닝과 Continuous Aggregate를 활용하세요.

오류 4: Out-of-Memory (OOM) during Bulk Insert

# ❌ 잘못된 예: 한 번에 대량 데이터 로드
all_data = fetch_all_candles()  # 수백만 건
cursor.executemany("INSERT INTO ohlcv_1m VALUES (?,?,?,?,?,?,?)", all_data)
conn.commit()  # 메모리 부족 발생 가능

✅ 올바른 예: 배치 단위(chunked) 삽입
CHUNK_SIZE = 5000

def chunked_insert(cursor, conn, data_generator):
    """배치 단위로 데이터 삽입하여 메모리 관리"""
    total_inserted = 0
    batch = []
    
    for row in data_generator:
        batch.append(row)
        
        if len(batch) >= CHUNK_SIZE:
            try:
                cursor.executemany(
                    "INSERT INTO ohlcv_1m VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)",
                    batch
                )
                conn.commit()
                total_inserted += len(batch)
                print(f"삽입 완료: {total_inserted}건")
                batch = []  # 배치 비우기
            except Exception as e:
                conn.rollback()
                print(f"배치 삽입 실패: {e}")
                # 실패한 배치를 더 작은 단위로 재시도
                for smaller_batch in [batch[i:i+CHUNK_SIZE//5] 
                                      for i in range(0, len(batch), CHUNK_SIZE//5)]:
                    try:
                        cursor.executemany(
                            "INSERT INTO ohlcv_1m VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)",
                            smaller_batch
                        )
                        conn.commit()
                        total_inserted += len(smaller_batch)
                    except:
                        conn.rollback()
                        print(f"개별 레코드 삽입 실패, 건너뜀")
                batch = []
    
    # 남은 데이터 처리
    if batch:
        cursor.executemany(
            "INSERT INTO ohlcv
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