학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요.    여기 고급 가죽 지갑으로 되어있어야할 것 같은데, 'SQL 마스터 가이드' 로 되어있어서 QnA 남깁니다.

'섹션 3. 데이터를 저장하기, MySQL로 시작하기' - '17. MySQL 데이터베이스 설정하기 (Docker)' 질문입니다. 제가 기존에 만들어둔 도커 컨테이너도 3306 포트를 쓰고 있어서 포트 문제 때문에 기존 컨테이너를 삭제하고 진행했습니다. 여러 컨테이너를 만들려면 어떻게 해야되나요?안쓰는 포트 아무대나 만들면 되나요?예를 들어 지금 3306 포트를 쓰고 있으니까 다음에 만들 컨테이너는 3307을 쓰면 되는건가요? docker run --name mysql-twitter \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root123 \ -e MYSQL_DATABASE=twitterdb \ -e MYSQL_USER=dev \ -e MYSQL_PASSWORD=dev123 \ -p 3306:3306 \ -d \ mysql:9.33306 포트 말고 다른 포트를 사용할 경우 위 명령어에서 -p 3306:3306는 어떤 식으로 바꾸면 되나요?

강의에서는 비관적 락과 낙관적 락을 다루셨는데, 일반적으로 대규모 서비스가 아닌이상 좋아요 자체가 순식간에 많은 트래픽이 몰릴것같지않아 낙관락으로 처리하는 것이 더 효율적일것같다고 생각이듭니다. 그래도극단적인 상황을 대비해서, 뒤에서 나오는 조회수 처리처럼 레디스로 좋아요 수를 증가시키고 스케줄링같은걸로 RDB에 백업하는 방식은 어떤가요?동시성처리에서 비관적 락으로만 처리해야 하는 상황이 있을까요? 레디스의 분산 락을 사용하는 것이 성능 측면에서 비관락보다 유리할 때도 있을 것 같은데, 실제로 비관락을 반드시 써야 하는 예시나 사례가 궁금합니다.RDB 트랜잭션(@Transactional) 내부에서 레디스를 함께 업데이트하는 경우, RDB에서 장애가 발생해서 롤백이됬는데 Redis 만 데이터가 업데이트 되는 경우도 발생할수도 있을것같은데. 이런 경우를 어떻게 처리하는지, 2PC를 적용하는지 아니면 다른 방법이 있는지도 궁금합니다.

'섹션 2. 데이터 주고받기, Spring Boot API 서버 만들기' - '10. Postman으로 API 테스트하기' 질문 입니다. 오타로 @PostMapping과 @GetMapping의 URL이 불일치해서 포스트맨에서 제대로된 값이 안나왔더라고요.이럴 경우 오류도 안떠서 해결하기가 힘든데, URL 오타를 방지하는 방법이 있을까요?

1. 현재 학습 진도redis 2. 어려움을 겪는 부분 간단하게 제 프로젝트를 소개하자면 RSS피드를 통해 블로그의 글들을 불러와서 하나의 게시판에서 볼 수 있는 서비스 입니다.스케쥴러 작업에서 구독한 피드의 새로운 글들을 불러옵니다. 피드마다 비동기로 병렬 처리됩니다.이때 새로운 글인지 아닌지를 판단할 때 피드마다 redis를 사용하거나 피드마다 db의 조회를 통해 차이를 확인했는데 redis를 사용했을 때 빨라질 것이라 생각했지만 빠르지 않았습니다.3. 시도해보신 내용앞선 강의를 토대로 쿼리발생 횟수를 모니터링 횟수로 측정한 결과 피드가 100개일 경우 db의 조회를 활용했을 때 비동기 병렬 처리 되므로 100개의 select문이 나갑니다.redis를 사용했을 때는 0개의 select문으로 감소합니다. 하지만 성능은 비슷합니다.예상 가는 이유로는 redis를 사용했을 때 그 횟수가 너무 잦아서 redis에 연결하는 네트워크 시간 때문에 차이가 미미하다는 말이 있던 것 같습니다.만약 제 가설이 맞다고 한다면 redis를 사용할 때 항상 네트워크의 횟수를 최소화 해야만 redis의 성능을 온전히 이끌어 낼 수 있는건가요?보통 레디스를 사용할 때 이걸 다 생각하면서 1번만 redis가 조회 되도록 하고 생각하면서 쓰나요?그렇다면 제 코드에서 redis의 성능을 올바르게 나타내려면 피드의 새로운 글들을 하나의 List로 전부 묶은 후 redis에서 한번의 연결을 통해 한번에 캐싱을 확인해서 성능을 높여야 하는건가요?  

