데이터베이스
SQL 프로파일링이란 무엇인가? SQL 프로파일링은 데이터베이스의 성능을 분석하고 개선하기 위한 기법 중 하나입니다. 이는 데이터베이스가 쿼리를 처리하는데 얼마나 많은 자원을 사용하는지, 어느 부분에서 병목현상이 발생하는지를 파악하는 데 도움을 줍니다. 마치 자동차의 성능을 분석하기 위해 시운전을 하면서 엔진 소리나 연비를 체크하는 것과 비슷합니다. SQL 프로파일링을 통해 데이터베이스의 내부 동작을 보다 명확히 이해할 수 있으며, 이를 기반으로 … Read more
분산 트랜잭션 관리란? 분산 트랜잭션 관리는 여러 데이터베이스나 시스템에 걸쳐 있는 작업을 일관성 있게 처리하기 위한 중요한 기술입니다. 일반적으로 트랜잭션이라고 하면 하나의 작업 단위를 의미하며, 이 작업이 완전히 실행되거나 전혀 실행되지 않아야 한다는 원칙을 갖고 있습니다. 그러나 하나의 시스템이 아닌 여러 시스템에 걸쳐 이러한 작업을 관리해야 할 때, 분산 트랜잭션 관리가 필요합니다. 이를 이해하기 쉽게 … Read more
CAP 이론이란? CAP 이론은 분산 데이터베이스 시스템을 설계할 때 고려해야 하는 세 가지 핵심 요소를 설명하는 이론입니다. 이 세 가지 요소는 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 네트워크 분할 허용(Partition Tolerance)입니다. 이 이론은 2000년에 컴퓨터 과학자 에릭 브루어에 의해 제안되었으며, 분산 시스템 설계의 기본 원칙으로 자리 잡았습니다. 간단히 말해, CAP 이론은 이 세 가지 요소 중에서 두 가지를 최적으로 … Read more
Change Data Capture란? Change Data Capture(이하 CDC)는 데이터베이스에서 발생하는 변경 사항을 실시간으로 추적하고 캡처하는 기술입니다. 예를 들어, 대규모의 쇼핑몰 웹사이트를 운영하고 있다고 가정했을 때, 고객의 주문 정보는 지속적으로 변하게 됩니다. 이러한 변화는 주문이 새롭게 추가되거나, 기존 주문이 취소되거나, 주문 상태가 업데이트되는 등의 다양한 형태로 나타날 수 있습니다. CDC는 이러한 데이터 변경 사항을 실시간으로 추적하여 필요에 … Read more
장애 조치 메커니즘의 중요성 데이터베이스 시스템은 현대 사회에서 중요한 역할을 합니다. 비즈니스 운영, 고객 데이터 관리, 온라인 서비스 제공 등 다양한 분야에서 데이터베이스는 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 그러나 데이터베이스는 하드웨어 고장, 소프트웨어 오류, 네트워크 문제 등 다양한 이유로 장애가 발생할 수 있습니다. 이러한 장애는 데이터 손실, 서비스 중단 등의 심각한 결과를 초래할 수 있기 때문에, … Read more
데이터베이스 복제란 무엇인가 데이터베이스 복제는 데이터베이스 시스템 내의 데이터를 여러 복사본으로 만드는 과정을 의미합니다. 간단히 말해, 하나의 데이터를 여러 곳에 동시에 저장하여 데이터의 가용성과 안정성을 높이는 기술입니다. 이러한 복제는 주로 데이터베이스의 성능 향상과 장애 복구를 위해 사용됩니다. 예를 들어, 한 동네에 여러 개의 슈퍼마켓이 있어 소비자들이 접근하기 쉬운 것처럼, 데이터베이스 복제는 데이터를 사용자에게 더 근접하게 … Read more
고가용성이란 무엇인가 고가용성(HA, High Availability)은 시스템이 최대한 오래 운영될 수 있도록 보장하는 것을 의미합니다. 비유하자면 고가용성은 마치 24시간 문을 여는 편의점과 같습니다. 언제나 고객이 필요할 때 방문할 수 있도록 항상 준비되어 있는 상태를 유지하는 것이죠. 데이터베이스에서 고가용성은 매우 중요합니다. 왜냐하면 데이터베이스가 다운되면 많은 사람들이 접근하지 못해 큰 손실이 발생할 수 있기 때문입니다. 데이터베이스 HA 구성 … Read more
히스토그램 통계란? 히스토그램 통계는 데이터베이스 옵티마이저에서 매우 중요한 역할을 합니다. 히스토그램은 데이터를 시각적으로 표현하는 도구로, 데이터의 분포를 쉽게 파악할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 도서관에서 책의 페이지 수를 기준으로 책들의 분포를 알고 싶다면 히스토그램을 사용하여 각 페이지 범위에 몇 권의 책이 있는지 한눈에 파악할 수 있습니다. 데이터베이스에서는 이러한 히스토그램 통계를 활용하여 쿼리 성능을 최적화합니다. 데이터를 … Read more
히스토그램이란 무엇인가 히스토그램은 데이터를 시각적으로 표현하는 방법 중 하나로, 데이터의 분포와 빈도를 막대 그래프로 나타냅니다. 일반적으로 x축은 데이터의 범주를 의미하고, y축은 각 범주에 해당하는 데이터의 빈도를 나타냅니다. 예를 들어, 시험 점수 데이터를 히스토그램으로 표현하면 특정 점수 구간에 몇 명의 학생이 있는지를 쉽게 파악할 수 있습니다. 히스토그램은 데이터의 분포를 직관적으로 이해할 수 있게 도와주기 때문에 데이터 … Read more
쿼리 성능 최적화의 중요성 데이터베이스 시스템은 현대의 많은 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 대량의 데이터를 저장하고 검색하는 데 있어 효율적인 성능이 요구됩니다. 그러나 모든 쿼리가 항상 최적의 성능을 발휘하는 것은 아닙니다. 이러한 이유로 쿼리 성능 최적화는 매우 중요합니다. 쿼리 성능을 최적화하면 데이터베이스 응답 시간을 줄이고, 시스템 자원 사용을 최소화하며, 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. … Read more