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시멘틱 태그 👣 개요 인터넷 발전으로 인해 웹 페이지 마다의 일정한 규격 필요성이 대두되었다. 일정 규격 없이 무분별한 div 태그 사용은 웹문서에서 원하는 정보를 찾기 어렵게 만들었다. 이런 문제를 해결하기 위해 사이트마다의 공통적으로 사용되는 구조를 설계하기 위한 태그를 만들었고 이것을 Sementic Tag라고 한다. 이로서 대강의 사이트 구조를 파악할 수 있게 되었다. 👣 주요 태그 정리 머리글, 제목 다른 페이지로의 이동을 위한 링크 공간 양 옆 섹터. 바닥글, 연락처 정보, 사이트 맵, 웹사이트를 하나로 묶고 SEO를 강화하는 데 도움이 되는 소셜 미디어 사이트에 대한 링크와 같은 추가 링크가 포함됨. 메인 내용을 담는 태그. 문서당 1개만 존재해야 함. 독립적인 글을 다루는 태그. 블로그 게시물, 뉴스 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 16.
Blade Template 기초 👣 개요 Laravel에서 사용하는 템플릿 엔진을 Blade라고 함. 👣 문법 1. 데이터 주입 2. XSS 공격을 막기 위한 이스케이프 없이 데이터 주입 3. if문 4. 인증 지시어 5. 환경 지시어 6. 반복문 7. 주석 처리 8. 템플릿 상속 9. 조각 템플릿 삽입 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 20.
Laravel 라우트 👣 개요 . ├── .env # 글로벌 설정 중 민감한 값, dev/production 등 앱 실행환경에 따라 변경되어야 하는 값을 써 놓는 곳 ├── app │ ├── Console │ │ ├── Commands # 콘솔 코맨드 하우징 │ │ └── Kernel.php # 콘솔 코맨드, 크론 스케쥴 등록 │ ├── Events # 이벤트 클래스 하우징 │ ├── Exceptions # Exception 하우징 │ │ └── Handler.php # 글로벌 Exception 처리 코드 │ ├── Listeners # 이벤트 핸들러 │ ├── Jobs │ ├── Policies │ ├── Http # Http 요청 처리 클래스들의 하우징 │ │ ├── Controllers # Http Controller .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 20.
Laravel 설치 방법 👣 레퍼런스 - WSL를 이용한 Ubuntu 환경 Laravel - The PHP Framework For Web Artisans Laravel is a PHP web application framework with expressive, elegant syntax. We’ve already laid the foundation — freeing you to create without sweating the small things. laravel.com - 아래는 php 설치만을 위해 남김 01. Window환경에서 Laravel 개발환경 구축 웹 사이트 개발에 앞서 먼저 윈도우에서 라라벨 개발환경 구축하는 방법에 다루기로 한다. 라라벨은 GUI환경보다는 CLI환경에 적합하므로(명령행 도구를 많이 씀) 윈도.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 20.
성능 테스트 👣 개념 부하 테스트 1 시간 정도의 부하를 가하면서 TPS[Transaction Per Second]와 응답 시간을 구하는 테스트. 내구성 테스트 8 시간 이상 부하를 가함 스트레스 테스트 피크 트래픽의 2배 부하를 가함 스파이크 테스트 피크 트래픽 이상의 부하를 반복적으로 증가킴 확장성 테스트 더이상 확장하지 못하도록 막는 시스템의 최대치가 무엇인지 확인 볼륨 테스트 영화 데이터처럼 많은 용량의 데이터가 요청 혹은 응답을 대비하는 테스트 👣 툴 비교 JMeter java로 구성됨. .jmx 파일 생성 후 CLI로 실행 가능 HTTP(S), FTP, SOAP 등등의 다양한 프로토콜 지원 nGrinder Jython or Groovy 스크립트를 사용해서 시나리오 작성 Custom Library로 테스트 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 17.
Docker 관련 명령어 정리 👣 docker run $ docker run () () () -d | 데몬 모드, 백그라운드에서 동작 -e | 환경 변수 주입, -e FOO=bar -p | 포트 설정, 80:8080, [호스트:컨테이너] -v | 볼륨 지정 --name | 컨테이너 이름 지정 👣 docker ps -a | 모든 컨테이너 나열 -s | size 표시 -q | container ID만 표기 -n | 시간 내림차순으로 마지막 n개를 표기함 👣 docker exe docker exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND [ARG...] -e | 환경 변수 부여 -i | 대화형 모드, 명령 실행 결과를 창으로 띄움 -d | 쉘이 블록되지 않고 명령을 계속 실행 -t | 유사 터미널 할당 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 17.