1. 현재 학습 진도부하테스트 2. 어려움을 겪는 부분부하 테스트의 코드를 통해 성능 개선 사례를 적으려고 합니다. 하지만 현재 평균 req_duration 즉 레이턴시가 너무 낮게 나옵니다. vus를 300으로 두었는데 아마 커넥션 풀이 모자라서 대기가 길어지는게 원인 같긴 합니다. 하지만 이걸 떠나서도 vus 300치고 너무 느리다고 판단되어서 이걸 개선했다고 포트폴리오에 쓰는게 의미가 있을지 걱정됩니다.또한 커넥션 풀이 모자라다고 대기업 개발자들이 항상 aws의 사양을 up시켜  커넥션 풀만 늘려서 해결하는 해결 방식을 사용하지는 않을 것 같은데 보통 성능 최적화를 통해 커넥션풀 점유를 짧게 해서 최대한 커넥션풀 고갈을 방지하는 방식으로 해결하나요?만약 그렇다면 성능 최적화 하는 방법에 부하를 분산하기 위한 kafka, redis, msa같은 기술들이 들어가는 건가요?마지막으로 성능 최적화를 포트폴리오 이력에 쓸 때 적절한 vus수가 궁금합니다 예를들어 면접관이 봤을 때 300명이라면 너무 적다고 판단되지 않을까 걱정되어서 어느 정도의 대략적으로 vus가 적정 인원인지가 궁금합니다, 3. 시도해보신 내용시도하진 않았지만 개선할 방법으로는 강의에서 제공해주신 mysql의 실행계획을 통해 index 추가와 커넥션풀 사이즈 늘리는 것 그리고 캐싱 도입을 생각하고 있긴합니다.

안녕하세요 영한님! 기초부터 설계까지 영한님의 강의 덕분에 실무에서 테이블을 설계할 때 큰 자신감을 얻고 있습니다. 늘 감사드립니다.강의를 듣고 운영 중인 서비스의 ERD를 검토해보니 과거 설계된 테이블들이 비식별 관계가 아닌 식별 관계로 되어 있는 등 개선이 필요한 상황입니다. 하지만 1인 개발 상황에서 데이터 마이그레이션을 수반한 대규모 리팩토링은 리스크가 크고, 기획팀의 신규 기능 배포 속도도 맞춰야 하는 딜레마에 빠져 있습니다.조만간 동료 개발자가 합류할 예정인데, 현시점에서 제가 취해야 할 스탠스에 대해 의견을 여쭙고 싶습니다.방안 A: 기획팀에 상황 공유후, 일괄 재설계를 통해 '기술 부채'를 완전히 청산하고 신규 기능을 올린다.방안 B: 영향도가 큰 부분부터 점진적으로 수정하며, 팀원이 합류한 뒤 안정적으로 함께 리팩토링을 진행한다.영한님의 실무 경험에 비추어 보았을 때 어떤 결정을 내리는 것이 팀과 서비스 관점에서 더 좋을지 조언해주시면 큰 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다.

좋은강의 너무 감사드리며 많이 배워가는것같습니다.강의를 들으면서 질문이 있어 드립니다.포트 번호로 분리된 MSA 서버를 프론트엔드에서 쉽게 사용하도록 통합하는 방법이 궁금합니다. 일단 단순히 생각했었을때 ngnix 로 리버스프록시 적용해서 /article 이면 localhost:9000 이런식으로 리버스프록시로 구성해도 될것같은데현업에서 nginx 를 이용해서 구성을 하는지 또다른 많이 쓰는 방법이 있는지 궁금합니다.CQRS 환경에서 서버끼리 http 통신article-read 에서 cqrs 를 적용하여 각 서비스에서 필요한 정보를 http 통신으로 가져오는데 클라이언트와 서버가 아닌 서버와 서버끼리면 굳이 웹과관련된 정보가 전송되는 http가 비효율적(?)이지 않나? 라고 생각을했는데 데이터 통신을 할때 카프카로 필요한 데이터만 통신하는것은 어떤가요? 실제 msa 환경에서 서버끼리 통신할때 어떤방식으로 사용하는지도 궁금합니다. 

