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김영한의 실전 데이터베이스 - 성능 최적화, 실행 계획과 인덱스 완전 정복
이진 트리도 하나의 16KB 페이지에 여러 노드를 저장할 수 있는 것 아닌가요? 그렇다면 ‘이진 트리는 16KB 페이지를 읽어도 데이터 1개만 사용하고 나머지는 버린다’는 설명이 잘 이해되지 않습니다. 이 부분이 어떤 의미인지 설명해주실 수 있을까요?
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김영한의 실전 데이터베이스 - 성능 최적화, 실행 계획과 인덱스 완전 정복
안녕하세요~ 강의 수강중 통계정보 갱신에 대해 여쭤보고싶은게 있습니다. 운영중에 간혹가다 옵티마이저가 실행계획을 잘못 선택해서 쿼리를 실행해서 슬로우 쿼리가 발생되는 경우가 종종있었습니다. 이때 use index 를 사용해서 주로 해결했었는데 이번 강의에서는 문제가 되는 테이블의 통계정보를 갱신하면 이런 문제들이 해결된다고 하시던데 운영중인 db 에 통계정보 갱신을 했을때 트레이드 오프같은게 없을까요? 실무에서 보통 어떻게 하셨는지 궁금하네요.
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김영한의 실전 데이터베이스 - 성능 최적화, 실행 계획과 인덱스 완전 정복
안녕하세요! PK 설계와 관련하여 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 강의에서는 AUTO_INCREMENT 를 사용하면 PK가 순차적으로 증가하기 때문에 랜덤한 위치에 데이터가 삽입되는 것을 줄이고, 페이지 분할을 최소화할 수 있어 사용을 권장한다고 이해했습니다. 그런데 한편으로는 MSA 환경에서 PK로 UUID를 많이 사용한다는 이야기를 들었습니다. UUID를 사용하면 각 서비스에서 ID를 독립적으로 생성할 수 있다는 장점이 있다고 하는데, 서비스별로 데이터베이스와 테이블이 분리되어 있다면 각 테이블의 PK는 해당 테이블 내에서만 유일하면 되기 때문에 AUTO_INCREMENT 를 사용해도 문제가 없지 않을까 생각했습니다. 그래서 다음 내용이 궁금합니다. 실제 MSA 환경에서는 일반적으로 PK로 UUID를 많이 사용하는지 UUID 사용으로 인한 인덱스 크기 증가와 페이지 분할 등의 단점보다 UUID의 장점이 더 커지는 판단 기준은 무엇인지 찾아보니까 시간 순서 특성이 있는 UUID v7 라는 것도 있는데 이를 사용하는 건지 이런 궁금증이 생기는데 시원하게 해결이 되지 않아서 질문으로 남깁니다. 항상 좋은 강의 올려주셔서 감사합니다. 다음 강의에 해당 내용에 대한 설명이 다 있는 것을 확인하였습니다. 감사합니다!
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김영한의 실전 데이터베이스 - 성능 최적화, 실행 계획과 인덱스 완전 정복
커버링 인덱스가 아니라고 가정한다면 클러스터링 인덱스까지 2번의 B+Tree 탐색을 하지만 커버링 인덱스라면 이런 탐색을 한번 줄여 발생하는 IO 작업을 최적화 하는것으로 이해 했습니다 커버링 인덱스 말고도, 자주 사용되는 페이지의 위치를 자동으로 InnoDB에서 어댑티브 해시 인덱스라는 공간에 저장 하는것으로 알고 있는데 이 방식도 IO 작업을 최적화 하는 것인지 궁금 합니다
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김영한의 실전 데이터베이스 - 성능 최적화, 실행 계획과 인덱스 완전 정복
컬럼의 크기가 평균 1MB 정도 된다고 했을 때DB 버퍼 풀에 전부 올라오고 나서 서비스 서버로 올라가게 되는지 궁금 합니다 ! 서비스 서버 단에서 스트림으로 처리 한다고 해서 DB 메모리 공간도 같이 효율적으로 사용 되는지도 궁금 합니다 !
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member와 product 데이터는 각각 4분, 5분 걸렸는데 orders는 2시간이 지나도 계속 돌고 있네요. 갤럭시북2 사용중인데 다른분들도 오래 걸릴까요??
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김영한의 실전 데이터베이스 - 성능 최적화, 실행 계획과 인덱스 완전 정복
쿼리 파서 기능에서 구분 분석을 통해 토큰 형식으로 분리하고, 어휘 분석을 통해서 문법 검증 및 파스 트리를 만든다고 알고 있었는데 구문 분석 부분에서 한번에 일어나는 작업인지 궁금 합니다
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안녕하세요 영한님! 강의 재밌게 잘 듣고있습니다. 아직 섹션3까지 들었는데 MySQL 아키텍처 설명을 너무 잘해주셔서 너무 재밌게 들었습니다! 개인적으로 실무에서 PostgreSQL을 사용하고 있는데 혹시 PostgreSQL 아키텍처 강의도 업데이트 예정이 있으신지 궁금합니다!
