#nosql

Backend › Architecture

구글의 GFS·MapReduce·Bigtable·Chubby와 아마존의 Dynamo 논문이 남긴 설계 아이디어를 정리했다. 단일 마스터와 큰 청크, 계산을 데이터 쪽으로 보내기, 정렬된 맵과 LSM 저장, 굵은 락과 시퀀서, 일관된 해싱·벡터 시계·느슨한 정족수 같은 기법이 HDFS·Spark·HBase·Cassandra·ZooKeeper 같은 오픈소스로 어떻게 이어졌는지까지 다룬다.

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Backend › Database

Cassandra·ScyllaDB 같은 와이드 컬럼 DB는 파티션 키로 데이터를 노드에 나누고 파티션 안을 클러스터링 키로 정렬해 둔다. 파티션 키·클러스터링 키 모델, 조절 가능한 일관성, LSM 트리 저장 엔진, Cassandra와 ScyllaDB의 차이를 정리하고, 수조 건 메시지를 저장할 때 생기는 핫 파티션을 데이터 서비스 계층의 요청 병합으로 막는 방법과 로컬 SSD와 네트워크 디스크를 RAID로 묶어 디스크 지연을 줄이는 방법을 다룬다.

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Backend › Database

OLTP·OLAP·검색·키-값·문서·와이드 컬럼·그래프·시계열·벡터·공간 DB를 「어떤 질문에 답하는 저장소인가」로 나누고, 고르는 순서와 결정 트리, 확장 기능으로 여러 용도를 덮는 PostgreSQL, 컴퓨팅과 저장을 분리한 서버리스 DB, 클라우드 관리형 대응표를 정리했다.

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Backend › Database

인덱스는 정렬이다. 카디널리티·분포도와 후보 컬럼 고르기, 복합 인덱스 컬럼 순서, 유니크·외래 키 인덱스, 인덱스를 못 타게 만드는 조건, EXPLAIN 접근 유형과 Oracle 인덱스 스캔 방식, 조인 방식(중첩 루프·해시·정렬 병합)과 조인 순서, ORDER BY·GROUP BY·커버링 인덱스, 빠른 쿼리를 위한 체크리스트, NoSQL의 인덱스와 MongoDB의 ESR 규칙까지 정리했다.

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Backend › Database

문서형 NoSQL인 MongoDB를 Atlas 클라우드에 만들고 접속 설정을 한 뒤, 기본 CRUD 명령과 Mongoose로 다루는 방법. 샤딩 구조(mongos, config server, shard)와 청크·밸런서까지.

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Backend › Database

Redis는 메모리에 데이터를 두는 키-값 저장소로, 캐시를 넘어 세션·분산 락·카운터·레이트 리미터·랭킹·큐로 쓰인다. 빠른 이유(메모리, 단일 스레드 이벤트 루프와 I/O 다중화, 효율적인 자료구조), 자료구조별 쓰임, 영속성(RDB·AOF·혼합)과 큰 키의 영향, 만료·교체 정책과 메모리 지표, 트랜잭션(MULTI·WATCH)과 Lua, 복제·센티널·클러스터와 리샤딩, ACL, 장애 진단, Memcached와의 차이를 정리한다.

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Computer Science › Database

DBMS가 파일 처리 시스템의 어떤 문제를 푸는지와 1·2·3계층 구조, 관계형 DB의 특징과 한계, 코드의 규칙, NoSQL 네 가지 유형과 BASE·CAP 정리, 둘의 장점을 합치려는 NewSQL을 비교하고, 프로젝트에서 무엇을 고를지와 PostgreSQL·MySQL의 차이를 정리. 평면·계층·네트워크 모델에서 관계형까지의 계보와 분석용 스타·스노플레이크 스키마도 다룬다.

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