제시된 요구사항(비정형 다중 소스 스크래핑, 1~2홉 관계 매핑, KOL 알파 추적, 시계열 모멘텀 분석)을 완벽하게 커버하기 위해 완성된 **최종 컬렉션은 총 6개**입니다. RDB처럼 테이블이 과도하게 쪼개지지 않으면서도, Graph DB 수준의 다중 홉 탐색과 Time-Series DB의 모멘텀 연산을 모두 수행할 수 있는 최적의 아키텍처입니다. --- ## 1. 최종 컬렉션 구성 (총 6개) 아키텍처는 크게 **3개의 마스터(Document) 컬렉션**과 **3개의 시계열(Time-Series) 컬렉션**으로 명확히 분리됩니다. | 분류 | 컬렉션명 | 설명 및 역할 | 최적화 핵심 | | --- | --- | --- | --- | | **Master** | **`tokens`** | 토큰 메타데이터, 마켓캡(현재/최고), 연관 라벨, **연결된 콘텐츠 ID 배열(`contentRefs`)** 보관 | 멀티키 인덱스 ($O(1)$ 매핑) | | **Master** | **`contents`** | X, TikTok, SEC 웹사이트 등 원본 스크래핑 데이터(SSOT). **계정 정보 임베딩(`creators`)**, **연결된 토큰 주소 배열(`linkedTokenAddresses`)** 보관 | 다형성 수용, 하이브리드 비정규화 | | **Master** | **`accounts`** | 인플루언서/KOL 마스터. 플랫폼별 핸들, **알파 지표(승률, 평균 마켓캡 도달률)**, 온체인 지갑/크로스 플랫폼 연계 정보 보관 | KOL 승률 기반 시그널링 | | **Time-Series** | **`content_metrics_ts`** | 콘텐츠별 조회수, 좋아요, 리트윗, 댓글 등의 Append-Only 시계열 데이터 | 바이럴 속도(Velocity) 계산 | | **Time-Series** | **`account_metrics_ts`** | 계정별 팔로워 수, 팔로잉 수, 게시물 수 등의 Append-Only 시계열 데이터 | 봇 매수/팔로워 스웜 탐지 | | **Time-Series** | **`token_metrics_ts`** | 토큰 가격, 시가총액(MC), 거래량, OI(Open Interest) 등의 시계열 데이터 | 콘텐츠 모멘텀과 시세 교차 분석 | --- ## 2. 가능한 최대한 다양한 쿼리 경로 (Total Exploration Paths) 이 6개 컬렉션의 조합을 통해 파생될 수 있는 탐색 경로는 **단순 매핑부터 퀀트 트레이딩 시그널, 계보 추적까지 총 5개 카테고리 15개 경로**로 요약할 수 있습니다. --- ### Category A: 엔티티 직통 매핑 (Direct Relational Paths) 가장 빈번하게 호출되는 기초 탐색으로, 배열 인덱스(Multikey Index)를 활용해 조인 없이 거의 즉시($O(1) \sim O(\log N)$) 조회합니다. * **[Path A-1] 토큰 주도의 콘텐츠 탐색** * `tokens (_id)` $\rightarrow$ `contentRefs` $\rightarrow$ `contents` * *"이 토큰(예: $TOILET)과 연관된 역대 SEC 공시나 트윗은 무엇이 있는가?"* * **[Path A-2] 콘텐츠 주도의 토큰 탐색** * `contents (_id or sourceUrl)` $\rightarrow$ `linkedTokenAddresses` $\rightarrow$ `tokens` * *"방금 감지된 라이언 코헨 관련 트윗에서 언급/파생된 토큰들은 무엇이며, 현재 시총은 얼마인가?"* * **[Path A-3] 계정(KOL) 주도의 포트폴리오 탐색** * `accounts (_id)` $\rightarrow$ `contents (creators.author.id)` $\rightarrow$ `linkedTokenAddresses` $\rightarrow$ `tokens` * *"특정 인플루언서(@PlayWildChain)가 지금까지 언급한 모든 토큰 목록과 그 토큰들의 최고 마켓캡 도달 실적은?"* --- ### Category B: 알파 시그널 & KOL 발굴 (Alpha & KOL Discovery) 계정의 '승률' 및 영향력을 바탕으로 스마트 머니(Smart Money)의 움직임을 포착하는 경로입니다. * **[Path B-1] 검증된 알파 계정의 실시간 샤우팅 포착** * `accounts (winRate >= 0.7 & tier == 'S')` $\rightarrow$ `contents (최근 10분 내 생성)` $\rightarrow$ `tokens` * *"역대 시총 10M 이상 도달 확률이 70%가 넘는 S급 인플루언서가 최근 10분 내에 새로 언급한 얼리 스테이지 토큰은?"* * **[Path B-2] 신규 밈 코인의 하이프(Hype) 주도자 검증** * `tokens (신규 생성 or MC 급등)` $\rightarrow$ `contents (linkedTokenAddresses)` $\rightarrow$ `creators (author / quotedAuthor)` $\rightarrow$ `accounts (winRate 조회)` * *"지금 거래량이 터지고 있는 이 코인을 띄우고 있는 트위터리안들은 진짜 영향력 있는 알파 콜러인가, 아니면 승률 낮은 봇/꾼들인가?"* * **[Path B-3] 계정 시계열 이상치 기반의 선행 탐지** * `account_metrics_ts (팔로워 급증 속도 Z-Score 돌파)` $\rightarrow$ `accounts` $\rightarrow$ `contents (최신 게시물)` $\rightarrow$ `tokens` * *"갑자기 1시간 만에 팔로워가 폭증한 계정이 직전/직후에 언급하거나 인용한 토큰은 무엇인가?"