Cộng đồng Hỏi & Đáp của Inflearn

안녕하세요, 이도원입니다.

답변이 늦어 죄송합니다.

먼저, 질문1은, 아래 AI 답변에서도 언급 된 것처럼, 명령과 조회가 섞여 있는 경우, 데이터베이스 트랜잭션이 더 복잡해 질 수 있습니다. 하나의 스토리지에서 2가지 분리된 작업을 해야 하기 때문에, 확장성에도 적합하지 않을 수 있습니다. 조회는 트래픽이 많은데, 업데이트는 그렇지 않다고 할때, 조회만을 위해 확장해야 하는 경우도 생길 수 있습니다. 간단하게는 이러한 부분만 고려해 보더라도 최적화에 문제가 있을 수 있습니다.

질문2는, AI 답변에 아래 2가지 정도를 더 추가해 볼 수 있을 것 같습니다.

1. 비동기 이벤트 스트리밍을 통한 "쓰기-조회" 간극 최적화

2. 전문 검색 엔진(Full-text Search) 및 다중 투영(Multiple Projections): 예를 들어, 예를 들어, 상품 정보가 변경되었을 때 이를 일반 RDB 기반 조회 모델뿐만 아니라 Elasticsearch와 같은 검색 엔진에도 동시에 반영(Projection)합니다. 이는 검색 유연성이나 맞춤형 데이터 구조를 가져갈 수 있습니다.

추가 문의 사항 있으시면 글남겨 주세요.

감사합니다.

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:

1. 스키마 최적화: 조회 모델을 read-heavy한 쿼리에 최적화된 스키마로 설계하여 빠른 검색 성능을 높일 수 있습니다.

2. 데이터베이스 기술 선택: 조회 모델을 별도의 데이터베이스 인스턴스에 저장하여 각 데이터베이스에 맞는 최적화된 기술(예: NoSQL, 캐싱 기술 등)을 사용할 수 있습니다.

3. 확장성 향상: 조회와 명령을 독립적으로 확장할 수 있으므로, 필요한 경우 더 많은 조회 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

4. 캐싱 활용: 조회 데이터가 자주 변경되지 않는 경우, 캐싱을 통해 데이터 액세스 속도를 높일 수 있습니다.

추가로, 질문자님께 도움이 될 만한 유사 질문 및 답변이 있어 공유드립니다:

• CQRS 패턴 구현 전략
  
• 마이크로서비스에서 조회 성능 최적화
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.