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저번 주말 그룹바이 스타트업 채용 박람회에 다녀왔다.1일차 2일차 토요일 ~ 일요일을 나눠서 진행했는데, 일산에서 강남까지 이틀 연속 자신이 없어 토요일만 친구와 방문하기로 했다.도착하자마자 느낀건, 사람이 진짜 많아도 너무 많았다. (봉은사역에서 좀 헤메서 조금 늦긴 함) 입장할 때 사전에 작성한 정보를 기반으로 입장 목걸이 만들어주시면 차고 입장하면 된다. (이것도 생각보다 오래걸렸음) 그룹바이측에서 채용박람회 열심히 준비하시고 홍보도 열심히 하신 것 같았다.다만 나는 신입 개발자 입장에서 참석했는데, 이번 박람회가 신입에게 도움이 되나? 라는 생각이 들어 아쉬웠던 박람회였다. 그룹바이에서 해당 박람회 홍보시, 취업에 도움이 되는 여러 부스들이 진행 된다는 것을 보고 (이력서 첨삭, 컨설팅 등) 그런..

트랜잭션과 지속성트랜잭션의 원칙 중 Durability를 떠올려보면, 일단 커밋이 되면 DB는 반드시 데이터를 보장해야한다.그렇다면 단순히 변경된 데이터를 바로바로 디스크에 저장하면 될까? -> 이렇게 하면 문제가 발생한다.물리 디스크는 I/O 비용이 매우 높다실제 데이터가 저장되는 디스크는 I/O 비용이 매우높다 (속도가 느리다).즉, 데이터의 첫 시작점을 찾는데 너무 오래 걸리고, 대량의 데이터를 한번에 저장하게 되면 커밋하는 시간이 매우 길어진다.처리 속도가 느려지면 동시 요청을 처리할 수 있는 능력이 매우 떨어지기 때문에, MySQL의 InnoDB는 WAL(Write- Ahead Logging)이라는 방식을 사용한다.Write - Ahead LoggingWAL 방식은 Redo Log 와 Undo ..

어떠한 작업을 할 때, 여러 작업들이 하나의 단위로 진행 되어야 하는 경우, 트랜잭션을 사용하면 된다.예를 들어, 어떤 물건을 구매하고 싶다면 (비용 지불 -> 물건 획득) 이라는 작업이 하나의 프로세스로 이어져야 한다.돈만 받고 물건을 안주거나, 돈을 주지 않았는데 물건을 주는 불상사는 없어야 한다.이처럼 여러 작업이 하나로 묶여 모든 작업이 반드시 수행되어야하는 단위를 트랜잭션이라고 한다. 이후 트랜잭션의 기본적인 내용(커밋, 롤백 , 실행 등)들은 해당 시리즈에선 다루지 않겠다.트랜잭션 ACID트랜잭션이 안전하게 수행되는 것을 보장하기 위한 성질은 4가지가 있다.Atomicity (원자성)트랜잭션이 모두 반영 되던가 모두 반영되지 않아야 한다는 것을 의미한다.Consistenct (일관성)트랜잭션의..

Optimizer기본적으로 우리는 DB에 데이터를 조회할 때, SQL 쿼리를 보내고 응답을 받는다.하지만 쿼리에 따라 결과는 동일하지만 내부적으로는 그 결과를 만들어내는 방법은 매우 다양한다. 이렇게 각 테이블의 데이터가 어떤 분포로 저장되어 있는지를 통계 정보를 참조하여 기본 데이터를 비교해 최적의 실행계획을 수립하는 작업을 해주는 것이 옵티마이저이다. Storage Engine스토리지 엔진은 데이터의 저장소로써, 옵티마이저가 제공한 실행계획에 따라 스토리지 엔진이 실제 데이터를 읽어온다.여러 스토리지 엔진이 존재하지만, MySQL에서는 우리가 가장 흔하게 들어본 InnoDB가 사용된다. 옵티마이저와 스토리지 엔진이 최적의 방식으로 데이터를 가져오는 과정우리가 DB에 쿼리를 날리게 되면, 옵티마이저는 ..

클러스티드 인덱스예를 들어 위와 같이 B+트리에 데이터가 저장 되어있다고 가정하자.id를 기반으로 왼쪽 서브트리에는 더 낮은 id들이, 오른 쪽에는 높은 id들의 데이터가 배치되어 있다.해당 데이터들은 노드들을 따라가보면 원하는 데이터 (책)의 모든 데이터를 얻을 수 있다.클러스티드 인덱스란 리프 노드에 위치한 것이 데이터 그 자체인 것을 의미한다.그래서 인덱스를 따라서 데이터를 찾아내면, 데이터 자체를 조회할 수 있기 때문에 추가적 탐색이 필요 없다. 논클러스티드 인덱스각 책을 카테고리 단위로 구분하기 위해 인덱스를 생성했다면, 다음과 같은 category B+트리가 생성 될 것이다.클러스티드 인덱스와 반대로 리프 노드에 위치한 것이 데이터 그 자체가 아니라 데이터의 주소이면 해당 인덱스를 통해 원본 ..