GrayLog 👣 개요 Log Management System(LMS) MongoDB와 Elasticsearch를 기반으로 하고 있음. 👣 특징 - 대시보드를 통한 시각화 - 이벤트 기반 알림 설정 가능 👣 Components - Graylog-server | 다양한 Data Source의 로그를 구문 분석, 로그를 처리할 수 있는 Web-UI 제공 - MongoDB | 메타데이터 저장. - Elasticsearch | 로그 저장 및 검색 엔진 역할 수행 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 15.
Grafana 👣 개요 Data Visualization 도구. 여러 도구들과 함께 사용되고 다양한 대시보드 패널을 제공. 👣 Alerting - Alert Rule | Metric에 1개 이상의 Evaluation Rule 적용. 이것을 바탕으로 이벤트 발생 가능. - Labels | - Contact Point | 알람을 받기 위한 수단 지정. Ex) Email, Slack - Notification Policy | 어떤 Alert Rule에 Contact Point에 맵핑할 것인지 지정 - Silences | 특정 기간과 Label 등을 지정해서 알람을 받지 않도록 지정. 👣 Alerting Pipeline 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 14.
Prometheus 👣 개요 모니터링 경고를 제공하는 시계열 오픈 소스 모니터링 도구 - Pull 방식의 데이터 수집[Push 방식도 가능] - PromQL 쿼리 사용 - 시계열은 Metric 이름과 Key-Value 쌍으로 식별됨. 👣 Pull Vs Push Pull Type Prometheus 서버가 대상 시스템에게 요청을 보내 Metrics를 받습니다. Push Type Prometheus 서버에게 대상 시스템이 수시로 Metrics를 전달합니다. 해당 경우, Prometheus 서버가 작동하는지 여부를 알 수 없이 계속 전달한다는 단점이 있습니다. 👣 Prometheus Components 👣 Exporter exporter란? 대상 시스템의 상황을 메트릭으로 가져갈 수 있도록 정보를 수집하고 API를 구비해 요청 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 14.
ELK 👣 개요 Elasticsearch, Logstash, Kibana의 약자를 따서 ELK Stack이라고 부름. 로그 수집 | Logstash, Beats 로그 저장 | Elasticsearch 로그 시각화 | Kibana 👣 Elasticsearch Apache Lucene 기반의 실시간 분산 검색 엔진 - 정형, 비정형 데이터 검색 기능 - 역색인 기반 빠른 검색 속도 지원 - Cluster 지원으로 고가용성 확보 데이터 구조 - Document | RDBMS의 Row에 대응. 데이터 최소 단위. - Field | RDBMS의 Column에 대응. Document의 데이터 타입 - Mapping | Field 속성을 정의 및 Indexing 방법 정의 - Index | RDBMS의 Table에 대응. .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 14.
Github Actions 👣 특이 사항 장점 무료로 CI 과정을 수행할 수 있음. 별도의 서버가 필요하지도 않고 사용 비용을 내지 않아도 됨. Github와 쉽게 통합됨. 이미 마켓에 많이 공유되는 작업들이 존재함. 단점 해당 방식은 원래 CI만 수행할 수 있음. 환경 변수 관리가 어려움. 👣 구성 요소 Workflow Job을 포함하는 프로세스 Event workflow를 동작시키는 trigger Job 동일한 runner에서 실행되는 step 모음 Runner workflow를 수행하는 서버 Artifact 작업 완료 후 보관하는 결과물 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 12.
Terraform 👣 특징 - Hashicorp 회사에서 오픈 소스로 개발 중인 laC 도구 - HCL 언어를 사용해서 리소스 선언 - CloudFormation과 달리 AWS, Azure, GCP와 같은 클라우서 서비스에 대해 Provider 방식으로 제공 - 인스턴스, 네트워크와 같은 Low-Level 뿐만 아니라 DNS, SaaS와 같은 High-Level 요소도 관리 가능. - 변경 계획과 변경 적용을 분리해서 실수를 줄일 수 있다. - Execution Plan - 종속성 그래프를 작성해서 해당 변경이 인프라에 어떤 영향을 줄 수 있는지 확인 가능 - Resource Graph 👣 배포 workflow 1. Refresh - 현재 인프라 확인. 2. Plan - 예상되는 변경점 미리 확인 3. Apply - 선후.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 12.
