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NoSQL 데이터 모델링 베스트 프랙티스: 스키마 설계부터 성능 최적화까지데이터가 정형 데이터를 넘어 반정형, 비정형 데이터로 확장되면서 전통적인 RDBMS 기반 설계 방식만으로는 더 이상 유연하고 확장성 있는 시스템을 구현하기 어려워졌습니다.이에 따라 다양한 NoSQL 데이터베이스(MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Couchbase 등)가 등장하게 되었으며, 이에 적합한 데이터 모델링 전략이 필수적으로 요구됩니다. 이번 포스팅에서는 NoSQL 모델링의 핵심 개념, 주요 데이터베이스별 설계 전략, 그리고 현업에서 실수하지 말아야 할 베스트 프랙티스에 대해 상세히 살펴보겠습니다.1. NoSQL 데이터 모델링이란?NoSQL 데이터 모델링은 관계형 데이터베이스와는 다른 방식으로 데이터를 구..

타임 시리즈 DB 활용: InfluxDB vs TimescaleDB 비교 분석IoT 센서 데이터, 서버 모니터링 로그, 금융 거래 시세 등 시간에 따라 지속적으로 변화하는 데이터를 처리해야 하는 분야에서는 기존의 RDBMS보다 **타임 시리즈 데이터베이스(Time Series DB)**가 더욱 적합합니다.이러한 데이터는 수집량이 많고 쓰기(write) 빈도가 높기 때문에, 일반적인 데이터베이스로는 성능 한계에 봉착하게 됩니다. 이번 글에서는 대표적인 두 가지 타임 시리즈 DB인 InfluxDB와 TimescaleDB의 개념, 특징, 성능, 사용 사례 등을 비교해보고 실무에서 어떤 상황에 어떤 DB를 선택해야 할지 구체적으로 알아보겠습니다.1. 타임 시리즈 DB란?타임 시리즈 DB는 일정한 시간 간격으로 ..

데이터베이스 인덱싱 최적화 기법: 성능을 좌우하는 핵심 기술웹 애플리케이션에서 데이터베이스는 핵심적인 역할을 수행합니다. 수천 건, 수백만 건의 데이터를 효율적으로 검색하고 처리하려면 쿼리 성능을 최적화해야 하며, 그 중심에는 바로 **인덱싱(Indexing)**이 있습니다. 하지만 단순히 인덱스를 많이 만든다고 해서 성능이 무조건 좋아지는 것은 아닙니다.오히려 잘못된 인덱스 설계는 디스크 공간 낭비, 느려진 INSERT/UPDATE/DELETE 성능 등의 문제를 초래할 수 있습니다.이 글에서는 인덱스의 기본 개념부터 실무 최적화 기법까지 자세히 살펴보겠습니다.1. 인덱스란 무엇인가?인덱스는 책의 목차와 비슷한 구조입니다. 데이터베이스는 인덱스를 통해 특정 데이터를 빠르게 찾을 수 있으며, **풀 테이블..