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2026년 6월 16일
AWS DMS 실전 — 마이그레이션과 지속 복제(CDC)
aws dms database migration cdc replication postgresql
AWS Database Migration Service의 구성 요소부터 풀 로드와 CDC, 이기종 마이그레이션과 SCT 연동, LOB 처리와 데이터 검증, 모니터링과 컷오버 전략까지 실무 관점으로 정리합니다. 네이티브 논리 복제와의 비교, 실제 설정 예제, 자주 밟는 함정과 체크리스트를 함께 담았습니다.
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2026년 6월 16일
이기종 DB 엔진 전환 — Oracle에서 PostgreSQL로 (와 그 너머)
postgresql oracle database migration ora2pg plpgsql aws-dms
Oracle에서 PostgreSQL로의 이기종 데이터베이스 엔진 전환을 라이선스와 클라우드라는 동기부터 풀어봅니다. PL/SQL과 PL/pgSQL의 차이, 데이터 타입과 시퀀스와 힌트의 호환성 격차, ora2pg와 AWS SCT 같은 스키마 변환 도구, 데이터 마이그레이션, 애플리케이션 SQL 재작성, 검증과 성능 회귀, 단계적 전환 전략과 실제 사례, 그리고 함정과 체크리스트까지 실무 관점에서 정리합니다.
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2026년 6월 16일
DB 마이그레이션 전략 개론 — 스키마, 데이터, 그리고 무중단
database migration schema devops reliability
데이터베이스 마이그레이션의 종류와 위험, 버전 관리형 마이그레이션, 무중단 배포 원칙을 체계적으로 정리합니다. 트랜잭셔널 DDL, 백업과 드라이런, 환경 승격, 팀 프로세스, 사고 예방 체크리스트까지 실전 관점에서 다룹니다.
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2026년 6월 16일
Expand-Contract 패턴 — 무중단 스키마 변경의 정석
database migration zero-downtime expand-contract reliability
운영 중인 데이터베이스의 스키마를 무중단으로 바꾸는 표준 기법인 Expand-Contract 패턴을 정리합니다. 컬럼 추가, 이름 변경, 삭제, 제약 조건 추가 같은 시나리오별 SQL과 더블 라이트, 점진적 백필, 애플리케이션 코드 협업, 롤백 전략까지 단계별로 다룹니다.
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2026년 6월 16일
대용량 테이블 온라인 스키마 변경 — gh-ost, pt-online-schema-change, 네이티브 Online DDL
database mysql postgresql migration gh-ost online-ddl devops
수억 행 테이블에 ALTER를 거는 순간 서비스가 멈출 수 있습니다. MySQL 네이티브 Online DDL의 한계부터 트리거 기반 pt-online-schema-change와 바이너리 로그 기반 gh-ost의 동작 원리, PostgreSQL의 CREATE INDEX CONCURRENTLY와 lock_timeout, 청크 백필과 스로틀링, 컷오버와 롤백까지 실전 관점으로 정리합니다.
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2026년 6월 16일
DB 마이그레이션 자동화 — CI/CD와 GitOps로 스키마를 코드처럼
database migration cicd gitops flyway devops kubernetes
스키마 변경을 손으로 적용하던 시대는 끝났습니다. 마이그레이션을 파이프라인에 통합해 PR에서 린트하고 드라이런하며, 환경별로 자동 적용하고, 드리프트를 감지하고, 롤백까지 자동화하는 전체 그림을 GitHub Actions와 Flyway/Liquibase/Atlas 예제로 정리합니다.
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2026년 6월 16일
마이그레이션 사고 사례와 체크리스트 — 남의 실패에서 배우기
database migration postmortem incident reliability checklist operations
마이그레이션은 가장 흔하면서도 가장 아픈 장애의 원천입니다. 락 폭주, 복제 지연, 데이터 손실, 롤백 불가 같은 전형적 사고 유형을 짚고, 세 건의 가상 포스트모템으로 증상에서 원인과 교훈을 끌어내며, 예방 패턴과 종합 체크리스트로 정리합니다.
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2026년 6월 16일
마이그레이션 롤백과 검증 — 안전망을 설계하기
database migration rollback verification feature-flag runbook
데이터베이스 마이그레이션에서 롤백이 왜 어려운지, 그리고 되돌릴 수 있는 변경과 되돌릴 수 없는 변경을 어떻게 구분하는지 다룹니다. 백업과 복구 지점, 다단계 검증, 카나리 배포, 피처 플래그, 자동화된 데이터 검증, 인시던트 런북까지 안전망을 설계하는 실무 전략을 정리합니다.
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2026년 6월 16일
NoSQL·이기종 데이터 마이그레이션 — RDB와 MongoDB와 다양한 스토어 사이에서
database migration nosql mongodb cdc data-modeling elasticsearch
관계형과 문서형은 데이터 모델 자체가 다릅니다. RDB에서 문서로, 문서에서 RDB로 옮길 때 무엇을 다시 설계해야 하는지, 스트랭글러와 이중 쓰기와 CDC로 어떻게 무중단 이전을 하는지, 그리고 일관성을 어디까지 양보할지 실전 관점에서 정리합니다.
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2026년 6월 16일
PostgreSQL 버전 업그레이드 전략 — pg_upgrade와 논리 복제
postgresql database upgrade pg-upgrade logical-replication rds aurora
PostgreSQL 메이저 버전 업그레이드를 dump/restore, pg_upgrade, 논리 복제 세 가지 방식으로 비교합니다. 다운타임 트레이드오프, pg_upgrade --link 절차와 주의사항, 논리 복제 기반 무중단 업그레이드 단계, 검증과 롤백, RDS/Aurora 관리형 업그레이드까지 실무 관점에서 정리합니다.
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2026년 6월 16일
스키마 마이그레이션 도구 비교 — Flyway, Liquibase, golang-migrate, Alembic, Atlas
database migration flyway liquibase tooling
대표적인 스키마 마이그레이션 도구인 Flyway, Liquibase, golang-migrate, Alembic, Atlas를 모델과 버전 관리, 롤백, CI 통합 관점에서 비교합니다. 선언적 마이그레이션과 ORM 마이그레이션의 차이를 살펴보고 상황별 선택 가이드를 제시합니다.
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2026년 6월 16일
무중단 데이터 마이그레이션 — Dual-Write, Backfill, CDC로 옮기기
database migration cdc debezium dual-write zero-downtime
서비스를 멈추지 않고 데이터를 새 저장소로 옮기는 일은 일관성과 순서 보장 때문에 까다롭습니다. Dual-Write, Backfill, CDC를 조합한 단계별 컷오버 전략과 검증, 롤백, 멱등성 설계를 실무 관점에서 정리합니다.