안녕하세요 영한님!섹션 3의 계층 구조 강의를 듣고, 계층(트리) 구조를 모델링하는 다른 방법에 대해서도 찾아보면서인접 리스트 모델 , 폐쇠 테이블 모델 이외에도 경로 열거 모델, 중첩 세트 모델 등이 있다는 점을 알게되었는데요 실무에서 경험을 묻고싶습니다!강의에서 소개해주신 이외에도 다른 모델을 상황에 맞게 자주 사용하시는지, 혹은 다른 방법들의 단점으로 인해 결국 인접 리스트와 폐쇠 테이블 모델의 사용으로 귀결되는 것인지 궁금합니다.

섹션 9의 퀴즈가 영어로 출력되요.

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 무한스크롤을 공부하면서 쿼리플랜을 자세히 살펴보았습니다. rows라는게 예상 스캔 행 수 라고 찾게 되었는데요, offset을 사용하지않고 마지막 last_article_id로 limit 30개 해서 30개만 스캔하면 될줄 알았는데, 저는 6백만개가 나오고 강사님은 5522497개 (무한 스크롤 설계 - 6:31초)가 나오는걸 알게 되었어요. 이게 시간은 빠르긴한데 뭔가 스캔하는게 많아서 이상하다 싶었어요.. 그래서 인덱스를 지우고, (article_id desc, board_id)로 위치도 바꾸거나, use index로 인덱스를 강제하게 해봤는데 결과가 똑같더라구요.. 이 row를 줄이기 위한 방법이 있는지 궁금합니다. cladue에서는 최악의 경우의 row를 보여준다고 하면서도, 또다른 답변으로는 쿼리 수정으로 최적화해야한다 나뉘더라구요. 최악의 경우라 해도 왜 6백만개나 scan하는지.. 그냥 속도빠르니깐 넘어가도 상관없는지 의심이 들어서 더 찾아볼수있는 방법이나 조언 부탁드립니다. 감사합니다. 강의 거의 완강햇다가 한번 더 다시 듣고있습니다.

안녕하세요!질문이 있습니다Soft delete 환경에서 UNIQUE를 걸 시, 가상 컬럼을 이용한 해결 방법은 소개되지 않은 이유가 있나요?가상 컬럼으로 해결하는 방식은 추천하지 않는 방법인가요? 예를 들어,(MySQL)목표 = Member - email의 unique를 지키는 것 <Member 테이블>필드 = email, deleted_at, _active_checkUNIQUE(email, _active_check) 이때,가상 컬럼 =_active_check-> _active_check BOOLEANGENERATED ALWAYS AS (IF(deleted_at IS NULL, TRUE, NULL)) VIRTUAL; 이렇게 하면hello 계정 생성email = "hello", deleted_at = null, _active_check = true(이때, hello 계정은 다시 INSERT 불가 (UNIQUE(email, _active_check))hello 계정 soft 삭제email = "hello", deleted_at= 2025.01.01, _active_check = nullhello 계정 다시 생성 email = "hello", deleted_at= 2025.01.01, _active_check = nullemail = "hello", deleted_at = null, _active_check = true=> 결과적으로 UNIQUE 제약이 지켜짐 가상 컬럼을 활용하여, Soft Delete 환경에서 UNIQUE 제약을 지키는 방식은 좋지 않은 방법인가요?

ddl-auto: create로 설정되어 있어서 자동으로 테이블이 생성되게 되어 있다는 말은 이해가 되는데요. BOOK, USER, USER_LOAN_HISTORY의 테이블 컬럼명과 컬럼의 특성등은 따로 어디에 명시해둬야 참고를 해서라도 만들지 않나요?  mysql에서 만들때는 저희가 직접 console창에서 직접 설정해서 create해줬는데, 해당 테이블 구조는 테이블이 생성될때 무엇을 참고해서 만들고 있는건지 문의 드립니다. 감사합니다.

