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데이터베이스 설계를 위한 도메인 파악 🎯

여러분은 혹시 이런 경험이 있으신가요? 🤔 새로운 프로젝트에 투입되어 데이터베이스를 설계해야 하는데, 그 업무 도메인에 대해 전혀 모르겠다는 막막함 말이죠. 금융 시스템인데 대출이 뭔지, 이커머스인데 재고 관리가 어떻게 돌아가는지 모르면서 어떻게 테이블을 설계한단 말인가요? 오늘은 이런 고민을 해결하는 '도메인 파악 능력'을 키우는 방법에 대해 이야기해보겠습니다!등장 배경 📚과거에는 데이터베이스 설계가 주로 기술적인 측면에만 집중되었습니다. 정규화 이론을 잘 알고, SQL을 잘 다루면 충분하다고 생각했죠. 하지만 시스템이 복잡해지고 비즈니스 요구사항이 다양해지면서 상황이 바뀌었습니다. 과거의 접근 방식:기술 중심적 설계ER 다이어그램과 정규화에만 집중개발자와 비즈니스 전문가 간 소통 부족현재의 변화:..

🧩 세상의 모든 지식을 연결하는 거미줄, 지식 그래프!

지식 그래프(Knowledge Graph)는 이름만 들으면 복잡하고 어렵게 느껴질 수 있지만, 사실 우리는 이미 일상에서 지식 그래프의 편리함을 매일 경험하고 있습니다. 세상을 더 똑똑하게 만드는 이 기술의 정체를 쉽고 재미있게 파헤쳐 보겠습니다.🤔 퀴즈로 시작해볼까요?구글에서 '레오나르도 다빈치'를 검색했을 때, 그의 생년월일, 직업, 대표작 등이 담긴 정보 상자가 오른쪽에 나타나는 이유는 무엇일까요?A) 전 세계 사람들이 투표해서 정한 정보라서B) 구글 직원이 직접 손으로 입력한 정보라서C) '지식 그래프' 기술을 사용해 관련된 정보를 연결했기 때문에D) 가장 많이 검색된 웹사이트의 내용을 그대로 보여주는 것이라서정답은 글의 뒷부분에서 확인해 보세요!📚 지식 그래프의 기본 정의지식 그래프란 현실 ..

여러분은 실시간으로 주식 가격이 업데이트되거나 알림이 자동으로 표시되는 웹사이트를 본 적이 있나요? 새로고침 없이 어떻게 작동하는지 궁금하셨나요? 오늘은 그 비밀 중 하나인 SSE에 대해 알아보겠습니다!등장 배경전통적인 웹 통신에서는 클라이언트(브라우저)가 서버에 요청을 보내고, 서버가 응답하는 방식으로 데이터를 주고받았습니다. 그러나 이런 방식은 실시간 데이터를 표시해야 하는 상황에서 몇 가지 문제점이 있었죠.과거에는 다음과 같은 방법으로 실시간 데이터를 처리했습니다:전체 페이지 새로고침: 90년대에는 페이지나 프레임을 주기적으로 새로고침하는 방식을 사용했습니다.폴링(Polling): Ajax를 사용해 주기적으로 서버에 데이터를 요청했습니다.롱 폴링(Long Polling): 서버가 응답할 때까지 연결..

여러분의 웹 애플리케이션이 느리게 동작하나요? 사용자가 늘어날수록 페이지 로딩이 느려지는 문제가 있나요? 대부분의 경우 MySQL 데이터베이스가 병목 현상의 원인일 수 있습니다. 오늘은 MySQL 성능을 극대화하는 방법을 알아보겠습니다!등장 배경과거 웹 애플리케이션은 단순한 구조와 적은 트래픽으로 데이터베이스 최적화에 큰 신경을 쓰지 않았습니다. 하지만 인터넷 사용자가 폭발적으로 증가하고, 애플리케이션이 복잡해지면서 데이터베이스 성능은 전체 시스템의 핵심 요소가 되었습니다. 특히 MySQL은 오픈소스로 널리 사용되지만, 기본 설정만으로는 높은 트래픽을 감당하기 어렵습니다.MySQL이 해결하는 주요 문제점:데이터 접근 속도: 수백만 레코드에서 필요한 정보를 빠르게 검색동시성 처리: 수천 명의 사용자가 동시..

안녕하세요! 오늘은 데이터베이스 세계에서 중요하지만 종종 오해되는 개념인 '트랜잭션 격리 수준'에 대해 알아볼게요. 여러 사람이 동시에 은행 계좌에 접근하는 상황을 상상해보세요. 내가 돈을 인출하는 동안 다른 사람도 같은 계좌에서 돈을 인출한다면? 이런 혼란을 방지하는 것이 바로 격리 수준의 핵심이랍니다!등장 배경과거 초기 데이터베이스 시스템에서는 동시성 제어가 제한적이었어요. 사용자가 적고 트랜잭션이 단순했을 때는 큰 문제가 없었지만, 시스템이 복잡해지고 동시 접속자가 증가하면서 데이터 일관성 문제가 심각해졌습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 ANSI/ISO SQL 표준은 네 가지 트랜잭션 격리 수준을 정의했어요.트랜잭션 격리 수준이 해결하는 문제:동시성 vs 일관성 충돌: 여러 트랜잭션이 동시에 실행..