코드형 인프라 👣 laC - Infrastructure as Code AWS를 운영하면서 어떤 절차에 의해 서버 및 인프라를 구축했는지 문서화가 어려운 경우가 많다. 이런 경우, 운영 기록을 코드로 남길 수 있다면 다음과 같은 이점을 가질 수 있다. 1. 버전 관리 가능 코드로 인프라 운영 기록을 남길 수 있다면 Git을 이용해서 버전관리를 할 수 있다. 버전 관리가 가능하다는 것은 롤백이 쉽다는 것이며 문서화가 용이하다는 뜻이다. 2. Human Error 감소 한번 설정한 인프라 운영 방법을 문서화 한다고 한들 누락에 의해서 혹은 UI 변경에 의해서 재현하기 어려운 경우가 발생한다. 코드로 정의하고 나면 굳이 다시 해석할 것 없이 그대로 코드를 실행시키면 된다. 하지만, 언제나 그렇듯 항상 이점만 있는 것은 아니다.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 12.
CI/CD 정리 👣 CI/CD란? CI : 지속적 통합이라는 의미로, '코드 변경 사항'이 빌드 및 테스트 되어 공유 레포지토리에 통합하는 것. 기능 추가 혹은 수정을 매우 빈번하게 하는 경우 코드 검증 시간을 단축. CD : 지속적 배포라는 의미로, 개발자의 변경 사항이 프로덕션 환경까지 릴리즈 되는 것. - continuous delivery : 자동으로 배포 X - continuus deployment : 자동으로 배포 O 👣 CI/CD LifeCycle 1. Design 2. Develope 3. Build 4. Test 5. Deploy 6. Monitor 👣 무중단 배포 전략 Blue-Green 배포 Blue는 새롭게 생성한 어플리케이션 인스턴스, Green은 기존에 사용하던 인스턴스. Blue가 서버에 완전.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 12.
AWS AutoScaling Group 👣 Autoscaling Group 트래픽에 따라 Scale In, Out하는 EC2 인스턴스 그룹 👣 Launch template & Golden AMI 인스턴스의 구성 정보를 템플릿화한 것. Golden AMI[Amazon Machine Image]는 OS를 포함한 필수 패키지를 의미하며 이것이 설정되어 있으면 편히 AutoScaling을 수행할 수 있다. 👣 Policy 단순 조정 정책 - Simple Scaling Cloudwatch 경보 위반을 트리거로 Scale Out/In 하는 정책. 대상 추적 조정 정책 - Target Tracking Scaling 특정 지표값이 유지되도록 Scale Out/In 하는 정책. 예를 들어, CPU 80%을 유지하도록 조정할 수 있음 단계 조정 정책 - Ste.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 11.
네트워크 기초 👣 CIDR - Classless Inter-Domain Routing 클래스 없이 네트워크를 구분지을 수 있어서 더 유연하게 IP주소를 여러 네트워크 영역으로 나눌 수 있다. 위 이미지처럼 나누면 IP 낭비가 너무 많기 때문에 CIDR 방식이 나오게 되었다. 위 표시 내용에서 "/24"는 24번째 비트 이후에 오는 모든 비트를 할당한다는 뜻이다. 때문에 위 에서 사용할 수 있는 IP 주소는 "10.0.0.0 ~ 10.0.0.255"가 된다. 👣 대역폭과 트래픽 트래픽이란? 회선을 지나가는 데이터량. 대역폭이란? 회선을 지나가는 초당 데이터량. 👣 웹 브라우저에 URL(www.google.com) 입력 시, 수행되는 일들 1. 웹 브라우저가 URL 분석 2. HSTS 목록을 뒤져서 URL을 찾으면 HTT.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 10.
AWS 아키텍처 설계 기초 👣 설계 시, 고려해야 하는 것들 운영 우수성 - 장애 시나리오 만들기 - 모든 장애 리뷰 및 회고 - 롤백을 고려한 변경작업 수행 보안 - 시스템 접근에 대한 추적[Cloudtrail 등] - 모든 OSI 7 Layer에 대해 보안 적용 안정성 - 장애 자동 복구 구축 - 장애 복구 훈련 수행 - 가용성 있는 수평 확장 설계 성능효율성 - 빠른 글로벌 접근 가능한 설계 [Cloudfront 등] - 서버리스 아키텍처 활용 [Lambda, Fargate, S3 등] 비용최적화 - 적절한 약정 채택 - 클라우드 마이그레이션을 통한 온프레미스 운영비 최소화 - 관리형 서비스를 통한 운영비용 최소화 - 월 비용 분석을 통한 비용 최적화 수행 👣 AWS 인프라 확장 과정 1. 단일 EC2 + 단일 RDS + R.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 10.
