봄수의 연구실

정규화 데이터베이스 설계는 어떤 데이터를 어떻게 저장할 것인가에 대한 결정하는 것입니다 그 중에서도 '정규화’와 '반정규화’는 데이터베이스의 효율성과 성능에 큰 영향을 미칩니다 정규화(Normalization) 정규화란 '중복을 최소화하는 것’입니다. 간단하게 말해서, 동일한 데이터를 여러 곳에 반복하여 저장하지 않는 원칙입니다. 이는 데이터베이스 내에서 데이터의 일관성을 유지하는 데 중요합니다. 예를 들어, 사용자의 주소 정보가 변경되었을 때 정규화된 데이터베이스에서는 해당 사용자의 주소 정보를 단 한 번만 변경하면 되지만, 중복이 허용된 데이터베이스에서는 모든 중복된 주소 정보를 찾아 변경해야 합니다. 하지만 이 방식은 트레이드 오프가 있습니다. 데이터를 읽을 때 항상 원본 데이터를 참조해야 하기 때..

Soft Parsing과 Hard Parsing 데이터베이스에서의 쿼리 실행에는 Soft Parsing과 Hard Parsing이라는 두 가지 과정이 있습니다. Soft Parsing Soft Parsing은 쿼리가 이전에 실행되어 이미 Parsing 정보가 캐시에 저장된 경우를 의미합니다. 이런 경우에는 SQL 문장을 파싱하고 옵티마이저를 거치는 과정을 생략하고 바로 쿼리를 실행하게 됩니다 이를 통해 시스템 리소스를 절약하고 응답 시간을 단축시킬 수 있습니다. Hard Parsing Hard Parsing은 쿼리가 처음 실행되거나, 캐시에 파싱 정보가 없는 경우에 이루어집니다. 이 때는 SQL 문장을 파싱하고, 옵티마이저를 거쳐 실행 계획을 작성한 후 쿼리를 실행하게 됩니다. 이 과정은 시스템 리소스를..

MySQL 아키텍처 일반적으로 MySQL 서버와 통신을 할 때는 위와 같은 그림으로 동작합니다 웹 서버에서는 MySQL 서버와 통신하기 위한 컴포넌트인 커넥터를 사용합니다 커넥터는 MySQL 서버와의 연결을 설정하고, 쿼리 및 다른 데이터베이스 작업을 수행하기 위한 인터페이스를 제공하죠 그 대표적인 예시로 JDBC가 있습니다 MySQL 서버 아키테처를 이해하기 위해서는 주요한 컴포넌트들을 알아야 합니다. 이는 MySQL 엔진, 스토리지 엔진, 운영체제, 그리고 디스크로 구성되어 있습니다. MySQL 엔진 MySQL 엔진은 쿼리 파서, 전처리기, 옵티마이저, 그리고 쿼리 실행기로 구성되어 있습니다. 쿼리 파서 쿼리 파서는 사용자로부터 입력 받은 SQL을 파싱하여 Syntax tree를 생성합니다 이 과정에..

대용량 시스템 아키텍처 왜 대용량 처리는 어려운가? 부하가 상당하여 단일 서버나 데이터베이스로는 감당하기 어려운 상황에서, 서버의 스케일 업과 스케일 아웃에서 고민했듯이 다수의 서버와 데이터베이스를 하나처럼 운영해야 한다. 하지만, 동기화와 데이터 일관성 문제 등이 복잡하게 얽혀있다 게다가, 웹 서비스들은 24시간 무중단 운영을 전제로 하므로, 잘못된 코드 한 줄이 서비스 전체에 영향을 미치는 범위가 큽니다. 그리고, 서비스 간 복잡하게 얽힌 의존성은 시스템 복잡도를 급격히 증가시킵니다. 대용량 처리시 지켜야 할 점 고가용성 사용자는 언제든지 서비스를 이용할 수 있어야 합니다. 장애 점을 최소화하고 복구 시간을 단축하는 데에 중점을 두어야 합니다. 확장성 시스템 규모와 사용자 수가 증가하면서 데이터와 트..

스케일 업과 스케일 아웃 클라이언트 입장에서 서비스는 항상 일관된 결과를 반환해야 합니다 하지만 서비스가 발전하면 시스템은 복잡해집니다 또한, 웹 서버를 단순히 늘리는 것만으로는 성능 향상의 한계에 부딪히게 되죠 부족한 리소스를 극복하기 위해 서버의 갯수를 늘리느냐, 크기를 키우느냐에 엔지니어들은 직면하게 됩니다 오늘은 이 문제에 대해 이야기 해봅시다 스케일 업과 스케일 아웃 정의 스케일 업(Scale-Up) 스케일 업이란 하나의 서버의 성능을 향상시키는 방식을 의미합니다. 예를 들면, 서버에 CPU나 RAM을 추가하거나, 디스크 용량을 확장하는 방식이 있습니다. 이런 방식은 설계가 간단하고 데이터의 일관성 유지가 비교적 쉽다는 장점이 있지만, 서버 자체의 물리적 한계가 있고 비용이 많이 들 수 있다는 ..