자율주행 환경에서 포인트 클라우드 데이터들을 최신 버전으로 관리하는 것은 매우 중요한 요소이다. 하지만 기존에 포인트 클라우드 데이터들을 관리하는 시스템은 최신화에 대한 실시간성을 보장하지 못하거나 데이터의 갱신이 불가한 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 관리 및 실시간 처리를 해결하기 위해 분산형 HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing) 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처는 Columnar 테이블과 Row-based 테이블을 함께 사용하여 HTAP 워크로드 처리가 가능하도록 구축하였고 분산 Database Cluster로 구축하여 쿼리의 병렬화를 통해 실시간 OLAP 쿼리의 성능을 보장하였다. Spatial database의 기능을 이용하여 point cloud data에 대한 비유사도 측정 알고리즘을 개발하였고 OLAP 쿼리 결과 비유사도가 높은 경우 해당 구역의 포인트 클라우드 데이터가 갱신되는 기능을 구현하였다. 본 연구는 동적인 도로 환경에서 HTAP 워크로드 처리에 대한 실시간성 보장함으로써 자율주행 차량이 안전하고 최적화된 경로를 생성할 수 있도록 기여하였다.