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2026년 6월 15일
데이터베이스 Operator 만들기 — 백업·페일오버·스케일을 코드로
kubernetes operator database kubebuilder controller-runtime statefulset
스테이트풀 데이터베이스 운영의 어려움을 reconcile 루프로 풀어내는 과정을 코드로 따라갑니다. CR 스펙 설계부터 StatefulSet·Service·PVC 조정, 주기적 백업, 페일오버와 리더 선출 개념, 순차 롤링 업그레이드, status 헬스 노출과 관측까지 다룹니다. 기성 Operator를 참고하되 직접 구현의 트레이드오프와 함정도 짚습니다.
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2026년 6월 13일
은행 원장 설계 — 복식부기, 이벤트 소싱, 그리고 1원의 정합성
finance ledger double-entry event-sourcing core-banking database architecture
은행 시스템의 심장인 원장을 어떻게 설계하는지 다룹니다. 복식부기 원리, 저널과 포스팅 데이터 모델, 잔액 계산 전략, 이벤트 소싱, 핫 어카운트 동시성 제어, 멱등성 설계, 그리고 1원도 틀리지 않는 정합성 검증까지 실무 관점에서 정리합니다.
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2026년 6월 12일
DuckDB 실전 — 노트북에서 끝내는 임베디드 분석의 시대
duckdb database olap analytics parquet data-engineering sql
OLAP의 SQLite라 불리는 DuckDB가 왜 이렇게 사랑받는지 아키텍처부터 풀어봅니다. Parquet 직접 쿼리, 윈도우 함수와 PIVOT과 ASOF JOIN 실전 예제, pandas와의 zero-copy 연동, dbt-duckdb 기반 경량 ETL, MotherDuck 하이브리드 실행, 그리고 Postgres와 ClickHouse 대비 선택 가이드까지 정리합니다.
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2026년 5월 16일
DB 관리 GUI 도구 2026 — TablePlus·Beekeeper·DBeaver·DataGrip·pgAdmin·MongoDB Compass·RedisInsight·MySQL Workbench·Azure Data Studio·Querious·Postico·Outerbase·Supabase Studio 심층 비교
database gui admin tableplus beekeeper-studio dbeaver datagrip pgadmin mongodb-compass redisinsight mysql-workbench azure-data-studio querious postico outerbase deep-dive
2026년 DB 관리 GUI 도구의 지도를 그린다. 범용 진영(TablePlus·Beekeeper Studio·DBeaver·DataGrip)과 공식 도구(pgAdmin 4·MongoDB Compass·RedisInsight·MySQL Workbench·Azure Data Studio), Mac 전용(Querious·Postico), 모던 협업 플랫폼(Outerbase·Supabase Studio·Hasura·Tablebooth·NocoDB GUI)을 비교한다. AI 통합(TablePlus AI·DataGrip AI Assistant·Outerbase AI), FerretDB·Adminer 같은 호기심 좋은 변종, 그리고 토스·카카오·메르카리의 실제 운영 사례까지 — 누가 무엇을 골라야 하는지를 정리한다.
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2026년 5월 16일
데이터베이스 엔진 2026 딥다이브 — Postgres가 API를 이겼고, ClickHouse·DuckDB가 분석을 이겼다
database postgresql mysql clickhouse duckdb sqlite tidb cockroachdb yugabytedb cassandra scylla neon supabase olap oltp
PostgreSQL 17/18, MySQL 9, MariaDB 12, SQLite + libSQL + Turso, DuckDB 1.x, ClickHouse, StarRocks, Doris, Druid, Pinot, TiDB, CockroachDB 25, YugabyteDB, Cassandra 5, ScyllaDB, Aerospike, Neon, Supabase, PlanetScale, Xata, EdgeDB → Gel, SurrealDB, Convex, 그리고 Drizzle / sqlc / Prisma / SQLAlchemy까지 — 2026년 데이터베이스 지형도를 OLTP·OLAP·NewSQL·NoSQL·Embedded·ORM 전 축으로 정리.
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2026년 5월 16일
DB 마이그레이션 도구 2026 — Atlas / Flyway / Liquibase / Bytebase / pgroll / Squawk / gh-ost 심층 비교
database migration schema-management atlas flyway liquibase sqitch bytebase pgroll squawk gh-ost reshape prisma-migrate drizzle-kit alembic deep-dive
2026년 DB 스키마 마이그레이션 도구 지형도. Atlas의 선언적 모델, Flyway 11과 Liquibase 4.30의 진영, Sqitch의 의존성 그래프, Bytebase 3의 DevOps 워크플로, pgroll의 무중단 expand-contract, Squawk 린터, gh-ost·pt-osc·Reshape의 온라인 스키마 변경, dbmate·golang-migrate·Diesel·Alembic·Prisma Migrate·Drizzle Kit의 언어별 선택지를 한 글로. forward-only vs reversible, online vs offline, expand-contract 패턴, column rename·NOT NULL·타입 변경 같은 흔한 발자국까지, 누가 무엇을 골라야 하는지 결정 트리와 토스·카카오·Mercari의 실제 사례.
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2026년 5월 15일
분산 SQL / NewSQL 2026 — CockroachDB / TiDB / YugabyteDB / Spanner / Aurora DSQL / Neon 심층 비교
database distributed-sql newsql cockroachdb tidb yugabytedb spanner aurora-dsql alloydb citus vitess planetscale neon xata postgresql deep-dive
2026년의 분산 SQL 지형은 2020년대 초의 "NewSQL"이라는 단어로 더 이상 묶이지 않는다. CockroachDB 24는 라이선스 변경 1년 반을 지나며 자기 자리를 찾았고, TiDB 8은 HTAP라는 단어를 실전으로 끌어내렸으며, YugabyteDB는 Postgres 호환 분산이라는 노선을 굳혔다. Google Spanner는 외부 일관성이라는 본진을 지킨 채 PostgreSQL 인터페이스를 더 매끄럽게 다듬었고, Aurora DSQL은 2024년 12월 GA 이후 AWS 진영의 디폴트 분산 SQL이 되었다. AlloyDB와 Citus는 단일 리전 안에서 Postgres를 확장하고, Vitess와 PlanetScale은 MySQL 샤딩이라는 오랜 길에서 갈라졌으며, Neon은 Databricks 인수 이후에도 Postgres 서버리스의 표준을 자처한다. 이 글은 12개의 시스템을 합의 알고리즘·MVCC·HLC·지오 복제·온라인 스키마 변경의 관점에서 한 번에 비교하고, "글로벌 / SaaS 멀티테넌트 / HTAP / 서버리스"라는 네 가지 사용처에서 누가 무엇을 골라야 하는지까지 적는다.
