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2026년 7월 26일
커넥션 풀 크기, 크게 잡으면 손해인 이유 — 대기열을 어디에 세울 것인가
database postgresql connection-pool pgbouncer performance
커넥션 풀을 키웠더니 오히려 느려지는 현상의 원리를 정리합니다. PostgreSQL의 프로세스 모델에서 커넥션이 왜 비싼지, 디스크와 CPU 병렬성이 유한하므로 대기열을 데이터베이스 안이 아니라 풀에 세우는 편이 나은 이유, 자주 인용되는 코어 수 기반 공식의 근거와 한계를 다룹니다. 마이크로서비스에서 인스턴스 수와 풀 크기의 곱이 최대 커넥션을 넘기는 전형적 사고, PgBouncer 세 가지 모드와 트랜잭션 모드에서 못 쓰는 기능, idle in transaction으로 커넥션 누수를 잡는 법, 서버리스 환경의 특수성까지 실제 쿼리와 함께 설명합니다.
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2026년 7월 26일
데드락 진단과 예방 — 로그에서 두 쿼리를 특정하는 법
database postgresql deadlock locking mysql
deadlock detected 오류를 만났을 때 무엇을 봐야 하는지 순서대로 정리합니다. PostgreSQL의 데드락 리포트와 MySQL의 SHOW ENGINE INNODB STATUS 출력을 한 줄씩 해석해 어느 두 쿼리가 엮였는지 특정하는 방법, 실무에서 반복되는 세 가지 패턴인 갱신 순서 불일치와 인덱스 부재로 인한 락 범위 확대와 외래 키가 유발하는 부모 행 잠금을 다룹니다. deadlock_timeout과 lock_timeout 설정, 그리고 단순 락 대기를 데드락으로 오진하지 않는 구분법까지 포함합니다.
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2026년 7월 26일
EXPLAIN ANALYZE 읽는 법 — 실행 계획에서 진짜 병목을 찾는 순서
database postgresql explain query-optimization performance
EXPLAIN ANALYZE 출력을 처음부터 끝까지 읽는 방법을 정리합니다. 노드를 어떤 순서로 읽어야 하는지, cost가 왜 시간 단위가 아닌지, 예상 행 수와 실제 행 수의 괴리가 무엇을 알려 주는지, loops가 곱해지는 함정은 어떻게 피하는지 실제 출력과 함께 설명합니다. Nested Loop, Hash Join, Merge Join이 각각 선택되는 조건과 BUFFERS로 캐시 적중을 판단하는 법도 다룹니다. Seq Scan이 항상 나쁜 것은 아니라는 점을 근거와 함께 짚습니다.
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2026년 7월 26일
트랜잭션 격리 수준과 실제 이상 현상 — 표준 정의가 구현과 다른 지점
database postgresql transaction isolation-level mysql
트랜잭션 격리 수준 네 가지와 dirty read, non-repeatable read, phantom read를 정리하되, 교과서의 표 하나로 끝내지 않습니다. PostgreSQL의 Read Committed가 왜 처음부터 dirty read를 만들 수 없는지, Repeatable Read가 왜 사실은 스냅샷 격리이고 직렬화 실패를 애플리케이션이 재시도해야 하는지, MySQL InnoDB의 Repeatable Read가 갭 락으로 어떻게 다르게 동작하는지 실제 SQL 세션으로 보여 줍니다. 스냅샷 격리의 진짜 구멍인 write skew와 SERIALIZABLE이 그것을 잡는 방식, 그리고 비관적 잠금과 낙관적 잠금의 선택 기준까지 다룹니다.
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2026년 7월 26일
인덱스를 만들었는데 안 타는 이유 — 옵티마이저가 맞고 내가 틀린 경우들
database postgresql index query-optimization mysql
인덱스를 만들었는데 실행 계획에 Seq Scan이 그대로 남는 이유를 원인별로 정리합니다. 선택도가 낮아서 옵티마이저가 일부러 무시하는 경우, 컬럼에 함수나 연산이 걸려 sargable하지 않은 경우, 타입 불일치로 암묵적 캐스팅이 일어나는 경우, LIKE 선행 와일드카드, OR 조건, 복합 인덱스 선두 컬럼 규칙, 통계 노후화, NULL 처리까지 실제 SQL과 실행 계획으로 확인합니다. 부분 인덱스와 표현식 인덱스가 답이 되는 지점, 그리고 인덱스가 오히려 해로운 경우도 함께 다룹니다.
