대규모 이벤트를 앞두고 PostgreSQL은 무엇을 준비하고, 오픈 순간 무엇부터 봐야 할까요? 교육용 Aurora PostgreSQL에서 직접 일으킨 잠금 대기·데드락·VACUUM 지연·장애 전환·Reader CPU 급증 실험 기록과 진단 SQL, 이벤트 유형 7종 플레이북으로 이벤트 전·중·후 대응 순서를 연습합니다.
CPU 사용률과 DB Load를 같은 1분에 놓고 실행 병목과 대기 병목을 구분해 오픈 직후 첫 대응 순서를 정합니다.
pg_stat_activity·pg_locks·pg_blocking_pids로 idle in transaction 차단자와 대기 체인을 찾고, lock_timeout(55P03)·데드락(40P01)·직렬화 실패(40001)를 읽고 대응합니다.
pg_stat_statements의 두 스냅숏 차이와 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)로 이벤트 구간의 부하 기여를 계산하고, Claude의 인덱스 제안을 결과 동일성·쓰기 비용으로 검증합니다.
VACUUM이 지우지 못하는 dead tuple, 테이블 부풀림, 트랜잭션 ID 나이를 측정해 타임세일·장기 이벤트의 PostgreSQL 고유 위험을 관리합니다.
선착순 쿠폰·한정판 드롭·주문 폭증 등 이벤트 유형 7종별로 사전 준비·즉시 대응·하지 말 것을 정하고, 장애 전환 뒤 연결·쓰기 복구까지 확인합니다.
학습 대상은
누구일까요?
대규모 이벤트를 앞두고 Aurora PostgreSQL 쪽에서 무엇을 준비할지 막막한 백엔드 개발자
pg_stat_activity·pg_stat_statements는 알지만 장애 순간 무엇부터 볼지 판단 기준이 필요한 SRE·주니어 DBA
MySQL 경험은 있지만 PostgreSQL의 MVCC·VACUUM·트랜잭션 ID 위험을 이벤트 관점에서 정리하고 싶은 분
Claude 같은 AI의 쿼리 분석을 쓰고 싶지만 그대로 믿기는 불안한 분
선수 지식,
필요할까요?
SELECT·JOIN·인덱스·트랜잭션의 기본 개념
Aurora·RDS의 Writer·Reader 구조에 대한 기초 이해
터미널 명령 실행(로컬 실습은 PostgreSQL 16 이상 또는 Docker, Python 3.10 이상)
커리어인증
20년 이상 데이터베이스와 IT 분야에서 경력을 쌓아온 데이터장인입니다. DBA 및 DB Platform 팀 매니저로 데이터베이스 플랫폼을 다루며, MySQL·PostgreSQL·Oracle·MongoDB와 SQL 튜닝, AWS·Terraform·Python을 전문 분야로 삼고 있습니다. 게임·금융·IT 서비스 분야의 경력을 바탕으로 데이터베이스와 클라우드 아키텍처를 설명합니다. 『오라클 실무튜닝 SQL 패턴 학습』과 『Oracle Pro*C 실무프로젝트 활용서』를 출간했으며, AWS Summit 2018·2019와 데이터야 놀자 2020에서 서버리스·데이터베이스 선택·멀티데이터베이스 전략을 발표했습니다. 최근에는 Bedrock LLM을 이용한 슬로우 쿼리 분석·튜닝 권고, DB 스펙 산정 자동화, DB 메타 MCP 서버와 Slack 봇을 통한 조회 흐름을 다루고 있습니다. 개발자를 위한 데이터베이스 자동화와 비개발자를 위한 AI 업무 활용을 각 과정의 대상과 목적에 맞는 실습으로 설명합니다. AI 제안을 그대로 적용하기보다 결과 동일성·실행 계획·관측 조건을 확인하고, 근거가 부족하면 보류하는 판단 기준을 전달합니다. 회사 운영 데이터와 인증값은 강의 자료에 포함하지 않습니다.
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