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2026년 5월 15일
시계열 데이터베이스 2026 — TimescaleDB / InfluxDB 3 / QuestDB / ClickHouse / VictoriaMetrics 심층 비교
time-series database tsdb timescaledb influxdb questdb clickhouse victoriametrics prometheus mimir greptimedb m3db deep-dive
2026년 시계열 DB 지도를 그린다 — TimescaleDB(Postgres 확장 1위), InfluxDB 3(Apache DataFusion + Arrow로 다시 태어남), QuestDB(SQL + 빠른 ingest), ClickHouse(컬럼 스토어의 압도적 분석 성능), VictoriaMetrics(Prometheus 호환 + 가벼움), Prometheus + Grafana Mimir(k8s 표준), GreptimeDB(Rust 신예), M3DB·TDengine·OpenTSDB. 메트릭/로그/트레이스/IoT 4축 분류, Gorilla·ZSTD·Snappy 압축 전략, 카디널리티 폭발 해법, OpenMetrics·OTel 표준, 그리고 IoT/관찰성/금융/OLAP 각 도메인에서 무엇을 골라야 하는가.
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2026년 5월 14일
TypeScript ORM·쿼리 빌더 2026 — Drizzle·Kysely·Prisma·postgres.js 심층 비교 (SQL에 얼마나 가까워야 하는가)
typescript orm drizzle kysely prisma postgresql query-builder type-safe database
2026년 TypeScript의 데이터베이스 접근 도구는 더 이상 'Prisma 또는 raw SQL' 이분법이 아니다. Drizzle은 SQL에 가장 가까운 헤드리스 ORM으로 자리잡았고, Kysely는 스키마 없는 순수 쿼리 빌더로 raw SQL 팀에 침투했으며, Prisma는 Rust→Go 엔진 재작성과 Prisma Postgres 매니지드 서비스로 반격에 나섰다. postgres.js·pg·mysql2 같은 raw 클라이언트는 tagged template과 타입 추론으로 '쿼리 빌더 없이도 충분히 안전한' 길을 보여준다. 추상화 정도, 마이그레이션 도구, 엣지 런타임 호환성, 번들 크기, SQL escape hatch, 멀티 DB 지원의 6축으로 비교한다. Drizzle vs Kysely vs Prisma vs raw postgres.js의 'email로 사용자 조회' 동일 쿼리를 나란히 보고, Prisma→Drizzle·Prisma→Kysely 실제 마이그레이션 후기, 그리고 무엇을 언제 골라야 하는지에 대한 솔직한 결론까지.
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2026년 4월 15일
ClickHouse Internals Deep Dive — MergeTree, 벡터화 실행, 분산 쿼리, Keeper 완전 정복 (2025)
clickhouse olap columnar mergetree analytics database vectorization systems
Cloudflare, Uber, Bloomberg, Yandex가 매일 수십조 행을 처리하는 분석 엔진, ClickHouse. 이 글은 ClickHouse의 내부를 처음부터 해부합니다. 컬럼나 vs 로우 기반의 근본 차이, MergeTree 엔진 패밀리(Replacing/Summing/Aggregating/Collapsing), Part와 Mutation, Sparse Primary Index와 Data Skipping Index, 벡터화 실행과 SIMD, 압축 코덱(LZ4/ZSTD/Delta/Gorilla), Materialized View, 분산 쿼리와 샤딩/복제, Keeper(ZooKeeper 대체), Projections, 그리고 DuckDB/Druid/Pinot와의 비교까지 — 현대 OLAP 엔진을 제대로 이해하고 싶은 엔지니어를 위한 종합 가이드입니다.
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2026년 4월 15일
ClickHouse MergeTree 완벽 가이드 — Columnar, Sparse Index, Part, Materialized View 모든 것 (2025)
clickhouse olap columnar mergetree analytics database storage-engine vectorized systems
ClickHouse MergeTree의 모든 것 — Columnar 저장의 물리적 구조, Part와 Granule과 Sparse Primary Index, ORDER BY가 왜 중요한가, Projection과 Skip Index, Materialized View로 실시간 집계, ReplacingMergeTree/SummingMergeTree/AggregatingMergeTree 변형, Distributed Table과 Sharding, ReplicatedMergeTree와 Keeper(ZooKeeper 대체), Vectorized Execution Engine, PostgreSQL/Snowflake/BigQuery와의 차이까지 1,400줄로 정리한 OLAP 딥다이브.
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2026년 4월 15일
DB 완전 가이드 — 내부 구조·인덱스·쿼리 플래너·파티셔닝·Vector DB (Season 2 Ep 13, 2025)
database postgresql b-tree lsm-tree indexing query-planner explain transaction-isolation partitioning sharding vector-db pgvector season-2
데이터베이스를 "SQL 쓰는 곳"으로만 쓰면 평생 주니어다. B-Tree·LSM-Tree·Hash Index의 내부 구조, 쿼리 플래너가 쿼리를 어떻게 실행으로 바꾸는지, 트랜잭션 격리 수준 4단계, 샤딩·파티셔닝 전략, PostgreSQL의 2025년 독주 현상, 그리고 Vector DB(pgvector·Qdrant·Weaviate)까지 — DB의 내부를 회로도 수준으로 뜯는 한 편. Season 2의 열세 번째.
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2026년 4월 15일
데이터베이스 엔진 내부 완전 정복 — B-Tree부터 WAL, MVCC, 쿼리 플래너, 격리 수준까지 (2025)
database sql postgresql mysql btree wal mvcc query-planner isolation-level transaction indexing performance
SELECT 한 줄이 디스크에 닿을 때까지 무슨 일이 벌어지는가. B-Tree 인덱스가 왜 로그 시간인지, WAL이 왜 쓰기 성능의 비밀인지, MVCC가 어떻게 잠금 없이 읽기를 가능하게 하는지, 쿼리 플래너는 어떻게 실행 계획을 고르는지, 그리고 격리 수준의 미묘한 함정까지 — 40년 RDBMS 진화사와 함께 엔진의 속살을 파헤친다.
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2026년 4월 15일
DB 인덱스 마스터 가이드 2025: B-Tree, Hash, GIN, BRIN, 복합 인덱스, 실행 계획 분석
database indexing btree hash gin brin bitmap postgresql mysql query-optimization 2026-04
DB 인덱스의 모든 것! B-Tree 내부 구조, Hash/GIN/GiST/BRIN 비교, 복합 인덱스 설계, 커버링/부분/표현식 인덱스, EXPLAIN ANALYZE 읽는 법, 인덱스가 안 쓰이는 이유 10가지, 실전 튜닝 사례.
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2026년 4월 15일
데이터베이스 내부 구조 완전 해부 — B-Tree, LSM, WAL, MVCC, Vacuum, Index, Query Planner, Replication 심층 가이드 (2025)
database btree lsm-tree wal mvcc vacuum postgresql rocksdb query-planner replication pgvector hnsw
왜 PostgreSQL과 RocksDB는 다른 자료구조를 택했나. WAL이 없는 DB가 없는 이유. MVCC의 xmin/xmax, Vacuum이 느려지는 진짜 원인, BRIN/GIN/GiST/HNSW 인덱스, Query Planner가 같은 쿼리를 달리 실행하는 논리, Replication의 논리 vs 물리. '왜 DB는 느려지는가'에 대한 완전한 답.