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2026년 7월 26일
SQL 인젝션과 파라미터 바인딩 — ORM을 써도 뚫리는 지점들
security sql database orm python
SQL 인젝션 대응책으로 가장 먼저 검색되는 것은 이스케이프 함수지만, 정답은 파라미터 바인딩입니다. 이스케이프는 값을 문자열 리터럴 안에서 안전하게 만들려는 시도이고, 바인딩은 값이 SQL 텍스트에 아예 들어가지 않게 만드는 구조적 분리이기 때문입니다. 이 글은 프리페어드 스테이트먼트가 서버에서 실제로 어떻게 파싱되고 실행되는지 로그로 확인하고, ORM을 쓰는데도 뚫리는 세 가지 지점과 ORDER BY나 테이블명처럼 애초에 바인딩할 수 없는 자리를 어떻게 처리하는지 파이썬과 자바스크립트 코드로 보여줍니다. LIKE 절 와일드카드, 저장된 값이 나중에 터지는 2차 인젝션, 같은 원리로 발생하는 NoSQL 연산자 인젝션, 그리고 최소 권한 계정과 정적 분석까지 다룹니다.
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2026년 7월 17일
Cassandra 6.0-alpha1과 Accord 트랜잭션 — 5년 만의 "범용 트랜잭션"은 지금 어디까지 왔나
database cassandra distributed-systems transactions
2021년 CEP-15로 제안된 Cassandra의 범용 트랜잭션 프로토콜 Accord가 2026년 3~4월, 마침내 6.0-alpha1이라는 실행 가능한 릴리스에 실려 나왔습니다. 리더 없는 합의로 멀티 파티션 strict-serializable 트랜잭션을 정상 조건에서 WAN 왕복 1회에 처리한다는 것이 프로토콜의 약속이고, BEGIN TRANSACTION 구문과 테이블별 transactional_mode 설정까지 실제로 들어 있습니다. 다만 이 알파는 "분기별 알파"로 프로덕션은커녕 정식 알파 라이프사이클도 아니었고, 트랜잭션은 대화형이 아닌 원샷 모델이며, LOCAL_QUORUM 같은 DC 로컬 일관성 수준은 지원되지 않고, 기존 테이블 마이그레이션에는 풀 리페어가 필요합니다. 공식 벤치마크 수치는 아직 어디에도 없습니다. 이 글은 발표 자료가 아니라 아파치 저장소의 CHANGES.txt, 인트리 문서, dev 메일링 리스트를 직접 읽고 확인한 2026년 7월 중순 기준 현재 상태를 정리합니다 — 프로덕션은 여전히 5.0.8이고, SAI와 벡터 검색은 이미 5.x에서 쓸 수 있는 것과 함께요.
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2026년 7월 17일
ClickHouse lazy materialization — LIMIT 10짜리 트릭이 FINAL과 JOIN까지 자란 과정
database clickhouse olap query-optimization performance
ClickHouse의 lazy materialization은 정렬과 LIMIT이 끝나기 전에는 SELECT 컬럼을 읽지 않는 최적화로, 25.4(2025년 4월)에 LIMIT 10 이하에서만 켜지는 보수적인 기능으로 출발했습니다. 이후 행 단위 lookup을 조인 스타일 일괄 조회로 갈아엎은 25.12에서 게이트가 10,000까지 올라갔고, 2026년에는 26.2의 UNION ALL 전 브랜치, 26.4의 ReplacingMergeTree FINAL(옵트인), 26.6의 JOIN 뒤 selective LIMIT까지 같은 아이디어가 확장됐습니다. 이 글은 그 확장 과정을 changelog·설정 히스토리·PR 같은 1차 소스로 추적하고, 벤더가 공개한 1,576배 벤치마크가 어떤 조건(cold cache, 125MiB/s로 캡된 디스크, 약 27GiB짜리 텍스트 컬럼)에서 나온 숫자인지, 그리고 무엇이 공개되지 않았는지(hot cache 수치, 다른 쿼리 모양) 짚습니다. 벤더 자신의 데모에서 LIMIT 100,000일 때 옛 lazy 방식이 eager 읽기보다 5배 가까이 느렸다는 수치도 그대로 실었습니다 — 이 기능이 왜 게이트 뒤에 있는지, 언제 이득이 없는지를 판단하는 데 필요한 재료입니다.
