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읽기 모델을 조회 최적화하여 성능 향상 하는 방법
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안녕하세요.
CRQS 패턴 5:33에
표에는
읽기 모델을 조회 최적화하여 성능 향상 하는 방법
라고 나와있는데
질문 1
섞여있으면 최적화를 못하나요?
질문 2
분리를 함으로써 가능한 최적화 방법이 어떤게 있는건가요..?
답변 1
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. YongIl Park님께서 마이크로서비스 설계와 관련하여 CQRS 패턴에서 읽기 모델의 조회 최적화 방법에 대해 질문을 주셨군요.
질문 1: 섞여있으면 최적화를 못하나요?
CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴은 명령과 조회를 분리함으로써 더 나은 최적화를 가능하게 합니다. 명령과 조회가 섞여 있는 경우, 데이터베이스 트랜잭션이 더 복잡해지고, 하나의 데이터베이스 구조가 두 가지 요구사항을 동시에 만족시켜야 하므로 성능상의 제약이 생길 수 있습니다. 따라서 명령과 조회가 섞여 있으면 최적화가 어려워질 수 있습니다.
질문 2: 분리를 함으로써 가능한 최적화 방법
CQRS 패턴에서 명령과 조회를 분리함으로써 얻을 수 있는 최적화 방법은 다음과 같습니다:
스키마 최적화: 조회 모델을 read-heavy한 쿼리에 최적화된 스키마로 설계하여 빠른 검색 성능을 높일 수 있습니다.
데이터베이스 기술 선택: 조회 모델을 별도의 데이터베이스 인스턴스에 저장하여 각 데이터베이스에 맞는 최적화된 기술(예: NoSQL, 캐싱 기술 등)을 사용할 수 있습니다.
확장성 향상: 조회와 명령을 독립적으로 확장할 수 있으므로, 필요한 경우 더 많은 조회 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
캐싱 활용: 조회 데이터가 자주 변경되지 않는 경우, 캐싱을 통해 데이터 액세스 속도를 높일 수 있습니다.
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