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MySQL 트랜잭션과 동시성 제어 - ACID 속성 현대의 데이터베이스 시스템은 수많은 사용자가 동시에 접근하여 데이터를 읽고 수정하는 복잡한 환경에서 운영됩니다. 이러한 환경에서 데이터의 정합성을 유지하고 예기치 않은 오류로부터 데이터를 보호하는 것은 시스템의 신뢰성을 위해 무엇보다 중요합니다. 데이터베이스는 트랜잭션(Transaction)이라는 개념을 통해 이러한 과제를 해결합니다. 트랜잭션은 데이터베이스 작업을 논리적으로 묶은 하나의 단위로서, 관련된 모든 연산이 완전히 성공하거나 혹은 완전히 실패하도록 보장하여 데이터의 무결성을 지킵니다. 이처럼 트랜잭션이 안전하고 신뢰성 있게 처리되기 위한 핵심적인 네 가지 원칙이 바로 ACID입니다. 본 글에서는 데이터베이스 시스템의 근간을 이루는 이 ACID 속성 각각의 정확한 의미와 중요성을 재정의하고, M.. 2025. 5. 6.
MySQL 대용량 데이터 처리 전략 (파티셔닝, 샤딩) MySQL 대용량 데이터 처리 전략 중 파티셔닝과 샤딩을 알아보겠습니다. 데이터가 폭발적으로 증가하는 현대 환경에서, 테이블 크기가 수억 건을 넘어서면서 기존의 인덱싱 및 쿼리 튜닝만으로는 감당하기 어려운 성능 한계에 직면하는 경우가 빈번합니다. 단일 데이터베이스 서버의 물리적 제약(CPU, 메모리, 디스크 I/O)을 넘어서는 대용량 데이터를 효율적으로 관리하고 처리하기 위해서는 데이터 저장 및 접근 방식 자체에 대한 근본적인 변화가 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대표적인 두 가지 핵심 전략이 바로 파티셔닝(Partitioning)과 샤딩(Sharding)입니다. 파티셔닝은 하나의 거대한 테이블을 논리적인 규칙에 따라 내부적으로 여러 조각으로 나누어 관리하는 단일 데이터베이스 내의 기술이며, .. 2025. 5. 5.
MySQL 공통 테이블 표현식(Common Table Expressions, CTEs) 사용법 복잡한 비즈니스 로직을 SQL로 구현하다 보면, 쿼리가 길어지고 여러 단계의 데이터 가공이 필요해지면서 가독성이 떨어지고 유지보수가 어려워지는 문제에 직면하게 됩니다. MySQL 8.0부터 도입된 공통 테이블 표현식(Common Table Expressions, CTEs)은 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 주는 강력한 기능입니다. WITH 키워드를 사용하여 쿼리 내에서 재사용 가능한 명명된 임시 결과 집합을 정의함으로써, 복잡한 쿼리를 논리적인 단위로 명확하게 분리하고 구조화할 수 있습니다. 이는 특히 다단계 연산이 필요하거나, 동일한 중간 결과 집합을 여러 번 참조해야 하는 경우, 그리고 기존의 SQL로는 표현하기 까다로웠던 조직도나 부품 목록(BOM)과 같은 계층적 데이터를 처리해야 할 때(재귀 C.. 2025. 5. 5.
MySQL 윈도우 함수(Window Functions) 활용 실전 예제 데이터 분석의 요구사항이 복잡해짐에 따라, 전통적인 SQL 집계 방식만으로는 한계에 부딪히는 경우가 많습니다. MySQL 8.0부터 본격적으로 지원되기 시작한 윈도우 함수(Window Functions)는 이러한 분석 쿼리의 패러다임을 바꾸는 강력한 기능입니다. 기존의 GROUP BY를 사용한 집계 함수가 여러 행을 하나의 요약된 행으로 축소하는 반면, 윈도우 함수는 결과 집합의 개별 행은 그대로 유지하면서, 각 행이 속한 특정 그룹(파티션 또는 윈도우) 내의 다른 행들과의 관계를 바탕으로 순위, 누적 합계, 이동 평균, 행 간 값 비교 등 다양한 계산을 수행하여 새로운 컬럼을 추가할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 과거에는 복잡한 서브쿼리나 비효율적인 셀프 조인을 사용해야만 가능했던 분석 로직을 훨씬 간.. 2025. 5. 5.
MySQL 서브쿼리 최적화 전략 (IN, EXISTS, JOIN 변환 등) SQL에서 서브쿼리(Subquery)는 쿼리 내부에 또 다른 쿼리를 포함시키는 방식으로, 복잡한 조건이나 필터링 로직을 간결하게 표현할 수 있게 해주는 강력하고 유연한 기능입니다. SELECT 절, FROM 절, WHERE 절 등 다양한 위치에서 활용되어 데이터 조회 및 가공의 표현력을 높여주지만, 그 편리함 이면에는 성능 저하라는 잠재적 위험이 도사리고 있습니다. 특히 과거 MySQL 버전에서는 서브쿼리 처리 방식의 비효율성으로 인해 성능 문제의 주범으로 지목되는 경우가 많았습니다. 최신 버전에서는 서브쿼리 구체화(Materialization), 세미 조인(Semi-Join) 등 다양한 자동 최적화 기법이 도입되어 상당 부분 개선되었지만, 여전히 서브쿼리의 종류(스칼라, 인라인 뷰, 중첩)와 사용 방식.. 2025. 5. 4.
MySQL 쿼리 성능 최적화 기법 - EXPLAIN 효율적인 인덱스 설계는 쿼리 성능 향상의 기반이지만, 그것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 작성된 SQL 쿼리가 실제로 데이터베이스 내부에서 어떻게 처리되는지 이해하고, 병목 지점을 찾아 개선하는 과정이 필수적입니다. 이때 가장 강력하고 기본적인 도구가 바로 EXPLAIN 명령어입니다.EXPLAIN은 MySQL 옵티마이저가 특정 SQL 문(주로 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, REPLACE)을 어떻게 실행할 것인지에 대한 실행 계획(Execution Plan)을 보여줍니다. 개발자와 DBA는 이 실행 계획을 분석하여 쿼리가 인덱스를 제대로 활용하는지, 불필요한 작업을 수행하지는 않는지, 어떤 방식으로 테이블에 접근하고 조인하는지 등을 파악하고 성능 개선의 단서를 얻을 수 있습.. 2025. 5. 4.

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