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2026년 7월 17일
Neo4j 캘버 시대 중간 점검 — 블록 포맷, Cypher 25, 그리고 GQL이 엔진에 착지하는 방식
database neo4j graph-database cypher gql
Neo4j는 2025년 초 캘린더 버저닝으로 전환한 뒤 약 17개월 동안 18개의 피처 릴리스를 냈고, 각 릴리스의 핫픽스 지원은 다음 릴리스가 나오는 순간 끝납니다. 이 글을 쓰는 2026년 7월 현재 캘버 라인에는 아직 LTS가 없어서, 안정 지원이 필요하면 5.26 LTS(핫픽스 2028년 6월까지)에 머물러야 하고 그 대가로 Cypher 25, VECTOR 타입, 새 GQL 문법을 포기해야 합니다. 이 글은 그래프 RAG가 아니라 그래프 데이터베이스 엔진 층에서 실제로 바뀐 것들을 1차 소스(공식 체인지로그, 문서, 지원 정책, endoflife.date)로 검증해 정리합니다 — 블록 포맷 기본화와 record 포맷의 조용한 퇴장, 언어에 버전을 붙인 Cypher 25(고정된 Cypher 5 vs 매달 자라는 Cypher 25), ISO GQL 표준이 FILTER·LET·FOR·IS LABELED·GROUP BY로 체인지로그에 매달 착지하는 과정, 병렬 런타임과 DISJOINT BY 교착 방지 스케줄링, 그리고 별도 구독 상품인 Infinigraph 프로퍼티 샤딩까지. GQL 정합은 아직 스펙트럼이고 필수 기능 미지원 목록이 공식 문서에 그대로 남아 있으며, 매달 업그레이드를 감당할 운영 체계가 없다면 릴리스 트레인에 올라타면 안 된다는 판단 기준도 함께 담았습니다.
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2026년 7월 16일
DuckDB에 클라이언트-서버 프로토콜이 생겼다 — Quack이 바꾸는 것과 바꾸지 않는 것
database duckdb olap analytics data-engineering
2026년 5월 12일 DuckDB 팀이 Quack을 발표했습니다. HTTP 위에 얹은 클라이언트-서버 프로토콜로, DuckDB 인스턴스 두 개가 서로 클라이언트와 서버가 되어 같은 데이터베이스를 여러 프로세스에서 동시에 읽고 쓸 수 있게 합니다. 7년 동안 "인프로세스"를 정체성으로 내세운 프로젝트가 스스로 서버를 붙인 셈이라, 무엇이 바뀌었는지보다 무엇이 안 바뀌었는지가 더 중요합니다. 이 글은 Quack의 설계 선택(왜 HTTP인지, 왜 Arrow Flight SQL이 아닌지), DuckDB 팀이 직접 돌린 벤치마크와 그 숫자를 어디까지 믿어야 하는지, 보안 기본값의 함정, 그리고 공식 FAQ가 명시적으로 못 박은 한계 — 분산 쿼리 처리는 지원하지 않고, 초당 쓰기는 약 5,500 트랜잭션에서 DuckDB 자체 한계에 부딪히며, 아직 베타라 프로토콜이 깨질 수 있다는 점 — 을 정리합니다.
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2026년 7월 16일
InfluxDB 3 Core의 72시간 제한은 사실 432개 파일 제한이다 — Parquet 재작성이 남긴 청구서
database influxdb time-series parquet storage-engine
InfluxDB 3는 엔진 전체를 Rust로 다시 쓰고 저장 계층을 Apache Arrow와 Parquet 위에 올렸습니다. 흔히 "Core는 72시간까지만 조회된다"고 알려져 있지만 소스를 읽어 보면 그런 코드는 없습니다. 실제로 존재하는 것은 쿼리 하나가 스캔할 수 있는 Parquet 파일 개수 제한 432개이고, 72시간은 기본 gen1 블록 10분을 곱해서 나온 파생값이자 최선의 경우입니다. 이 글은 432라는 숫자가 어디서 나왔는지 소스 코드 라인 단위로 추적하고, 하드 제한이 소프트 제한으로 바뀐 2025년 1월의 PR을 확인하고, 이 제한을 없애 주는 컴팩터가 왜 유료 기능인지, 그리고 2026년 4월 InfluxData가 왜 Parquet 위에 .pt라는 새 컬럼 포맷을 베타로 올리기 시작했는지를 벤더 자신의 문장으로 정리합니다. 결론은 단순합니다 — Parquet은 분석용 포맷이고, 시계열 워크로드는 순수하게 분석적이지 않습니다.