AWS 계정 관련 기초 지식 👣 MFA - Multi-Factor Authentication 계정 인증 과정 이외에도 추가적인 보안 과정을 씌우는 것. 👣 IAM - Identity and Access Management 특정 계정의 리소스에 대한 접근 권한을 정의하는 장치. RBAC - 역할 기반 접근 제어 정책 개개인의 권한을 일일이 지정. ABAC- 속성 기반 접근 제어 정책 역할이라는 것으로 추상화해서 개개인의 권한을 지정하는 것이 아닌 역할 군마다 권한을 지정하는 것. 👣 AWS Organization 여러 AWS 계정을 조직으로 통합시켜서 관리하는 서비스. 이것을 이용하면 여러 계정의 비용 지출을 한꺼번에 처리할 수도 있고 보안 및 규정 준수 요구 사항을 일괄 관리할 수도 있다. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 9.
AWS 보안 규정 및 비용 체계 👣 공동 책임 모델 AWS는 일부 객체에 대한 보안만 책임짐. 나머지 보안은 고객에 책임져야 함. AWS는 인프라 내의 결함을 패치하고 수정할 책임만 질 뿐 게스트 OS 및 애프릴케이션에 패치를 적용할 책임을 지지 않음. AWS는 인프라 장치의 구성을 유지 관리하지만 OS, DB, Application을 구성할 책임은 지지않음. 👣 가격 약정 할인 정책 오로지 사용량 기반 과금인 'On-Demand' 방식으로만 비용을 지불하는 것이 아닌 일정 기간동안 사용하겠다는 약정을 체결하면 미리 선납을 통해 비용 할인받을 수 있다. 그러한 약정에는 RI와 SP 방식이 존재한다. RI는 매우 저렴한 가격으로 서비스를 누릴 수 있지만 지역, 크기, 인스턴스 패밀리를 정하면 변경이 불가능하다는 단점이 있다. SP는 RI.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 9.
AWS 서비스 기초 👣 AWS 리전 코드 규칙 Ex) ap-northeast-2 => 서울 AWS 인프라 [지역] - [지리적 위치] - [순번] 👣 AWS 가용 영역(Availability Zone) 1개의 리전은 최소 2개 이상의 가용 영역으로 구성되어 있고 가용 영역은 1개 이상의 데이터 센터로 구성되어 있다. 때문에 화재, 정전, 자연재해 등등의 문제로 서버가 다운되더라도 문제없이 서비스를 이어나갈 수 있다. 👣 AWS 엣지 로케이션 (Edge Location) AWS의 CDN들의 여러 서비스를 빠른 속도로 제공하기 위한 Cache Server라고 볼 수 있다. 정확히 말하면 AWS의 CDN인 CloudFront와 DNS 서비스인 Route53의 캐시 서버를 의미한다. 👣 AWS 컴퓨팅 서비스 EC2 - Elasti.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 9.
클라우드 서비스 기초 개념 👣 Public Cloud Vs Private Cloud 퍼블릭 프라이빗 컴퓨팅 리소스 소유 여부 X O 제공 방법 Internet 사설 네트워크 비고 가상화 기술로 만든 서비스 그대로 사용 가상 컴퓨팅 기술 직접 구축 👣CSP, Cloud Service Provider - 클라우드 서비스 제공 업체 1. 해외 AWS, GCP, Azure, IBM Cloud, Oracle, Alibaba Cloud, Tencent Cloud 2. 국내 Naver Cloud Platform, NHN Cloud, Gabia.Cloud, Kakao i Cloud, Kt Cloud 👣 Cloud Service 특징 1. 탄력성 및 민첩성: 단 한번의 클릭으로 생성/삭제 및 확장 가능 2. 확장성: 급증하는 서비스, 트래픽에 대.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 1. 9.