최근 1개월간 이력서를 넣기 시작하면서부터, 왠지 모르게 주변의 눈치를 많이 보게 된다.사실 내가 잘 못한건 없는 것 같다. 근데 뭔가 잘 못한 사람이 된것 같다.내가 목표한 것까지 공부하고 이력서 쓰고 하면 나는 반드시 취업 될꺼야! 라는 호기로운 나의 생각은 1개월 전 처음 이력서를 쓰기 시작했을 때부터 개박살이 나버렸다.나처럼 실제 회사에 지원하기 위한 이력서를 쓰기 전에, 어디까지 공부하고 (혹은 어디까지 공부하고) 써야지 라고 생각하는 사람들이 많을 것 같다.개인적으로 공부하는 것 매우 좋지만, 한번 쯤은 이력서를 써보면 좋을 것 같다.내 예시로, 나는 그냥 평범한 케이스로 고등학교 졸업 -> 대학 -> 군대 -> 대학 졸업 루트를 밟은 대학교 졸업 예정자이다.이 상태로 이력서를 써보면 바로 느..

인덱스는 어떻게 구현되어 있을까이전에 인덱스는 필요한 컬럼을 미리 정렬해두어 검색속도를 빠르게 한다라는 것을 개념적으로 이해 했는데, 실제로 이런 인덱스는 어떻게 구현이 되어 있을까?먼저 인덱스는 트리구조에 대해 알아야한다. 고건 이전 게시물에서 작성해놧슴. [Algorithm] 직접 구현해 본 트리, 그리고 힙이진 트리 / 완전 이진 트리이진트리란 노드에 최대 2개의 자식 노드만 올 수 있는 트리 자료구조이다.이때, 해당 레벨의 왼쪽부터 차례차례 원소가 쌓이게 되면 완전 이진트리라고 한다.예를 들bdisappointed.tistory.com B+ Tree 구조위 게시물을 통해 완전 이진트리의 높이는 최대 O(log(N))임을 알 수 있었다.트리 구조는 탐색마다 반씩 날려버리기 때문에 좋은 자료구조인데..

인덱스가 왜 필요해요 ? 데이터베이스에서 어떤 데이터를 뒤질 때, 모든 데이터를 찾아보게 되면 이게 데이터를 뒤지는건지 내가 뒤지는건지 잘 모르겠는 순간이 온다.이렇게 어떤 데이터를 찾을 때, 전체 데이터를 다 봐야하는 것을 DB 용어로 Full Scan 이라고 한다.Full Scan은 말 그대로 전체 테이블을 다 봐야하니까, 당연히 처리 속도가 느리다. 그래서 자주 사용하는 필드 값의 위치를 저장해놓음으로써 데이터를 빠르게 탐색할 수 있다.일종의 책갈피를 꽂는다고 생각하면 되는데, 검색 속도는 빨라질 수 있겠으나 데이터를 추가할 때마다 책갈피를 꽂아 넣어야 해서 데이터를 추가하는 속도는 느려질 수 있다.인덱스의 동작 원리인덱스는 테이블에서 원하는 데이터를 쉽고 빠르게 찾기 위해 사용한다고 했다.그럼 그..

이진 트리 / 완전 이진 트리이진트리란 노드에 최대 2개의 자식 노드만 올 수 있는 트리 자료구조이다.이때, 해당 레벨의 왼쪽부터 차례차례 원소가 쌓이게 되면 완전 이진트리라고 한다.예를 들면 좌측은 완전 이진 트리이고, 오른쪽은 완전 이진트리가 아니다. 이런 트리는 배열로 표현할 수 있는데, 위 예시대로 표현 하자면 다음과 같다.-> [null, 8, 6, 3, 4, 2, 5, 7]이때 0번째 인덱스는 편의상 비워두고 1번째 인덱스부터 사용한다. 이제 그려면 규칙성이 하나 보이는데, 현재 인덱스를 기준으로 자식 인덱스를 찾을 수 있는 공식이 보이고, 자식 인덱스 기준 본인의 부모 인덱스를 찾을 수 있는 공식도 보인다.자식 부모노드 구하는 공식* 부모의 왼쪽 자식 노드 구하기 : 현재 Index * 2..