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데이터베이스(DA, AA, TA)

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[대규모데이터] 대규모 데이터를 다루기 위한 기초지식 프로그래머를 위한 대규모 데이터 기초지금까지 살펴본 바와 같이 대규모 데이터는 메모리에서 처리하기 어렵고 디스크는 느립니다. 또한 분산하기도 곤란하다는 어려움도 있습니다. 그렇지만 힘들다고 해서 숟가락을 내던질 수는 없습니다. 대규모 데이터를 다루는 방법은 두가지 관점에서 바라볼 수 있습니다. [1] 프로그램을 작성할 때의 요령[2] 프로그램 개발의 근간이 되는 기초라는 점에서 전제로서 알아두었으면 하는 것 대규모 데이터를 다루는 세 가지 급소대규모 시스템을 고민하게 만드는 대규모 데이터를 다루는 포인트는 '어떻게 하면 메모리에서 처리를 마칠 수 있을까?'라는 점입니다. 메모리에서 처리를 마쳐야 하는 이유는 앞서 설명한 대로 디스크 seek 횟수가 확장성, 성능에 크게 영향을 주기 때문입니다. 디스크 s..
[대규모데이터] 규모조정의 요소 데이터가 커지면 그 속도차에 기인하는 문제가 복잡해지기 쉽습니다. 이런 사항들이 시스템 전체의 확장성 전략에 어떤 영향을 주게 됩니다. 대규모 환경이라고 하면 서버를 여러 대 나열해놓고 그 서버로 부하를 분산하게 됩니다. 웹 서비스에서 자주 거론되는 규모조정(scaling), 확장성(scalability)은 그런 종류의 이야기입니다. 웹 서비스에서는 고가의 빠른 하드웨어를 사서 성능을 높이는 '스케일업(scale-up)' 전략보다도 저가이면서 일반적인 성능의 하드웨어를 많이 나열해서 시스템 전체 성능을 올리는 '스케일아웃(scale-out)' 전략이 주류입니다. 개별적인 이유는 다양하겠지만, 스케일아웃 전략이 더 나은 이유는 웹 서비스에 적합한 형태이고 비용이 저렴하다는 점과 시스템 구성에 유연성이 있다..
[대용량DB] 대규모 웹 서비스란? 대규모 웹 서비스 대규모 웹 서비스란, 거대한 데이터를 처리해야만 하는 웹 서비스를 말합니다. 대규모 서비스의 규모감, 대규모 데이터를 다루는 데 있어 어려운 점, 개발 모습을 인지하는 것은 대규모 서비스 개발자에게 필요되는 지식입니다. 사용자가 이용하고 있는 대규모 서비스에 변경을 가할 때 규모를 고려하지 않고 어중간하게 구현해서 적용하다 보면, 시스템 정지를 초래할 수 있습니다. 대규모 웹서비스에 대해 알아보기전 크게 다음에 대한 개념을 잡고 가는 것이 좋습니다. 대규모 웹 서비스 개발이란?- 대규모 데이터를 다룰 때의 과제, 다루기 위한 기본적인 사고방식과 요령. ex) OS의 캐시(cache) 기능이나 대규모 데이터를 전제로 한 DB 운용 방법- 알고리즘과 데이터 구조 선택의 중요성. 대규모 데이..
[MySQL] 반드시 알아야할 MySQL 실행계획 확인하기. full Scan 지양. (Range Scan > Full Scan) 쿼리 프로파일링 도구가 있으니 확인해보자. Nested Loop Join 방식이란? http://gywn.net/2012/05/mysql-bad-sql-type/ http://gywn.net/2011/12/mysql-three-features/ MySQL에서 하지말아야 할 것.https://sakura.zzabu.net/tc/168
[Redis] 이것이 레디스다 발 행: 2013년 11월 5일지은이: 정경석 서버 사이드 백엔드 플랫폼 개발자로서 하루 수천만에서 수억 건에 이르는 요청을 처리하는 다양한 대용량 서비스를 구축 및 운영해왔다. 2013년 현재 삼성 스마트폰에 프리로드되는 앱의 백엔드 시스템을 개발 및 운영하고 있습니다. 삼성 앱스의 신규기능 추천서비스 HBase를 이용하여 개발. 머릿말 내용 일부 발췌:이 책은 NoSQL에 대해 짧게나마 짚어보고 나서 레디스에 대한 기본 기능부터 고급 설정 방법 및 운영 시 고려사항과 몇 가지 응용사례까지 깊이 있게 다뤄볼 것이다. 레디스는 일종의 데이터베이스이다. 전통적인 RDBMS와 자료구조 그리고 자바에 대한 사전 지식이 있다면 책 내용을 익히는 데 도움이 될 것이다. 하지만 사전에 그러한 지식이 없더라도 레디스..

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