Database Optimization

데이터베이스 캐싱 (Database Caching) 데이터베이스 캐싱은 자주 사용되는 데이터를 빠르게 접근할 수 있는 메모리에 임시로 저장하는 기술. 정의와 목적 자주 액세스하는 데이터를 고속 메모리에 저장하여 빠른 검색 가능 데이터베이스 서버의 부하 감소 및 응답 시간 단축 주요 장점 성능 향상: 데이터 검색 속도 개선 서버 부하 감소: 반복적인 쿼리 처리 최소화 비용 절감: 데이터베이스 리소스 사용 효율화 사용자 경험 개선: 빠른 응답 시간 제공 작동 원리 캐시 히트: 요청 데이터가 캐시에 있어 즉시 반환 캐시 미스: 데이터가 캐시에 없어 원본 데이터베이스에서 조회 캐싱 전략 인-메모리 캐싱: RAM에 데이터 저장 (예: Redis, Memcached) 쿼리 결과 캐싱: 자주 실행되는 쿼리 결과 저장 객체 캐싱: 애플리케이션 레벨에서 객체 단위로 캐싱 주의사항 데이터 일관성 유지: 캐시와 원본 데이터 간 불일치 방지 적절한 캐시 갱신 정책 수립 필요 참고 및 출처

데이터베이스 인덱싱 (Database Indexing) 인덱스는 책의 목차와 유사한 역할을 한다. 데이터베이스에서 인덱스를 사용하면 전체 테이블을 스캔하지 않고도 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있다. 인덱스는 테이블의 하나 또는 여러 개의 컬럼을 기반으로 생성될 수 있습니다. 특징: 자동 정렬 인덱스는 항상 정렬된 상태를 유지한다. 새로운 데이터가 추가될 때마다 정렬된 순서를 유지하기 위해 재정렬이 발생한다. 독립적 저장 인덱스는 실제 데이터와 별도의 공간에 저장된다. 원본 데이터의 위치를 가리키는 포인터를 포함한다. 선택적 생성 모든 칼럼에 인덱스를 생성할 필요는 없다. 검색이 자주 발생하는 칼럼에 대해 선택적으로 생성한다. 장점: ...