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2026년 4월 15일
Database MVCC & Isolation Levels 완전 가이드 2025: Read Phenomena, Snapshot Isolation, SSI, PostgreSQL/InnoDB 내부 구조
database mvcc isolation-level snapshot-isolation serializable postgresql innodb transaction acid
Dirty Read부터 Write Skew까지, Read Committed부터 Serializable Snapshot Isolation까지. PostgreSQL과 InnoDB의 MVCC 내부 구조와 각 격리 수준의 진짜 동작을 720줄로 완전 해부한다.
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2026년 4월 15일
Database Query Optimizer 완전 가이드 2025: Volcano, Cascades, Cost-Based, Cardinality Estimation — PostgreSQL/MySQL 실전 분석
database query-optimizer volcano cascades cost-based cardinality-estimation postgresql mysql sql-tuning explain
SQL 한 줄이 수백 가지 실행 계획으로 변할 수 있다. Volcano에서 Cascades까지, cost-based optimizer의 작동 원리, cardinality estimation의 함정, PostgreSQL/MySQL 내부 구조까지 720줄로 완전 분석한다.
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2026년 4월 15일
DB 샤딩 & 파티셔닝 완전 가이드 2025: 수평 확장, Range/Hash/Directory, 리샤딩, Vitess
database sharding partitioning horizontal-scaling vitess citus cockroachdb distributed-database 2026-04
데이터베이스 샤딩의 모든 것! 수평 vs 수직 분할, 샤딩 키 선택, Range/Hash/Directory/Geographic 샤딩, Hot Spot 문제, 리샤딩, 분산 트랜잭션, Vitess/Citus/CockroachDB 비교, 실전 마이그레이션.
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2026년 4월 15일
분산 데이터베이스 2025 완전 가이드 — CockroachDB·Spanner·TiDB·YugabyteDB·Aurora DSQL·Neon·PlanetScale·Turso·D1 심층 비교 (시즌 7 3화)
database distributed-sql postgresql cockroachdb spanner tidb yugabyte aurora-dsql neon planetscale turso libsql cloudflare-d1 serverless-database 분산DB korean
"DB 하나만 쓰면 되던 시대"는 끝났다. 2024–2025년 들어 분산 SQL(CockroachDB, Spanner, TiDB, Yugabyte)과 서버리스 Postgres(Neon, Supabase, PlanetScale, Aurora DSQL), 그리고 엣지 SQLite(Turso/libSQL, Cloudflare D1)가 각자 다른 문제를 풀기 시작했다. CAP·PACELC를 다시 꺼내들고, 트랜잭션 경계·지연·비용·운영 난이도·락인 관점에서 10여 개 제품을 실전 기준으로 비교한다.
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2026년 4월 15일
DuckDB Internals Deep Dive — 임베디드 OLAP, 벡터화 실행, Morsel-Driven 병렬, Storage Format 완전 정복 (2025)
duckdb olap database columnar vectorization analytics embedded systems
Pandas를 대체하고 ClickHouse를 임베디드로 가져온 분석 엔진, DuckDB. 이 글은 DuckDB의 내부를 처음부터 해부합니다. Mark Raasveldt와 Hannes Mühleisen의 2018년 CWI 프로젝트부터 2024년 1.0 릴리스까지의 여정, 단일 파일 단일 프로세스 설계, 컬럼나 저장 + Vector(1024 행 chunk), HyPer 스타일 Morsel-Driven 병렬 실행, 쿼리 최적화기와 cost-based join order, DuckDB Storage Format과 compression, Python/R/WASM/Node 바인딩, Parquet/Arrow 네이티브 통합, Polars와의 관계, Pandas 대체 워크플로우, 그리고 MotherDuck 클라우드 확장까지 — 임베디드 OLAP 엔진의 결정판을 제대로 이해하고 싶은 엔지니어를 위한 종합 가이드입니다.
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2026년 4월 15일
LSM-Tree 완벽 가이드 — RocksDB, LevelDB, Compaction, Bloom Filter, Write Amplification 모든 것 (2025)
lsm-tree rocksdb leveldb cassandra scylla compaction storage-engine database systems
LSM-Tree의 모든 것 — 1996년 O'Neil 논문의 원래 아이디어, Memtable과 SSTable의 구조, WAL과 Flush, Leveled vs Tiered vs Universal Compaction, Bloom Filter와 Read Path, RUM 추측 (Read-Update-Memory amplification), RocksDB의 Column Family와 Subcompaction, Cassandra의 SizeTiered vs Leveled, ScyllaDB의 shard-per-core 설계, TiKV와 CockroachDB가 RocksDB를 쓰는 이유, B-tree와의 근본적 차이점까지 1,500줄로 정리한 LSM 딥다이브.
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2026년 4월 15일
PostgreSQL 내부 완전 정복 — MVCC, VACUUM, WAL, Query Planner, Index, Partitioning, pgvector까지 (2025)
postgresql database mvcc query-optimization infra culture
PostgreSQL은 왜 "Oracle 다음으로 강력한 DB"가 되었을까? MVCC의 tuple 버저닝과 VACUUM의 숙명, WAL과 스트리밍 복제, Query Planner가 실행 계획을 만드는 법, B-Tree/GIN/BRIN/HNSW 인덱스의 선택, Partitioning과 Citus, pgBouncer, JSONB의 진실, pgvector로 보는 AI 시대의 RDBMS, PostgreSQL 18의 AIO까지 — "Postgres로 다 된다"는 신화의 실체.
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2026년 4월 15일
PostgreSQL 내부 구조 완벽 가이드 — MVCC, WAL, Vacuum, Heap, B-tree, Query Planner 모든 것 (2025)
postgresql database mvcc wal vacuum btree query-planner storage-engine systems
PostgreSQL 내부의 모든 것 — 프로세스 아키텍처 (postmaster, backend, autovacuum, checkpointer, walwriter), 페이지와 heap tuple의 바이트 레이아웃, MVCC와 xmin/xmax/ctid, WAL과 checkpoint의 상호작용, Vacuum과 Visibility Map과 HOT update, B-tree와 GIN/GiST/BRIN 인덱스, Query Planner의 비용 추정과 Genetic Query Optimizer, shared_buffers와 OS 페이지 캐시의 이중 캐싱, Replication과 logical decoding까지 1,500줄로 정리한 Postgres 딥다이브.
