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7. 멀티 밸류 인덱스모든 인덱스는 레코드 1건 -> 1개의 인덱스 키 값 가짐 (전문 검색 인덱스 제외)= 인덱스 키 : 데이터 레코드는 1:1 관계 가짐 멀티 밸류(Multi-Value) 인덱스: 하나의 데이터 레코드가 여러 개의 키 값을 가질 수 있음-> 일반적인 RDBMS 기준: 정규화 위배But, JSON 데이터 타입 지원 -> JSON의 배열 타입의 필드에 저장된 원소들에 대한 인덱스 요건 발생 신용 정보 점수를 배열로 JSON 타입 칼럼에 저장하는 테이블CREATE TABLE user ( user_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(10), last_name VARCHAR(10), credit_info JSON..

4. R-Tree 인덱스공간 인덱스(Spatial Index)R-Tree 알고리즘 이용해 2차원 데이터 인덱싱, 검색하는 목적의 인덱스내부 메커니즘 B-Tree와 유사 B-Tree 인덱스 구성하는 칼럼의 값 1차원 스칼라 값R-Tree 인덱스: 2차원 공간 개념의 값 MySQL 공간 확장에 포함된 3가지 기능공간 데이터 저장할 수 있는 데이터 타입공간 데이터 검색 위한 공간 인덱스(R-Tree 알고리즘)공간 데이터의 연산 함수(거리 or 포함 관계의 처리) 1) 구조 및 특성공간 정보의 저장 및 검색 -> 기하학적 도형(Geometry) 정보 관리할 수 있는 데이터 타입 제공POINT, LINE, POLYGON, GEOMETRY(3개 슈퍼 타입 -> 나머지 객체 모두 저장 O) MBR(Minimum Bo..

Redis 동시성 처리동시성 이슈데이터 불일치여러 스레드가 동시에 동일한 데이터를 수정데드락 (Deadlock)두 개 이상의 스레드가 서로의 자원을 기다리다가 멈추는 상태라이브락 (Livelock)스레드가 락을 반복적으로 획득하려다 아무런 진전이 없는 상태경쟁 조건동시에 자원에 접근하여 예상하지 못한 결과가 발생하는 상태=> 동시성 제어(: 멀티스레드 환경에서 일관된 데이터 처리를 보장하는 방법) 필요동시성 제어 기법락(Lock)한 스레드가 자원을 사용하는 동안 다른 스레드가 해당 자원에 접근하지 못하도록 막는 기법Mutex (Mutual Exclusion): 가장 기본적인 락/ 하나의 스레드만 자원에 접근할 수 있도록 보장Reentrant Lock: 동일한 스레드가 여러 번 락을 획득할 수 있는 락세마..

Memcached(멤캐시드)사용이 간편한 고성능 인 메모리 데이터 스토어 장점1밀리 초 미만의 응답 시간서버의 주 메모리에 모든 데이터를 유지PostgreSQL, Cassandra 및 MongoDB와 같은 데이터베이스: 데이터 대부분 디스크/SSD 저장인 메모리 데이터 스토어: 반복해서 디스크 왕복할 필요 X → 더 ↑ 작업 처리 + 더 빠른 응답 지원 단순성 및 사용 편의성간단하고 일반적이 되도록 설계 -> 애플리케이션 개발에 사용하기에 쉬우면서 강력다수의 오픈 소스 클라이언트 사용지원되는 언어: Java, Python, PHP, C, C++, C#, JavaScript, Node.js, Ruby, Go 등 확장성분산 및 다중 스레드 아키텍처를 사용하면 손쉽게 확장여러 노드 간에 데이터를 나눌 수 있음..

두 번의 갱신 분실 문제(Second lost updates problem)두 트랜잭션에서 데이터 변경 → 최종적으로 한 트랜잭션의 결과만 남는 것⇒ 해결: 마지막 커밋만 인정 / 최초의 커밋만 인정 / 충돌하는 갱신 내용 병합⇒ JPA에서는 비관적 락/낙관적 락 매커니즘 제공Pessimistic Lock(비관적 락)트랜잭션의 충돌이 발생한다고 가정트랜잭션이 시작될 때 데이터베이스에 락 → 다른 트랜잭션 접근 XShared Lock(공유 락, S Lock)특정 Row 읽을(Read) 때 사용여러 트랜잭션이 동시에 한 Row에 S Lock 걸 수 있음하나의 Row를 여러 트랜잭션이 동시에 읽을 수 있음S Lock이 설정된 Row에는 X Lock 사용 XInnoDB에서 일반적인 `SELECT` 쿼리는 Loc..

Trigger(트리거)트리거를 건다어떤 트랜잭션 일어날 때 반응 → 다른 명령 실행하게 하는 것테이블에 대한 이벤트(INSERT, UPDATE, DELETE)에 반응 → 자동으로 실행DDL, DML, 일부 DB 작업⇒ 데이터 무결성, 특정 작업 자동화ex. 결제 삽입, 업데이트 → 실시간 결제상태/이력 테이블 업데이트Procedure(프로시저)프로시저를 실행한다일련의 쿼리 작업 → 하나의 함수처럼 실행하기 위한 쿼리 집합미리 SQL문 작성, 필요할 때마다 호출읽기 성능 최적화, data 조회ex. 결제 프로시저 정의(결제 승인 → 기록 삽입 → 잔고 갱신 → 알림 전송)⇒ 트랜잭션 실패 → 롤백 ⇒ 데이터무결성