* --- ### Category C: 내러티브 & 메타 테마 탐색 (Narrative & Trend Paths) 라벨링과 플랫폼 소스 필터링을 통해 시장을 주도하는 메타(Meme/Theme)를 묶어서 분석합니다. * **[Path C-1] 라벨/키워드 클러스터 기반 토큰 바스켓 구성** * `contents (labels == 'sec_filing' or text contains 'toilet')` $\rightarrow$ `linkedTokenAddresses` $\rightarrow$ `tokens (group by maxMarketCap)` * *"현재 'Toilet' 및 'SEC' 관련 내러티브로 묶인 모든 토큰들의 대장주(Max MC 1위)와 후발주자 리스트는?"* * **[Path C-2] 플랫폼별 영향력 비교 분석** * `contents (sourceType == 'tiktok' vs 'x_tweet')` $\rightarrow$ `linkedTokenAddresses` $\rightarrow$ `tokens` * *"최근 일주일 간 틱톡 바이럴로 뜬 토큰들과 트위터 인용으로 뜬 토큰 중 평균 유지 시총(Current MC)이 더 높은 소스 플랫폼은 어디인가?"* --- ### Category D: 시계열 모멘텀 & 시세 교차 분석 (Quant & Velocity Paths) 소셜 지표의 '가속도(Acceleration)'와 온체인/시세 변동을 교차 결합하는 퀀트 트레이딩 핵심 경로입니다. * **[Path D-1] 콘텐츠 바이럴 속도(Velocity) 기반 발굴** * `content_metrics_ts (최근 15분 간 ΔviewCount / Δt 상위 1%)` $\rightarrow$ `contents` $\rightarrow$ `linkedTokenAddresses` $\rightarrow$ `tokens` * *"현재 조회수와 리트윗이 가파른 각도로 폭발하고 있는 게시물에 연결된 코인 중, 아직 시총 500k 미만인 저평가 토큰은?"* * **[Path D-2] 시세 변동의 원인 역추적 (Event Study)** * `token_metrics_ts (가격/거래량 5분 내 300% 스파이크 발생)` $\rightarrow$ `tokens (_id)` $\rightarrow$ `contents (publishedAt이 해당 시간대 앞뒤 10분인 게시물)` * *"10분 전 특정 코인에 장대양봉(거래량 폭발)이 꽂혔는데, 그 직전에 배포된 뉴스나 트윗, 혹은 공시(SEC)가 있었는가?"* * **[Path D-3] 소셜 언급량-시가총액 다이버전스(Divergence) 탐지** * `content_metrics_ts + contents (언급량/조회수 지속 상승)` + `token_metrics_ts (시총 가중평균 하락 or 횡보)` $\rightarrow$ `tokens` * *"소셜 플랫폼에서의 언급 빈도와 바이럴 지수는 계속 우상향하는데, 토큰 가격은 아직 출발하지 않고 매집대(횡보)에 있는 코인은?"* --- ### Category E: 다중 홉 계보 및 크로스 플랫폼 탐색 (Multi-Hop & Graph-Like Paths) 그래프 DB가 강점을 갖는 영역이지만, 위 6개 컬렉션의 하이브리드 구조와 파이프라인을 통해 충분히 추적 가능한 깊은 심도의 탐색입니다. * **[Path E-1] 인용 계보(Genealogy) 및 밈 파생 트리 추적** * `contents (Quoted Tweet)` $\rightarrow$ `creators.quotedAuthor` $\rightarrow$ `contents (해당 원본 트윗을 인용한 또 다른 2차, 3차 게시물들)` $\rightarrow$ `linkedTokenAddresses` * *"라이언 코헨의 원본 트윗(1차)을 파생 인용한 여러 KOL들의 트윗(2차) 중에서, 가장 높은 시총의 토큰(3차)을 만들어낸 스핀오프 콘텐츠는 무엇인가?"* * **[Path E-2] 크로스 플랫폼 & 온체인 엔티티 통합 추적** * `accounts (platform == 'x', _id 조회)` $\rightarrow$ `linkedEntities.knownWallets` $\rightarrow$ `(External On-chain Data or Token Deployer Check)` $\rightarrow$ `tokens` * *"트위터 KOL 계정(@PlayWildChain)의 소유자로 추정되는 온체인 지갑 주소(`0x71C...`)가 과거에 직접 디플로이(Deploy)하거나 초기 매수한 토큰 리스트와 그 소셜 연관성은?"* * **[Path E-3] 코-멘션(Co-Mention) 네트워크 분석** * `contents (creators.mentionedUsers에 특정 타겟 포함)` $\rightarrow$ `creators.author (언급한 작성자들 클러스터링)` $\rightarrow$ `accounts (공통 연관 계정 그룹화)` * *"최근 밈 코인 세력들이 특정 인물(@ryancohen 등)을 집중적으로 태그하거나 언급할 때, 항상 함께 등장하는 서브 계정(봇 또는 펌핑 팀) 네트워크는 어떻게 구성되어 있는가?"* --- ## 3. 요약 이 6개의 컬렉션 구조는 "비정형 원본의 안전한 보존(Master)"과 **"고속 시계열 연산(Time-Series)"**, 그리고 "하이브리드 계정 임베딩을 통한 관계 탐색 최적화"라는 세 마리 토끼를 모두 잡을 수 있도록 설계되었습니다. 특히 퀀트 트레이딩 관점에서 가장 가치가 높은 Category B(KOL 알파 승률)와 **Category D(모멘텀 다이버전스)** 쿼리를 MongoDB의 기본 파이프라인과 인덱스만으로 빠르고 안정적으로 처리할 수 있다는 점이 이 아키텍처의 가장 큰 경쟁력입니다.