클라이밍하는 개발자

🔄 비동기 연동이란? 서로 다른 시스템끼리 즉시 응답을 기다리지 않고 데이터를 주고받는 방식이에요. 즉, 한 시스템이 데이터를 보내면, 다른 시스템은 시간이 지나서 받아서 처리할 수 있죠! 🛠️ 대표적인 비동기 방식 3가지 1️⃣ 메시징 시스템 활용 🚀 - 이메일을 보내고 답장을 기다리는 것과 비슷해요! - A 시스템이 메시지 큐(Kafka, RabbitMQ 등)에 메시지를 저장하면, B 시스템이 나중에 읽어서 처리하는 방식이에요. - 장점: 많은 데이터를 빠르게 처리 가능! - 주의할 점: 메시지가 손실되지 않게 해야 하고, 데이터베이스 저장과 메시지 전송이 동시에 이뤄지도록 고민해야 해요. 2️⃣ 데이터베이스 활용 🗄️ - 메모를 남..

DB Replication이란? 🤔DB Replication은 하나의 데이터베이스(Source)에서 다른 데이터베이스(Replica)로 데이터를 복제하는 기술입니다. 쉽게 말해 원본 데이터의 '백업 친구들'을 만드는 과정이죠! DB Replication이 필요한 이유 🎯고가용성(High Availability) ⚡: 주 서버가 다운되어도 복제 서버가 대신 서비스 제공부하 분산(Load Balancing) 🔄: 읽기 작업을 여러 서버에 분산데이터 백업(Data Backup) 💾: 데이터 손실 방지지리적 분산(Geographic Distribution) 🌍: 전 세계 사용자에게 빠른 서비스 제공Replication 작동 방식 ⚙️MySQL을 예로 들면 복제 과정은 다음과 같습니다:기록(Write) ..

데이터베이스의 교통정리사: 동시성 제어의 모든 것 🚦데이터베이스에서 여러 사용자가 동시에 같은 데이터에 접근할 때 발생할 수 있는 혼란을 막기 위한 방법들을 알아봅시다. 동시성 제어가 왜 필요할까요? 🤔데이터센터 관리 시스템에서 여러 운영자가 동시에 같은 서버 정보를 수정한다고 상상해보세요. 동시성 제어가 없다면 데이터 일관성이 깨질 수 있습니다. 1. MVCC(Multi-Version Concurrency Control) 📸MVCC는 데이터의 '스냅샷'을 활용하는 방식입니다. 마치 사진을 찍어두고 그 사진을 보는 것처럼, 각 트랜잭션은 시작 시점의 데이터 상태만 봅니다.MVCC의 작동 방식 🔄트랜잭션이 시작되면 현재 데이터베이스 상태의 스냅샷을 만듭니다읽기 작업은 이 스냅샷을 기반으로 수행됩니다..

📦 압축률 (Compression Ratio)일반적으로 90~95% 감소 (원본 대비 5~10% 크기)가 대표적입니다.사례 유형 원본 크기 압축 후 크기 압축률금융 틱 데이터5694 MB75 MB89% ↓IoT 센서 데이터1100 GB~5-10 GB90-95% ↓시계열 로그 데이터71 TB~50-100 GB90-95% ↓핵심 메커니즘:컬럼 기반 압축(Array 형식 저장) + 중복 제거segmentby(그룹화 컬럼)와 orderby(정렬 컬럼) 설정에 따라 효율성 차이5⚡ 조회 성능 향상시간 기반 청크(Chunk) 사용 시 50~90% 쿼리 시간 단축이 일반적입니다. 주요 요인별 개선 효과:1. 시간 필터 쿼리SELECT * FROM sensor_data WHERE time >= NOW() - INTE..

✅ 1. 청크(Chunk)의 개념과 "물리적인 데이터 분리"🔹 청크란?하나의 큰 테이블 데이터를 시간/범위 기준으로 나누어 저장한 작은 단위주로 TimescaleDB와 같은 확장 모듈에서 사용예: test라는 테이블이 있다고 하면, test_chunk_1, test_chunk_2 등으로 나뉘게 됨🧱 “물리적인 데이터 분리”란?단순히 "논리적으로 구분된 데이터"가 아니라, 실제 디스크상에서 각각의 청크가 독립된 테이블로 생성되어 분산 저장되는 것을 말합니다.📌 쉽게 말하면:큰 창고(test 테이블)를 작은 박스들(test_chunk_xx 테이블)로 나눠 담는 것!🖼 그림 예시┌────────────────────────────┐│ test 테이블 │└────────────..