HLS - Http Live Streaming 👣 Reference https://www.cloudflare.com/ko-kr/learning/video/what-is-http-live-streaming HTTP 라이브 스트리밍이란? (HLS) HTTP 라이브 스트리밍이란 HTTP를 전송 채널로 하는 라이브 스트리밍 프로토콜이다. 💡 라이브 스트리밍실시간으로 영상물을 재생하는 것HLS에서는 m3u8과 ts를 사용한다. m3u8은 영상 재생을 위한 velog.io 👣 개요 동영상 파일의 경우, 대부분 큰 용량을 가지고 있어 일부분을 확인하기 위해 전체 파일을 요구하는 것은 낭비이다. 때문에 사용자가 동영상을 요구할 때, 하나의 파일 통짜로 주는 것이 아니라 원하는 시간대의, 원하는 화질의 파일을 건네주면 된다. 이런 작업을 수행하기 위해 여러가지 프.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 30.
Google의 Gemini 서비스 공개 👣 Reference Gemini - 나무위키 이 저작물은 CC BY-NC-SA 2.0 KR에 따라 이용할 수 있습니다. (단, 라이선스가 명시된 일부 문서 및 삽화 제외) 기여하신 문서의 저작권은 각 기여자에게 있으며, 각 기여자는 기여하신 부분의 저작권 namu.wiki 구글 제미나이(Gemini)! 너 잼민이 아냐? | Smilegate.AI 오늘 소개할 기술은 구글의 제미나이입니다. 제미나이는 구글에서 LLM의 최고는 누구인가, 어떤 모달리티까지 커버할 수 있는가, 요즘 핫한 on-device AI까지 다 먹어버리겠다고 나온 모델입니다. smilegate.ai 👣 개요 구글과 딥마인드가 개발한 멀티모달 인공지능. 여기서 멀티모달이란 기존에 텍스트로만 소통할 수 있던 ChatGPT, Bard와는 달.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 9.
실시간 영상 스트리밍 서비스인 Twitch 한국 철수 👣 Reference 트위치 대한민국 사업 철수 사건 - 나무위키 한국 시간 기준 2024년 2월 27일부로 한국 내 Twitch 운영이 종료됩니다. 어려운 결정에 이르게 된 자세한 내용은 Twitch 블로그를 통해 확인하실 수 있습니다. [ 펼치기 · 접기 ]오늘 매우 유감스러운 namu.wiki 망 사용료 - 나무위키 국내 망 이용료, 유럽보다 15배 비싸 2016년 8월 18일 CDN 업체인 클라우드플레어는 전 세계의 망 사용료에 관한 글을 올리며 한국의 망 사용료는 유럽보다 15배 이상 비싸며, 2015년 미래창조과학부( namu.wiki 그리드 컴퓨팅 - 나무위키 이 저작물은 CC BY-NC-SA 2.0 KR에 따라 이용할 수 있습니다. (단, 라이선스가 명시된 일부 문서 및 삽화 제외) 기여하.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 12. 9.
유용한 도구 모음 👣 개요 형식에 얽매이지 않고 자유롭게 메모 가능한 게시글. 👣 Awk - 로그 내용 파싱 도구 로그 내용을 마치 엑셀처럼 분해할 수 있는 유용한 도구 REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE ubuntu 20.04 1a2b3c4d5e6f 2 weeks ago 73.9MB nginx latest 7a8b9c0d1e2f 3 months ago 132MB myapp v1 3g4h5i6j7k8l 1 year ago 458MB 위와 같은 출력 내용이 있을 때, 공백을 기준으로 파싱을 도와주는 명령어. docker images | awk '{ print $1 }' 만약 위 명령어의 출력값을 호출하면 다음과 같이 1번째 열의 내용이 출력됨. REPOSITORY ubuntu nginx mya.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 30.
Optimizer 中 캐싱에 따른 검색 속도 향상 👣 개요 캐싱에 따른 검색 속도 향상 여부를 확인하는 실험. 👣 실험 계획 Item 테이블의 Row 갯수는 100만 개 입니다. 테스트를 위해 2개의 메서드를 구성했습니다. 1번째 메서드는 'readById' 메서드로서 단순히 ID값으로 엔티티를 조회하는 메서드입니다. 2번째 메서드는 'readByIdWithCaching' 메서드로서 ' readById'에 단순히 캐싱을 적용했다고 볼 수 있습니다. 실험에 사용되는 테스트 코드는 위와 같이 순차적으로 N번 메서드를 호출하고 해당 실행 시간을 확인하는 형태로 진행된다. 👣 실험 수행 ⚗️ 대조군 - 캐싱 없이 검색 1000번 정도 메서드를 호출했을 때의 결과다. 3149 ms, 즉 3.149초가 걸림을 알 수 있다. ⚗️ 실험군 - 캐싱 적용 후 검색 10.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 30.