안녕하세요! 강의 정말 재밌게 보고있습니다궁금한 점이 있습니다애플리케이션 ENUM을 쓴다고 가정합니다.이때, (PENDING, 대기중)에서 PENDING만 API로 주면 안되나요? FE에서 PENDING을 보고 "대기중"으로 글씨를 띄우면 안되는 걸까요? 기획자의 요구에 따라서 "대기중"이라는 글씨의 변경 요청을 BE, FE 누가 담당하는게 맞는 건가요?

NoSQL은 대규모 분산시스템 환경에서 CAP중에 AP을 주로 선택하는 모델이라 Eventual Consistency모델로 알고 있습니다. 하지만, NoSQL도 서버를 한대만 사용하면 Strong Consistency가 아닌가라는 생각이 들었습니다. 강의에서 설명해주신 NoSQL은 Eventual Consistency모델이다라고 하신거는 일반적인 사용환경이 대규모 분산시스템이기 때문에 Eventual Consistency라고 하신걸까요? 아니면 제가 잘못 생각하고 있는 것일까요?

같은 코드를 작성했는데 시간 소요가 약 9초정도 나오는데 이거는 어떤 문제때문에 발생하는 건가요?

LIKE 로 하면 불 필요한 것 까지 스캔할 수 있는가능성이 있다고 하셨는데요.말씀해주신 내용이 MySQL 에만 한정인가요?아니면 Oracle 이나 다른 DB 들도 동일하게적용되는 내용일까요?

안녕하세요! 수강자 쵸잉입니다 강의듣다가 질문사항이 생겨 남깁니다.ArticleViewCountRepository 에서 read 메서드 보면현재 코드에서 조회수 조회를 할때 레디스에서만 가져오는데 이전 강의에서 레디스는 휘발메모리기 때문에 백업용 rdb 를 주기적으로 업데이트 시켰는데 그럼 레디스에서 값이 없을경우 백업용 rdb 도 한번 조회해봐야되지 않나 싶어서 질문드립니다!

 안녕하세요!기존에 설명해주신 Orchestration 예제의 다이어그램과 호출 순서가 실습 코드랑 다른 것 같아서 질문드립니다. 다이어그램 : 오케스트레이터가 모두 요청/응답 받는 구조. 오케스트레이터 -> 2번 호출/응답 -> 오케스트레이터가 다시 3번 호출/응답 실습코드 : 오케스트레이터가 2번 서비스를 호출하고 2번 서비스가 3번 서비스를 호출하는 형태 질문 1)위 2개의 내용이 다른 이유가 있을까요? + 오케스트레이션 패턴은 오케스트레이터가 모든 서비스를 호출하고, 다른 서비스는 오케스트레이터에 답변만 해주는 구조이고, 이 때문에 오케스트레이터가 SPOF가 될 수 있다고 이해했는데, 제가 잘못 이해한걸까요? 질문 2)지금 예제에서는 REST API를 쓰는지, kafka 이벤트는 쓰는 여부 말고는 오케스트레이션/코레오그래피 모두 서비스 1 -> 2 -> 3 호출 하는 시나리오와 보상 처리를 하는 방법이 크게 차이가 없는 것 같습니다 (DLQ외) 예제를 보니까 헷갈리게 되는 것 같은데 제가 어떻게 이해하면 좋을까요? 감사합니다!

1. 현재 학습 진도2-9부하테스트 2. 어려움을 겪는 부분강의와 성능차이가 너무 많이나는데 이유가 궁금합니다. 3. 시도해보신 내용 해당 이미지는 제가 수행한 테스트인데, 로컬에서 진행한 동일 코드 인데도 성능차이가 너무 많이 나는데 뭐가 문제인걸까요?추가적으로 성능개선코드를 적용전인 결과인점 참고부탁드립니다.