1. PK(Primary Key)란? PK는 테이블에서 각 행(row)을 고유하게 식별할 수 있는 열(column)입니다. 쉽게 말해서 주민등록번호나 학번처럼 절대로 중복되지 않는 고유한 값이에요.  PK의 특징 - 중복될 수 없음 - NULL 값을 가질 수 없음 - 테이블당 하나만 존재 2. 인덱스(Index)란? 인덱스는 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조입니다. 책의 목차나 사전의 색인과 같은 역할을 한다고 생각하면 됩니다.  인덱스의 특징 검색 속도가 빨라짐 데이터 입력/수정/삭제 시 약간의 성능 저하가 있음 추가 저장공간이 필요함 3. PK와 인덱스의 관계 중요: PK로 지정된 열은 자동으로 인덱스가 생성됩니다! 실생활 예시로 이해하기 🏫학생 정보 테이블 예시: CREA..

데이터베이스 인덱스에 대해서 설명해주세요.인덱스는 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조로 백과사전의 색인과 같습니다. 저장되는 컬럼의 값을 사용하여 항상 정렬된 상태를 유지하는 것이 특징입니다. 이러한 특징으로 인해 인덱스는 INSERT, UPDATE, DELETE의 성능이 희생된다는 것이 단점입니다. (검색이 장점) 인덱스는 어떤 자료 구조로 이루어져있나요? 🤔MySQL InnoDB를 기준으로 설명드리자면, B+Tree와 같은 변형 B-Tree 자료구조를 이용해서 인덱스를 구현합니다. 기본 토대는 B-Tree 인덱스이기 때문에 이를 기준으로 설명합니다. B-Tree 인덱스는 컬럼의 값을 변형하지 않고 인덱스 구조체 내에서 항상 정렬된 상태로 유지합니다.B-Tree(Balanced..

1. 프로시저란 무엇인가?프로시저(Procedure)는 데이터베이스에서 실행할 수 있는 저장된 프로그램 단위입니다. 이는 SQL 문들의 집합으로, 복잡한 처리를 모듈화하여 재사용성을 높이고 편리하게 사용할 수 있게 해줍니다.1.1 프로시저의 특징여러 SQL 문을 하나의 단위로 실행매개변수를 받아 동적으로 동작 가능데이터베이스 내에 저장되어 필요할 때 호출하여 사용보안성 향상 및 네트워크 트래픽 감소2. 프로시저의 장점2.1 성능 향상프로시저는 미리 컴파일되어 저장되므로, 실행 시 빠른 처리가 가능합니다.2.2 재사용성한 번 작성된 프로시저는 여러 곳에서 반복적으로 사용할 수 있습니다.2.3 보안 강화데이터베이스 객체에 대한 직접적인 접근을 제한하고, 프로시저를 통해서만 데이터 조작을 허용할 수 있습니다...

1. 인덱스(Index)란 무엇인가?인덱스는 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위해 사용되는 데이터 구조입니다. 책의 색인과 유사하게, 데이터베이스 인덱스는 특정 열(컬럼)의 값과 해당 레코드의 위치 정보를 저장합니다.예를 들어, 도서관에서 책을 찾을 때 책의 제목이나 저자별로 정리된 목록을 사용하는 것과 비슷합니다.2. 인덱스의 장점2.1 검색 속도 향상인덱스의 주요 장점은 데이터 검색 속도를 크게 향상시킨다는 점입니다. 인덱스가 없으면 데이터베이스는 모든 레코드를 순차적으로 검색해야 하지만, 인덱스를 사용하면 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다. 예시 코드 (Node.js와 MySQL 사용):const mysql = require('mysql2');const connection = m..

인덱스란 무엇인가?인덱스는 데이터베이스에서 검색 속도를 향상시키기 위해 사용되는 자료 구조입니다. 책의 찾아보기와 유사한 역할을 하며, 원하는 정보를 빠르게 찾을 수 있게 해줍니다.예를 들어, 도서관에서 책을 찾는 상황을 생각해 봅시다. 인덱스가 없다면 모든 책장을 일일이 살펴봐야 하지만, 도서 분류 시스템(인덱스)이 있다면 원하는 책의 위치를 빠르게 찾을 수 있습니다. 인덱스의 작동 원리인덱스는 주로 B-tree(Balanced Tree) 구조를 사용합니다. B-tree의 주요 특징은 다음과 같습니다:a) 균형 트리: 모든 리프 노드가 같은 레벨에 있어 검색 성능이 일정합니다.b) 탐색 트리: 항상 정렬된 상태를 유지하여 빠른 검색이 가능합니다.c) 다중 데이터 저장: 하나의 노드에 여러 데이터를 저장..