DB Session

실행 계획

• 쿼리 튜닝 경험

• 커버링 인덱스

Race condition

• 지점마다의 동기화 문제 관련

• 옆에 있을 때랑 region이 다를 때랑 다름

• 데이터베이스 하나가 망가졌을 때 복구 방법

  • 1 : 단순 복제

  • 2 : 4 군데 (주로 센트럴 존)에 복제, 카프카로 설정

대용량 데이터베이스 솔루션

• 읽어보기

DB 다운사이징

• mainframe -> oracle

Join

• 옵티마이저를 이용한 조인의 3가지 종류

  • 머지 조인

  • 해시 조인

  • 네스티드 조인

• 일반 조인

  • left

  • right

  • outer

• Ref

  • https://stackoverflow.com/questions/38549/what-is-the-difference-between-inner-join-and-outer-join

Outer Join

Group By

• Aggregation

  • MAX, SUM, MIN, AVG

논문 읽어보기

Aprox count distinct

Approximate aggregate functions  |  BigQuery  |  Google CloudGoogle Cloud

SQL : COUNT하는 2가지 방법

• COUNT (DISTINCT name)

• GROUP BY, COUNT()

Materialized view

Does MySQL Support Materialized Views?

• Difference Between View and Materialized View

• 슬롯 vs storage -> 스토리지가 더 쌈. 그래서 materized view 씀

  • https://www.techtarget.com/whatis/definition/slot-or-expansion-slot

SQL : Over() function

• Ref

  • https://learnsql.com/blog/partition-by-with-over-sql/

Nested Select statement

Nested select statement in SQL ServerStack Overflow

OLTP, OLAP

OLTP and OLAP: a practical comparison

MuSQL vs Oracle vs Mongo vs PostgreSQL

• 왜 이 DB를 사용했냐 ?

• mysql :

  • 백만건 이하 성능 무난

  • 올리기 쉬움

  • OLTP에 최적화 되어 있음

  • 인덱스도 걸기 쉬움

  • 개발 속도 빨라짐

  • 트랜잭셔널 데이터베이스

• oracle :

  • 올리면 cpu 많이 먹음

• mongo

  • 쿼리가 부자연스러움. 레포팅에서 사용하기에는 어려움. 집게는 되는데 아쉬움.

• postgre

  • 통계 분석

UDF (user defined function)

Lock

• h2 file 이라 몇 만건 안들어감.

• InnoDB -> Row locking

• Table Lock, File Rock -> 다이나모 너무 무겁고 튜닝이 어려움

Snowflake

뷰 & 프로시저 & 트리거

샤딩, 클러스터링, 파티셔닝

• 파티셔닝 : physically

  • 시간대별로 넣음

  • 장점

    • 데이터가 많을 경우 유리

  • 단점

    • 데이터가 적을 경우 시간이 많이 걸림

• 하둡

  • 서버를 여러 개 연결해서 담음

• 스팍

  • 캐시 제공. 빨리 끌어옴

• 데이터 플로우

  • 하둡에 데이터 빨리 넣는거

• 클러스터링 : logically

카디널리티

Timezone 문제