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2026년 4월 15일
PostgreSQL이 다시 1위가 된 이유 심화 가이드 — pgvector, HNSW, JSONB, MVCC, Supabase, Neon, TimescaleDB, AI 시대의 DB 전략 (2025)
postgresql pgvector hnsw jsonb mvcc supabase neon timescaledb citus postgis rag database culture
1996년 Ingres 계보에서 파생된 PostgreSQL이 2024년 StackOverflow 개발자 설문 1위에 올랐다. pgvector가 Pinecone을 위협하고, JSONB가 MongoDB를 위협하고, Supabase/Neon이 Firebase를 위협한다. "하나의 DB로 모든 것"이라는 오래된 꿈이 현실이 된 배경 — MVCC의 우아함, Write-Ahead Logging, 확장 시스템, 그리고 AI 시대의 벡터 검색까지 추적한다.
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2026년 4월 15일
PostgreSQL 프로덕션 운영 완전 가이드 2025: 확장(Extensions), 튜닝, 모니터링, 고가용성
postgresql database production extensions performance monitoring ha vacuum autovacuum 2026-04
PostgreSQL 프로덕션 운영의 모든 것! 핵심 확장(pg_stat_statements/pgvector/PostGIS/TimescaleDB), 성능 튜닝(shared_buffers/work_mem/effective_cache_size), VACUUM/Autovacuum 관리, 모니터링(pgBadger), 고가용성(Patroni), 백업(pgBackRest).
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2026년 4월 15일
RocksDB & LSM-Tree Deep Dive — Memtable, SST, Compaction, Bloom Filter, Write/Read Amplification 완전 정복 (2025)
rocksdb lsm-tree database storage-engine compaction bloom-filter leveldb systems
CockroachDB, TiKV, MyRocks, Kafka Streams, Flink 상태 백엔드. 이 모두가 RocksDB를 내장합니다. 이 글은 RocksDB와 LSM-Tree의 내부를 처음부터 해부합니다. Memtable과 SST 파일 구조, Write Path와 Read Path, Compaction 전략(Leveled/Tiered/Universal), Bloom Filter와 Block Cache, Write/Read/Space Amplification의 트레이드오프, BlobDB와 Integrated BlobDB, Partitioned Index, Column Family, 그리고 실무 튜닝 가이드까지 — 현대 Write-Heavy 스토리지 엔진을 제대로 이해하고 싶은 엔지니어를 위한 종합 가이드입니다.
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2026년 4월 15일
스케일링 변곡점 완전 가이드: 100명에서 1000만 명까지, 아키텍처는 언제 어떻게 진화하는가 (2025)
scaling architecture sharding read-replica microservices database distributed-systems case-study deep-dive
100명 → 1K → 10K → 100K → 1M → 10M → 100M 사용자별로 아키텍처는 어떻게 진화해야 하는가. 단일 서버 SQLite부터 글로벌 멀티 리전 샤딩까지, 각 변곡점에서 깨지는 병목과 해결책. Stack Overflow, Shopify, Discord, Figma, Instagram 등 실제 회사의 변곡점 히스토리와 "언제 무엇을 해야 하는지"의 원칙. 조기 최적화의 함정과 "충분히 늦게, 충분히 일찍"의 균형까지.
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2026년 4월 15일
SQLite Internals Deep Dive — B-tree, WAL, VFS, Virtual Table, Query Planner 완전 정복 (2025)
sqlite database btree wal embedded storage-engine systems sql
전 세계에서 가장 많이 배포된 소프트웨어이자 1조 개 이상의 데이터베이스로 활동 중인 SQLite. 이 글은 SQLite의 내부를 처음부터 해부합니다. D. Richard Hipp의 2000년 설계부터 현재까지의 진화, B-tree 기반 페이지 저장, Rollback Journal과 WAL 모드의 차이, Pager와 Page Cache, VFS(Virtual Filesystem) 추상화, Virtual Table로 확장, Query Planner와 bytecode VM, FTS5 전문 검색, R-tree 공간 인덱스, 그리고 "가장 신뢰할 수 있는 소프트웨어"가 된 광적인 테스트 문화까지 — 가장 성공적인 임베디드 데이터베이스를 제대로 이해하고 싶은 엔지니어를 위한 종합 가이드입니다.
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2026년 4월 15일
시계열 데이터베이스 완전 가이드 2025: TimescaleDB, InfluxDB, Prometheus, ClickHouse 비교
time-series database timescaledb influxdb prometheus clickhouse victoriametrics monitoring iot 2026-04
시계열 DB의 모든 것! TimescaleDB(PostgreSQL 확장), InfluxDB, Prometheus, ClickHouse, VictoriaMetrics 비교, 압축(Gorilla), 다운샘플링, 보존 정책, 카디널리티 폭증, IoT/모니터링/금융 사용 사례.
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2026년 4월 15일
Write-Ahead Logging 완전 가이드 2025: ARIES 복구, PostgreSQL WAL, InnoDB Redo Log, 체크포인트, 내결함성 심층 분석
wal write-ahead-log aries database postgresql innodb recovery redo-log checkpoint durability
데이터베이스가 장애 후에도 데이터를 잃지 않는 비밀, Write-Ahead Logging을 완전 분석한다. ARIES 알고리즘, PostgreSQL WAL, InnoDB Redo/Undo Log, 체크포인트, 복구 프로토콜까지 720줄로 깊이 있게 다룬다.
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2026년 4월 15일
Zero-Downtime 데이터베이스 마이그레이션 완전 해부 — Expand-Contract, gh-ost, pt-osc, CONCURRENTLY, Logical Replication
database migration postgresql mysql mongodb schema devops sre
"스키마 바꾸면 테이블 락 걸려요" 공포의 해체. Expand-Contract 6단계부터 gh-ost/pt-online-schema-change의 원리, PostgreSQL CONCURRENTLY, Logical Replication으로 메이저 업그레이드, 수십억 행 테이블 실전 사례까지.
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2026년 4월 13일
Kubernetes DB 심화 가이드 2025: Operator 패턴, HA 구성, 백업/복구, 성능 튜닝 실전
kubernetes database operator cloudnativepg percona postgresql mysql mongodb ha backup performance 2026-04
K8s DB 운영 심화! CloudNativePG vs Percona Operator 비교, Primary-Replica 자동 Failover, pgBackRest/Velero 백업, WAL 아카이빙, Connection Pooling(PgBouncer), 리소스 튜닝(CPU/Memory/IOPS), Affinity/Topology Spread, 프로덕션 체크리스트.
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2026년 4월 12일
Flyway 완벽 가이드 — DB 마이그레이션 자동화의 모든 것
database flyway migration sql devops automation 2026-04
Flyway로 데이터베이스 마이그레이션을 자동화하는 완벽 가이드. 설치, 설정, 버전 관리, CI/CD 연동, 팀 협업 전략까지.
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2026년 4월 12일
데이터베이스 기초 완전 가이드 — SQL, 정규화, 인덱스, 트랜잭션, NoSQL
database sql nosql postgresql mongodb redis indexing normalization 2026-04
SQL 기초부터 정규화, 인덱스 원리(B-Tree), 트랜잭션(ACID), NoSQL 선택 기준, 쿼리 최적화까지 데이터베이스의 모든 것.
