Kim-Baek 개발자 이야기

MySQL로는 처리할 수 없었다Court Alarm이 2년째 운영되면서 새로운 기능을 추가하기로 했다. 실시간 채팅이었다.사용자들이 코트를 예약하면서 서로 메시지를 주고받고, 매칭을 할 수 있게 하는 것이었다. 간단해 보였다.-- 채팅 메시지 테이블CREATE TABLE chat_messages ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, room_id BIGINT NOT NULL, user_id BIGINT NOT NULL, message TEXT NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, INDEX idx_room_created (room_id, created_at));베타 테스트를..

데이터가 사라졌다금요일 밤 11시, 장애 알림이 울렸다."DB 서버 응답 없음"Court Alarm의 모든 예약 데이터가 저장된 MySQL 서버가 다운됐다. 급하게 서버에 접속했다.mysql -u root -p# ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL serverMySQL이 죽어있었다. 재시작을 시도했다.systemctl start mysql# Job for mysql.service failed로그를 확인했다.tail -f /var/log/mysql/error.log[ERROR] InnoDB: Corruption detected in tablespace reservations[ERROR] InnoDB: Database page corruption[ERROR..

📌 MongoDB에서 Time Series 기능을 사용하지 않고 일반 컬렉션을 활용하는 것과의 차이점MongoDB에서 Time Series Collection을 사용하지 않고, 일반 컬렉션에 시간 데이터를 저장하여 쿼리하는 방법도 가능합니다. 하지만 두 방식에는 성능, 저장 공간 효율성, 쿼리 최적화 측면에서 차이가 있습니다.1️⃣ Time Series Collection vs 일반 컬렉션의 차이점 정리비교 항목 Time Series Collection 사용 일반 MongoDB Collection 사용저장 구조시간 기반 자동 최적화된 저장JSON 문서 개별 저장인덱싱timestamp 필드 자동 인덱싱수동으로 timestamp 필드에 인덱스 추가 필요읽기(Read) 성능시간 기반 데이터 검색에 최적화일반..

MongoDB Time Series Collection (몽고DB 시계열 컬렉션)란?MongoDB는 5.0 버전부터 **Time Series Collection(시계열 컬렉션)**을 제공하여 시계열 데이터(시간 기반 데이터)를 효율적으로 저장, 인덱싱, 분석할 수 있도록 지원합니다.💡 MongoDB의 Time Series Collection은 일반 컬렉션과 다르게 데이터를 시간 중심으로 최적화하여 저장하는 기능을 제공하며, 기존 RDBMS 기반의 Time Series DB와 차별화된 유연성을 갖습니다.1️⃣ MongoDB Time Series Collection의 특징✅ 시계열 데이터 최적화데이터를 자동으로 압축 및 그룹핑하여 저장 공간을 절약읽기 및 분석 성능 향상✅ 자동화된 시계열 인덱싱시간(tim..

📌 Time Series DB (시계열 데이터베이스)란?**Time Series Database(시계열 데이터베이스, TSDB)**는 **시간(time)**에 따라 변하는 데이터를 저장하고 관리하는 특화된 데이터베이스입니다.이러한 데이터베이스는 센서 데이터, 주식 시장 데이터, 서버 로그, IoT 기기 데이터, 모니터링 시스템 등의 데이터를 다룰 때 많이 사용됩니다.1️⃣ Time Series DB의 특징✅ 시간(Time)이 가장 중요한 요소 → 데이터는 시간 순서대로 저장됨✅ 읽기(Read)가 많고 쓰기(Write)도 많음 → 데이터가 계속 추가되며 빠른 검색이 필요함✅ 압축(Compression) 및 보관(Retention) 기능 필요 → 데이터가 매우 많아지므로 저장 공간을 효율적으로 관리해야 함..

이 글을 읽으면: Spring Data MongoDB의 Audit 기능으로 '누가, 언제' 데이터를 생성/수정했는지 자동으로 추적하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무에서 바로 적용 가능한 코드와 함께 자주 발생하는 문제 해결법까지 다룹니다.📌 목차왜 Audit이 필요한가? - 실무 사례MongoDB Audit 기본 개념실전 코드 구현 - 단계별 가이드트러블슈팅 - 자주 겪는 문제들실무 활용 팁1. 왜 Audit이 필요한가? - 실무 사례😫 실무에서 겪은 문제프로젝트를 운영하다 보면 이런 상황이 자주 발생합니다:상황 1: 데이터 변경 이력 추적 불가PM: "이 사용자 정보, 누가 언제 수정했어요?"개발자: "...로그를 뒤져봐야 알 것 같습니다"PM: "😡"상황 2: 버그 원인 파악 어려움- 어제까지..

제 2정규화를 수행 했을 경우 테이블의 모든 컬럼이 완전 함수적 종속을 만족한다.(부분 함수적 종속을 모두 제거되었다.) 이를 이해하기 위해서는 부분 함수적 종속과 완전 함수적 종속이라는 용어를 알아야 한다. 함수적 종속: X의 값에 따라 Y값이 결정될 때 X -> Y로 표현하는데, 이를 Y는 X에 대해 함수적 종속 이라고 한다. 예를 들어 학번을 알면 이름을 알 수 있는데, 이 경우엔 학번이 X가 되고 이름이 Y가 된다. X를 결정자이라고 하고, Y는 종속자라고 한다. 다른 말로 X가 바뀌었을 경우 Y가 바뀌어야만 한다는 것을 의미한다. 함수적 종속에서 X의 값이 여러 요소일 경우, 즉, {X1, X2} -> Y일 경우, X1와 X2가 Y의 값을 결정할 때 이를 완전 함수적 종속이라고 하고, X1, X..