안녕하세요! 데이터가 넘쳐나는 시대, 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 능력은 점점 더 중요해지고 있습니다. 그 핵심에는 바로 잘 설계된 데이터베이스가 있죠. 마치 튼튼한 건물을 짓기 위해 정교한 설계도가 필요하듯, 안정적이고 효율적인 데이터베이스 시스템을 구축하기 위해서는 체계적인 설계 과정이 필수입니다.데이터베이스 설계는 크게 개념적 설계, 논리적 설계, 물리적 설계의 세 단계로 나뉩니다. 오늘은 이 중에서도 데이터베이스의 뼈대를 만드는 가장 중요한 두 단계, 개념적 설계와 논리적 설계에 대해, 시각적인 흐름도와 함께 쉽고 명확하게 알아보겠습니다!왜 데이터베이스 설계가 중요할까요?본격적으로 시작하기 전에, 왜 이렇게 단계를 나누어 설계를 해야 하는지 궁금하실 수 있습니다. 잘 된 데이터베이스 설계..

혹시 데이터나 작업 순서를 정리할 때, "이건 먼저 해야 하고, 저건 그 다음에 해야 해!" 같은 생각 해본 적 있나요? 바로 그런 논리를 깔끔하게 구조화한 게 DAG, 즉 순환 없는 방향 그래프(Directed Acyclic Graph)예요 😄 이 글에서는 DAG가 뭔지, 왜 필요한지, 어디에 쓰이는지 쉽게 풀어볼게요!등장 배경예전에는 작업을 리스트로 나열하거나, 순서를 머리로 기억하거나, 복잡한 플로우를 종이에 그려가며 정리했어요. 하지만 복잡한 시스템에서는 단순 리스트나 트리로는 한계가 있었죠.작업 간의 의존성(Dependency), 즉 "이게 끝나야 저걸 할 수 있다"는 관계를 효율적으로 표현하려면 좀 더 강력한 구조가 필요했어요. 그래서 등장한 게 DAG입니다!DAG는 다음과 같은 문제를 해결..

안녕하세요! 이전에 확장 가능한 테이블 설계의 기본 개념을 살펴봤는데요, 오늘은 더 깊이 파고들어 실제 구현 방법과 최적화 전략에 대해 자세히 알아보겠습니다. 대규모 데이터를 다루는 아키텍트와 개발자분들께 실질적인 도움이 될 내용으로 준비했습니다. 🧐정규화와 비정규화의 깊은 이해정규화의 단계별 접근 🔍정규화는 단순히 데이터 중복을 제거하는 것 이상의 의미가 있습니다. 각 정규화 단계가 해결하는 문제를 이해하면 더 효과적인 설계가 가능합니다.1NF (제1정규형)모든 속성값이 원자값(atomic value)이어야 함반복 그룹이 없어야 함-- 1NF를 위반하는 테이블 (반복 그룹 포함)CREATE TABLE orders_violation ( order_id INT PRIMARY KEY, customer..

안녕하세요! 여러분은 서비스가 성장하면서 데이터베이스가 버티지 못하는 경험을 해보셨나요? 🤔 처음에는 빠르게 동작하던 쿼리가 데이터가 쌓일수록 느려지고, 결국 전체 시스템 성능이 저하되는 문제로 이어지곤 합니다. 마치 처음에는 작은 아파트가 충분했지만, 가족이 늘어나면서 더 큰 집이 필요해지는 것과 비슷하죠! 오늘은 이런 문제를 해결하기 위한 확장 가능한 테이블 설계 전략에 대해 알아보겠습니다.등장 배경초기 데이터베이스 시스템들은 대부분 단일 서버에서 운영되는 구조였습니다. 1970년대 관계형 데이터베이스가 등장했을 때는 데이터의 양이 현재와 비교할 수 없을 정도로 적었고, 주로 수직적 확장(더 강력한 서버로 업그레이드)에 의존했습니다. 하지만 인터넷의 발전과 함께 데이터 양이 폭발적으로 증가하면서 기..

요약: RAG 시스템의 성능을 결정짓는 중요한 요소인 TopK 파라미터의 최적값 선정에 관한 가이드입니다. 쿼리 복잡성, 문서 특성, 청크 크기에 따른 권장 값과 동적 TopK 방식의 장점을 소개합니다. 적절한 TopK 값 선정으로 검색 정확도와 리소스 효율성을 모두 향상시키는 방법을 알아봅니다.RAG 시스템에서 TopK가 뭔가요? 🤔여러분이 도서관에서 보고서를 작성하는 상황을 상상해보세요.주제에 관련된 책을 몇 권 참고해야 할까요?너무 적게 가져오면 정보가 부족하고, 너무 많이 가져오면 읽는 데 시간이 오래 걸립니다.RAG 시스템의 TopK가 바로 이런 역할을 합니다!검색된 문서(청크) 중 상위 K개를 선택하는 파라미터이 값이 LLM에게 제공되는 정보의 양과 질을 결정결국 생성 품질, 처리 속도, 자..