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CS/데이터베이스27

타임라인 최적화 - 04. 팬아웃 타임라인 이론 Fan Out On Read Pull Model 이다. 조회 시점에 부하가 있음 Fan Out On Write (Push Model) write 시점에 fan out을 한다. 핵심 개념 : 게시물 작성시, 해당 회원을 팔로우하는 회원들에게 데이터를 배달한다. 3번 유저가 게시물을 작성 **Fan Out On Write (Push Model)**에서는 Timeline이라는 별도의 테이블이 생기게 됨 유저가 게시물을 작성하는 시점에 해당 유저의 follow을 찾게 된다. 1번 유저(해당 유저의 follow)에게 해당 유저의 게시물을 배달해줌 → Timeline table에 게시물을 insert 해주는 것(게시물이 작성되는 시점에) 1번 유저가 게시물을 작성 follow 테이블에서 1번 유저의 follow하고.. 2023. 6. 6.
타임라인 최적화 - 03. 서비스가 커질수록 느려지는 타임라인 실습 - 타임라인 구현 흐름 회원의 팔로우 목록 조회 1번의 팔로우 회원 id로 게시물 조회 시간 복잡도 계산해보기 Follow 테이블과 Post 테이블이 있음 1번 id를 가진 타임라인 요청을 처리하는 과정을 살펴보자 from이 1번인 개체를 조회 해당 개체의 to 개체를 뽑아서 to의 id들로 게시물을 조회 시간복잡도 인덱스가 있다는 가정하에 (Follow, Post 둘다) log(Follow 전체 레코드) + 해당 회원의 Following * log(Post 전체 레코드) to 가 OR이기 때문에 해당 회원의 Following 수만큼을 곱하게 된다. Fan Out On Read (Pull Model) 읽는 시점에 Fan Out을 시킨다. 사용자가 매번 홈에 접속할 때마다 부하가 발생 따라서 팔로워수.. 2023. 6. 6.
타임라인 최적화 - 01. 타임라인이란? 타임라인 트위터, 페이스북, 인스타그램 등 SNS 팔로워들의 게시물을 보여주는 피드 실습 - 요구사항 회원 ID를 받아, 해당 회원의 팔로워들의 게시물을 시간순으로 조회 2023 KAKAO Tech Campus_BackEnd 필수 과정 DB(MySQL) 강의 정리 내용입니다. 2023. 6. 6.
페이지네이션 최적화 - 05. 커버링 인덱스 SQL문이 들어오게 되면, 바로 테이블에 접근하는 방식보다는 중간에 인덱스라는 테이블을 거쳐서 접근을 한 번 필터링 하고 테이블로 접근을 하는 것이 훨씬 빠름 → 검색 조건이 인덱스에 부합하다면, 테이블에 바로 접근 하는 것보다 인덱스를 통해 접근하는 것이 매우 빠르다. 그렇다면 테이블에 접근하지 않고, 인덱스로만 데이터 응답을 내려줄 순 없을까? → 커버링 인덱스 커버링 인덱스 예시 query SELECT 나이 FROM 회원 WHERE 나이 < 30 → 필요한 데이터는 나이 1개이다. (이는 인덱스 테이블에 있음) → 이러한 경우는 테이블에 접근하지 않고 인덱스 테이블의 접근으로 응답이 끝남 (빠르다) 다른 예시 query SELECT 나이, id FROM 회원 WHERE 나이 < 30 → id 필드도.. 2023. 6. 6.

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