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2026년 4월 12일
시스템 설계 기초 완전 가이드 — 확장성, 가용성, 캐싱, 메시지 큐
architecture system-design scalability caching message-queue database 2026-04
대규모 시스템을 설계하기 위한 핵심 개념. 수평/수직 확장, 로드밸런싱, 캐싱, 메시지 큐, 데이터베이스 설계, CAP 정리까지.
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2026년 4월 11일
K8s에서 DB 운영하기 — CNPG, Percona, Vitess, Helm 차트 완전 가이드
database kubernetes cnpg postgresql mysql helm operator cloud-native 2026-04
Kubernetes 환경에서 데이터베이스를 운영하는 방법을 총정리합니다. CloudNativePG, Percona Operator, Vitess, 주요 Helm 차트를 비교하고 실전 운영 노하우를 공유합니다.
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2026년 3월 24일
데이터베이스 성능 튜닝 완전 가이드: 쿼리 최적화, 인덱스 전략, 커넥션 풀 관리까지
database performance tuning indexing query-optimization connection-pool explain slow-query postgresql mysql 2026-03
DB 성능 튜닝의 모든 것! EXPLAIN ANALYZE 실전 해석, 인덱스 설계(B-Tree/GIN/BRIN), Slow Query 분석, 커넥션 풀(HikariCP/PgBouncer), N+1 해결, 파티셔닝, 읽기 복제본, 쿼리 캐싱 전략.
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2026년 3월 24일
Kubernetes에서 데이터베이스 운영 완전 가이드: StatefulSet, Operator, 백업/복구 전략
kubernetes database statefulset operator postgresql mysql mongodb backup persistent-volume cloud-native 2026-03
K8s에서 DB를 운영하는 모든 것! StatefulSet vs Deployment, PV/PVC/StorageClass, DB Operator(CloudNativePG/Percona/MongoDB), 백업/복구(Velero/pgBackRest), 모니터링(PMM), HA/Failover, 성능 튜닝, 실전 운영 체크리스트.
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2026년 3월 23일
데이터베이스 완전 비교 2025: PostgreSQL vs MySQL vs MongoDB vs Redis — 선택 기준과 실전 가이드
database postgresql mysql mongodb redis nosql rdbms dynamodb cassandra comparison backend 2026-03
2025년 데이터베이스 선택의 모든 것! PostgreSQL(JSONB+벡터), MySQL(HeatWave ML), MongoDB(Atlas Vector Search), Redis(Stack/Search) — 8개 DB의 아키텍처, 성능 벤치마크, 비용 비교, 유스케이스별 선택 가이드, 면접 질문까지.
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2026년 3월 23일
MCP 서버 직접 만들기: 원리부터 구축까지 — Grafana, Mermaid, PPT, DB 연동 MCP 생태계 완전 해부
mcp model-context-protocol mcp-server fastmcp typescript-sdk grafana mermaid database ai-tools claude-code 2026-03
MCP(Model Context Protocol)가 어떤 원리로 동작하는지 프로토콜 레벨에서 해부하고, Python FastMCP와 TypeScript SDK로 나만의 MCP 서버를 직접 만듭니다. Grafana, Mermaid, PPT, Slack, GitHub, DB 등 100+ MCP 서버 생태계를 카테고리별로 총정리.
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2026년 3월 23일
SQL 완전 정복 2025: 개발자 면접에 나오는 SQL — JOIN부터 Window Function, 쿼리 최적화까지
sql database join window-function indexing query-optimization postgresql mysql interview backend 2026-03
SQL 면접의 모든 것! JOIN 7종, Window Function(ROW_NUMBER/RANK/LAG/LEAD), 서브쿼리 vs CTE, 인덱스 원리(B-Tree/Hash/GIN), EXPLAIN ANALYZE 쿼리 분석, 트랜잭션 격리 수준, 실전 문제 30선까지.
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2026년 3월 17일
데이터베이스 엔지니어링 완전 정복: SQL부터 벡터DB, AI RAG 시스템까지
database postgresql vector-database pgvector rag redis 2026-03
SQL 고급 기법부터 pgvector 벡터 검색, Pinecone, RAG 시스템 구축까지 AI 시대의 데이터베이스 엔지니어링 완전 가이드입니다.
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2026년 3월 17일
AWS 데이터베이스 전문가 (DBS-C01) 실전 모의고사 65문제
aws dbs-c01 database aws-certification rds aurora dynamodb elasticache
AWS Certified Database Specialty (DBS-C01) 시험 대비 실전 모의고사 65문제. RDS, Aurora, DynamoDB, ElastiCache, DocumentDB, Neptune 전 도메인 커버. 실제 마이그레이션 및 아키텍처 시나리오 포함.
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2026년 3월 15일
DuckDB 인메모리 분석 엔진 실전 가이드: OLAP 워크로드를 로컬에서 처리하기
database duckdb olap analytics in-memory data-engineering 2026-03
DuckDB의 벡터화 실행 엔진과 컬럼 기반 아키텍처를 깊이 분석하고, Python/Node.js 통합, Parquet/CSV 직접 쿼리, S3 원격 데이터 소스 연동, 메모리 관리 전략과 실패 복구까지 실전 운영 중심으로 다룹니다.
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2026년 3월 14일
PostgreSQL 쿼리 최적화와 성능 튜닝 실전 가이드: EXPLAIN부터 파티셔닝까지
database postgresql query-optimization performance indexing
PostgreSQL의 EXPLAIN 분석, 인덱스 전략, VACUUM 튜닝, 파티셔닝, 커넥션 풀링 등 실전 성능 최적화 기법을 체계적으로 다룹니다.
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2026년 3월 14일
Redis 클러스터 고가용성 운영 가이드: Sentinel, Cluster 모드, 장애 복구 전략
redis database high-availability cluster sentinel failover 2026-03
Redis Sentinel과 Cluster 모드의 아키텍처 차이, 구성 방법, 장애 감지와 자동 페일오버 메커니즘, 그리고 프로덕션 운영에서의 트러블슈팅과 성능 튜닝을 다룹니다.
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2026년 3월 13일
MongoDB Sharding과 Replica Set 운영 가이드: 클러스터 설계부터 트러블슈팅까지
database mongodb sharding replica-set cluster nosql
MongoDB 분산 아키텍처의 핵심인 Sharding과 Replica Set 운영을 심층적으로 다룹니다. Shard Key 선택 전략, Replica Set 페일오버, Chunk 마이그레이션, 밸런서 관리, 백업/복구, 모니터링까지 프로덕션 클러스터 운영의 전체를 코드와 함께 구현합니다.
