
How to build a data pipeline of 20 billion records using MongoDB
July
You will learn how to write queries against large amounts of data using MongoDB.
Basic
MongoDB, mongodb-atlas-search, Go
기존 MongoDB를 통해 관리하는 200억건의 데이터를 MySQL로 이전을 하면서 고려했던 개념들에 대해서 다루었습니다.

MySQL 사용시에 주의 해야 할 점
MySQL의 쿼리 작성
MySQL의 다양한 제약 조건
MySQL의 Lock
학습 대상은
누구일까요?
DB를 처음 하시는 분
대용량 데이터 설계가 궁금하신 분
MySQL의 기본적인 개념이 궁금하신 분
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자기 소개
비전공자 출신으로 판교에서 플랫폼 서버 개발을 담당하여 진행하고 있습니다.
서버 최적화와 다양한 쿼리 튜닝을 좋아합니다.
경력
[前] 샌드박스 블록체인 개발자
[前] 넥슨 자회사 백엔드 개발자
[前] 판교 대기업 플랫폼 서버 개발자
[現] 판교 모회사 서버 개발자
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I think this is a good lecture that focuses on the parts that you need to be careful about when writing queries rather than the basic concepts. I think that in this lecture, you can learn a lot about performance improvement and tuning improvement rather than learning about queries. In fact, I think that queries can be developed through ChatGPT in general, so I was more satisfied with this lecture that focused on theories.
Many people use MySQL and I wanted to share the way I dealt with it. As you left, I think AI is actually more accurate than me when it comes to queries. ㅎㅎ So I covered the theory and optimization part rather than queries. Thank you for your good review.😁
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