Optimizer 中 Projection 연산 적용 시 검색 속도 향상 👣 개요 Projection 연산을 통해 꼭 필요한 정보만 가져와 검색 속도 향상. 👣 실험 계획 Review 테이블의 Row 갯수는 10만 개 입니다. 그리고 Review 테이블의 칼럼 갯수는 총 5개 입니다. 만약 DTO에서 5개의 칼럼을 모두 요구하는 것이 아닌 특정 칼럼만 요구한다는 상황을 가정. ReviewResponse 는 id, rating이라는 2개의 칼럼만 요구하고 있다. 실험에 사용되는 테스트 코드는 위와 같이 순차적으로 N번 메서드를 호출하고 해당 실행 시간을 확인하는 형태로 진행된다. 👣 실험 수행 ⚗️ 대조군 - Projection 없이 그냥 모든 칼럼 가져오기. 50번 정도 메서드를 호출했을 때의 결과다. 16776 ms, 즉 16.776초가 걸림을 알 수 있다. ⚗️ 실험군 -.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 29.
Optimizer 中 N+1 문제 해결 시 검색 속도 향상 👣 개요 N+1 문제 해결 시 검색 속도 향상. 의도적으로 Dto에서 요구하는 엔티티를 Lazy Fetch로 불러와서 N+1 쿼리를 내보내도록 유도함. 그리고 다양한 방법으로 N+1 문제를 해결하면서 성능 향상을 확인. 👣 실험 계획 위 이미지에서 Member 테이블의 ID 칼럼의 1인 데이터와 연관된 Wish 데이터의 갯수는 113개 이다. 즉, 만약 Lazy Fetch로 ID가 1인 Member의 Wish 데이터를 불러오면 1[Member Query] + 113[Wish Query] 개의 쿼리가 불러와질 예정이다. 위와 같이 하나의 Member 정보를 불러올 때, 해당 Member가 Wish 리스트에 추가한 Item들을 함께 불러올 수 있는 DTO인 MemberResponse를 만들고 MemberSe.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 29.
Optimizer 中 반정규화에 의한 통계 쿼리 실행 속도 향상 👣 개요 반정규화에 의한 통계 쿼리 실행 속도 향상 확인. Item 테이블과 연관 관계에 놓여 있는 Review 테이블의 Rating 칼럼을 이용해 Item 당 평균 평점값을 계산하는 통계 쿼리를 반정규화를 통해 성능 향상 여부를 확인. 👣 실험 계획 Item 테이블의 Row 갯수는 100만 개 있고 Review 테이블의 Row 갯수는 10만 개 있다. Review 테이블의 Dummy Data를 만들기 위해 설정한 것들을 보면 item_id는 1~10까지의 값만 임의로 부여되도록 설정하고 rating은 1~5까지의 값을 임의로 부여되도록 설정했다. 따라서, Review 테이블을 item_id 값으로 Group By하게 되면 위와 같은 결과를 얻어낼 수 있다. 의도적으로 평점 평균을 구하기 위해 동원되는 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 29.
Optimizer 中 인덱스에 따른 삽입 속도 저하 👣 개요 인덱스의 여부에 따른 삽입 속도 저하 여부를 확인하는 실험. 👣 실험 계획 Item은 name에 인덱스가 부여되지 않았고 해당 Item 테이블의 Row 갯수는 100만 개 입니다. 실험을 위해 사용된 코드는 위와 같이 하나의 엔티티를 저장할 때마다 트랜잭션이 마무리가 되면서 쿼리가 날아가게 된다. 우선 임의의 입력값을 만드는 메서드를 만들어준 다음 대략 10000개의 엔티티를 저장하는 과정을 실행할 계획이었다. 저장한 후, Rollback으로 저장을 취소하는 것이 아닌 최대한 실제 상황과 비슷하게 저장하고 테스트 마지막에 자원을 회수하는 방법으로 테스트를 계획했다. 👣 실험 수행 ⚗️ 대조군 - 인덱스 없이 삽입 우선 10000번 정도 엔티티를 저장했을 때의 결과다. 13936 ms, 즉 13... 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 28.

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