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2026년 3월 12일
PostgreSQL VACUUM과 MVCC 내부 구조 완벽 가이드: 테이블 Bloat 방지·Autovacuum 튜닝·XID Wraparound 대응
database postgresql vacuum mvcc autovacuum bloat performance 2026-03
PostgreSQL의 MVCC 아키텍처와 VACUUM 메커니즘을 내부 구조부터 실전 운영까지 다룹니다. Dead tuple 관리, 테이블 Bloat 탐지·방지, Autovacuum 파라미터 튜닝, XID Wraparound 예방, pg_repack을 활용한 무중단 Bloat 제거까지 프로덕션 DBA를 위한 완벽 가이드입니다.
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2026년 3월 12일
Redis 클러스터 아키텍처와 고가용성 운영 가이드: Sentinel·Cluster 모드·메모리 최적화·장애 복구
database redis cluster sentinel high-availability memory-optimization 2026-03
Redis Standalone·Sentinel·Cluster 세 가지 배포 모드를 비교하고, Sentinel 쿼럼 기반 장애 감지·자동 페일오버, Cluster 해시 슬롯·리샤딩·PSYNC 복제, maxmemory 정책·LRU/LFU 축출, RDB/AOF 영속화, 슬로우 로그 분석, 메모리 단편화 대응, Split-brain·OOM 장애 시나리오와 복구 절차를 실전 예제로 정리합니다.
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2026년 3월 11일
MySQL 쿼리 최적화 실전 가이드: EXPLAIN 분석부터 인덱스 설계·슬로우 쿼리 튜닝까지
database mysql query-optimization explain index-tuning performance 2026-03
MySQL EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE 출력 해석, B-Tree·Hash·Full-text 인덱스 유형 비교, 복합 인덱스 설계(최좌선 접두사 규칙, 커버링 인덱스), 서브쿼리를 JOIN으로 재작성하는 패턴, 옵티마이저 힌트, 슬로우 쿼리 로그 분석, InnoDB 버퍼 풀 튜닝, MySQL 8.0 vs 8.4 옵티마이저 개선 비교, 그리고 프로덕션 최적화 체크리스트를 실전 예제로 정리합니다.
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2026년 3월 10일
PostgreSQL 고급 인덱싱 완전 가이드: GIN·GiST·BRIN·Partial Index 실전 활용
database postgresql indexing gin-index performance 2026-03
PostgreSQL의 고급 인덱스 유형을 심층적으로 다룹니다. B-tree를 넘어 GIN(역인덱스), GiST(공간 인덱스), BRIN(블록 범위 인덱스), Partial/Expression Index의 내부 구조와 활용 시나리오, EXPLAIN ANALYZE 기반 성능 분석, 인덱스 블로트 관리까지 실전 가이드를 제공합니다.
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2026년 3월 9일
Apache Cassandra 분산 와이드 컬럼 데이터베이스: 데이터 모델링부터 프로덕션 운영까지
database cassandra distributed-database wide-column nosql 2026-03
Apache Cassandra 종합 운영 가이드. 분산 아키텍처와 일관성 해싱, 데이터 모델링 패턴(파티션 키·클러스터링 키 설계), CQL 실전, 읽기/쓰기 경로 분석, Compaction 전략, 장애 복구, 성능 튜닝, 그리고 ScyllaDB와의 비교까지 다룹니다.
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2026년 3월 9일
Qdrant 벡터DB 운영 및 사용 방법 총정리 — 컬렉션 설계부터 RAG 연동까지
database qdrant vector-database embedding similarity-search rag
Qdrant 벡터DB의 핵심 개념부터 컬렉션 설계, 인덱스 전략, 필터링, RAG 파이프라인 연동, 운영 모니터링까지 실전에서 바로 쓸 수 있는 가이드를 정리했습니다.
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2026년 3월 9일
TimescaleDB 시계열 데이터베이스 운영 가이드 — 하이퍼테이블, 연속 집계, 데이터 보존
database timescaledb time-series postgresql 2026-03
TimescaleDB의 하이퍼테이블 설계, 연속 집계, 압축, 데이터 보존 정책을 실전 SQL 예제와 함께 정리하고, InfluxDB·ClickHouse와 비교합니다.
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2026년 3월 8일
CockroachDB 실전 운영 가이드: 분산 SQL NewSQL 아키텍처와 프로덕션 전략
database cockroachdb distributed-sql newsql high-availability 2026-03
CockroachDB의 분산 SQL 아키텍처부터 프로덕션 운영까지 다루는 실전 가이드. Raft 합의 알고리즘, 멀티 리전 토폴로지, 스키마 변경 전략, 성능 튜닝, 장애 복구 절차와 다른 NewSQL 데이터베이스와의 비교까지 종합적으로 정리합니다.
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2026년 3월 8일
DuckDB 분석 엔진 실전 가이드: 로컬 OLAP부터 데이터 레이크 통합까지
database duckdb olap analytics data-lake parquet
DuckDB의 아키텍처와 벡터화 실행 엔진을 분석하고, Parquet·CSV·JSON 데이터 소스 통합, Python/SQL 활용법, ClickHouse·BigQuery 대비 벤치마크, 프로덕션 운영 패턴을 실전 코드와 함께 다룹니다.
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2026년 3월 8일
하둡 생태계 실전 가이드: HDFS·YARN·MapReduce 운영 기준
hadoop hdfs yarn mapreduce database 2026-03
HDFS 용량 관리, YARN 큐 설계, MapReduce 잡 튜닝 등 하둡 클러스터를 안정적으로 운영하기 위한 실전 기준과 체크리스트.
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2026년 3월 8일
HBase 데이터 모델링 플레이북: 핫스팟 회피와 성능 안정화
hbase nosql data-modeling hotspot database 2026-03
HBase RowKey 설계 패턴, 핫스팟 탐지와 회피 전략, Region 분산 최적화 등 대규모 HBase 운영에서 성능을 안정화하기 위한 실전 플레이북.
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2026년 3월 8일
HBase 실전 가이드: 대규모 NoSQL 데이터 저장소 설계부터 운영까지
hadoop hbase nosql big-data database 2026-03
HBase의 데이터 모델과 아키텍처를 이해하고, 테이블 설계, RowKey 전략, 읽기/쓰기 성능 최적화, Region 관리, 모니터링까지 실전 운영에 필요한 모든 것을 다루는 가이드.
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2026년 3월 7일
TimescaleDB 시계열 데이터베이스 운영 가이드: Hypertable 설계부터 연속 집계와 압축 최적화까지
database timescaledb postgresql time-series hypertable continuous-aggregates 2026-03
TimescaleDB의 Hypertable 아키텍처와 청크 관리, 연속 집계(Continuous Aggregates) 설정, 네이티브 압축으로 90% 스토리지 절감, 데이터 보존 정책, 그리고 프로덕션 쿼리 최적화와 트러블슈팅까지 다루는 종합 운영 가이드.
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2026년 3월 6일
ClickHouse 실시간 OLAP 분석 엔진: MergeTree 최적화부터 프로덕션 운영까지
database clickhouse olap mergetree real-time-analytics 2026-03
ClickHouse의 컬럼 스토리지와 MergeTree 엔진 아키텍처부터 스키마 설계, Materialized View 최적화, PostgreSQL/BigQuery 비교, 프로덕션 운영까지 다루는 실전 OLAP 가이드.
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2026년 3월 6일
PostgreSQL 17 파티셔닝 전략과 병렬 쿼리 최적화 완벽 가이드
database postgresql partitioning parallel-query 2026-03
PostgreSQL 17의 선언적 파티셔닝 설계부터 병렬 쿼리 최적화, 파티션 프루닝, 대규모 테이블 마이그레이션, 운영 트러블슈팅까지 실전 가이드.
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2026년 3월 5일
MySQL 8.4 InnoDB 클러스터 운영과 쿼리 최적화 핸드북
database mysql innodb-cluster 2026-03
MySQL 8.4 InnoDB 클러스터의 구성부터 Group Replication 운영, 쿼리 최적화, 인덱스 전략, 슬로우 쿼리 분석, 장애 복구까지 실전 운영 핸드북.
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2026년 3월 4일
PostgreSQL 인덱스 튜닝 패턴 2026
database postgresql 2026-03
PostgreSQL 인덱스 튜닝 패턴 2026 - 2026년 기준 실무 적용 가이드
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2026년 3월 4일
데이터베이스: PostgreSQL 18 업그레이드 및 튜닝 2026
database 2026-03
데이터베이스: PostgreSQL 18 업그레이드 및 튜닝 2026 주제로 Why, How, When, 비교표, 트러블슈팅, 코드 예시, 퀴즈를 포함한 실전 가이드.
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2026년 3월 4일
Redis 7 클러스터 운영과 메모리 최적화 핸드북 2026
database 2026-03
Redis 7 클러스터 운영과 메모리 최적화 핸드북. 클러스터 구성, 해시슬롯 관리, 메모리 정책, 데이터 구조별 인코딩 최적화, 영속성(RDB/AOF), 모니터링, 장애 복구까지.
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2026년 3월 4일
OpenSearch 운영·관리·인덱스 설계 실전 가이드 2026
database opensearch elasticsearch index-design operations-management ism monitoring 2026-03
OpenSearch 클러스터 운영자를 위한 인덱스 설계, 샤드/레플리카 전략, ISM 롤오버 라이프사이클, 모니터링·알림, 장애 대응, 보안 강화, 마이그레이션까지 실전 API 예제와 함께 총정리한다.
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2026년 3월 4일
PostgreSQL 17 성능 실험실: 쿼리, 인덱스, 운영 튜닝
database practical-guide production
PostgreSQL 17 성능 실험실: 쿼리, 인덱스, 운영 튜닝를 중심으로 Why/How/When, 비교표, 트러블슈팅, 실전 코드, 퀴즈까지 한 번에 정리한 실무형 문서입니다.
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2026년 3월 3일
N+1 문제 완전 해부 — ORM의 조용한 성능 킬러
database n-plus-1 orm django sqlalchemy jpa performance sql optimization 2026-03
N+1 문제가 뭔지, 왜 위험한지, 어떻게 찾고, 어떻게 고치는지. Django, SQLAlchemy, JPA/Hibernate, Prisma, ActiveRecord까지 모든 ORM에서의 해결법을 실전 코드로 완전 정복합니다.
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2026년 3월 3일
SQL 실무 치트시트 — 매일 쓰는 명령어 총정리
database sql mysql postgresql select join indexing performance cheatsheet 2026-03
SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE부터 서브쿼리, 윈도우 함수, CTE, 인덱스 전략, 실행 계획 분석까지. 실무에서 매일 쓰는 SQL 패턴을 한 곳에 정리합니다. 복사해서 바로 쓰세요.
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2026년 3월 3일
MongoDB Sharding 완벽 가이드: 샤드 키 설계부터 운영 자동화까지
database mongodb sharding nosql distributed-systems 2026-03
MongoDB Sharding의 아키텍처와 샤드 키 전략을 실습합니다. Range/Hashed/Zone Sharding, 청크 분할과 밸런싱, 운영 시 주의사항까지 핸즈온으로 다룹니다.
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2026년 3월 3일
PostgreSQL Partitioning 실전 가이드
database postgresql partitioning 2026-03
PostgreSQL의 Range/List/Hash 파티셔닝 방식, partition pruning, 자동화 전략, 운영 팁을 실전 예제와 함께 정리합니다.
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2026년 3월 3일
PostgreSQL 파티셔닝 완벽 가이드: Range, List, Hash 전략과 성능 최적화
database postgresql partitioning performance query-optimization 2026-03
PostgreSQL의 선언적 파티셔닝을 활용해 대용량 테이블의 성능을 극적으로 개선하는 방법을 실습합니다. Range, List, Hash 파티셔닝 전략과 파티션 프루닝, 자동 관리까지 다룹니다.
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2026년 3월 3일
Redis 캐싱 전략 완벽 가이드 — Cache-Aside부터 Write-Behind까지 실전 패턴 6가지
database redis caching cache-aside write-through 2026-03
Redis를 활용한 6가지 캐싱 전략(Cache-Aside, Read-Through, Write-Through, Write-Behind, Refresh-Ahead, Cache Stampede 방지)을 코드 예제와 함께 다룹니다.
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2026년 3월 3일
Redis Cluster 구축과 운영 실전 가이드 — 샤딩, 레플리케이션, 페일오버
database redis redis-cluster sharding high-availability 2026-03
Redis Cluster의 아키텍처부터 6노드 클러스터 구축, 해시 슬롯, 자동 페일오버, 리샤딩까지 운영에 필요한 모든 것을 실전 코드로 다룹니다.
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2026년 3월 2일
PostgreSQL 성능 튜닝 실전 가이드 — 쿼리 최적화, 인덱스 전략, EXPLAIN 분석
database postgresql performance sql indexing explain
PostgreSQL 성능 튜닝의 핵심을 실전 중심으로 다룹니다. EXPLAIN 읽는 법, 인덱스 전략, 쿼리 최적화 패턴, 설정 튜닝까지 바로 적용할 수 있는 기법을 코드와 함께 정리했습니다.
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2026년 3월 2일
PostgreSQL + pgvector 벡터 검색 실전 가이드: RAG부터 하이브리드 검색까지
postgresql pgvector vector-search embedding rag similarity-search hnsw ivfflat hybrid-search database
PostgreSQL pgvector 확장으로 벡터 유사도 검색을 구현한다. 설치부터 HNSW/IVFFlat 인덱스, 하이브리드 검색(벡터+전문검색), RAG 파이프라인 통합까지 실전 코드 포함.
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2023년 7월 7일
How to install mongoDB in Ubuntu22.04
database mongodb
How to install mongoDB in Ubuntu22.04
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2023년 7월 3일
CMU advanced database systems
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CMU advanced database systems

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