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2026년 7월 16일
MySQL 9.7 다음 버전은 26.7 — 2026년 봄, MySQL과 MariaDB가 릴리스 모델을 정리한 방식
mysql mariadb database versioning devops
2026년 4월 21일 MySQL 9.7.0이 GA로 나오면서 8.4 이후 거의 2년 만에 새 LTS 라인이 열렸고, 같은 달 MySQL 8.0은 Extended Support가 끝나 Sustaining Support로 내려갔습니다. 그리고 6월 16일 Oracle은 버전 번호를 YY.M 캘린더 버저닝으로 바꾼다고 발표해, 9.7 다음 혁신 릴리스는 9.8이 아니라 26.7이 됐습니다. MariaDB도 5주 뒤인 5월 29일 12.3 LTS를 내며 12.0/12.1/12.2 롤링 구간을 닫았습니다. 두 진영은 "빠른 트랙 릴리스는 다음 릴리스가 나올 때까지만 지원한다"는 사실상 같은 규칙을 쓰지만, LTS 지원 기간은 8년 대 3년으로 갈라집니다. 이 글은 혁신·롤링 릴리스 트레드밀의 실제 비용, 캘린더 버저닝이 바꾸는 것과 바꾸지 않는 것, 9.7이 커뮤니티 에디션에 넘긴 기능, 그리고 MariaDB의 innodb_snapshot_isolation 기본값처럼 릴리스 노트가 정확히 짚어주지 않는 동작 변경을 소스 코드까지 확인해 정리합니다.
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2026년 7월 16일
Postgres 19의 pg_plan_advice — 힌트를 거절해 온 프로젝트가 내놓은 타협안
postgresql query-planner query-optimization database performance
PostgreSQL 프로젝트는 오랫동안 옵티마이저 힌트를 거절해 왔습니다. 그런데 2026년 6월 4일 나온 PostgreSQL 19 Beta 1에 Robert Haas가 만든 pg_plan_advice와 pg_stash_advice가 contrib 모듈로 들어갔습니다. 이건 오라클식 힌트가 아닙니다 — 조언은 SQL 밖에 살고, 플래너를 대체하는 게 아니라 탐색 공간을 좁히기만 하며, 문서의 표현대로 "코어 플래너가 애초에 고려했을 계획만" 나옵니다. 이 글은 프로젝트 위키에 적힌 힌트 반대 6개 항목을 하나씩 놓고 이 설계가 그중 무엇을 실제로 지웠고 무엇을 못 지웠는지, 조언 미니 언어가 실제로 어떻게 생겼는지, 그리고 문서가 스스로 인정하는 한계(집계·집합 연산 통제 불가, 계획을 바꾸지 않아도 붙는 성능 비용, 미성숙한 보안 모델)를 정리합니다. 결론부터 말하면 이건 통계 튜닝의 대체재가 아니라 최후의 수단이고, depesz의 표현대로 강력한 만큼 확실한 풋건입니다.
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2026년 7월 11일
CloudNativePG로 쿠버네티스에 Postgres 띄우고 죽여보기 — 페일오버 23초 실측
cloudnativepg postgresql kubernetes operator database hands-on
실제 8노드 쿠버네티스 클러스터에 CloudNativePG(CNPG) v1.30.0을 설치하고, 3인스턴스 Postgres 클러스터를 띄운 뒤, 정말로 프라이머리를 죽여봤습니다. 부트스트랩부터 복제 확인, 프라이머리 강제 삭제 후 페일오버(23.1초 만에 레플리카 승격, 데이터 무손실), 그리고 죽은 노드가 레플리카로 자가 복구되어 3/3으로 돌아오기까지 — 전 과정을 실측 로그와 함께 기록합니다. NFS 스토리지 위에서 돌린 홈랩 환경의 정직한 숫자와 함정도 그대로 담았습니다.
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2026년 7월 11일
pgrust: Postgres를 Rust로 다시 쓰고 회귀 테스트 100%를 통과했다 — 그게 정말 뜻하는 것
postgresql rust pgrust database regression-tests ai-coding
Malcolm Matis(malisper)가 Postgres를 Rust로 다시 쓴 pgrust를 공개했습니다. Postgres 18.3 호환을 목표로 4만6천 개가 넘는 회귀 테스트 쿼리를 통과하고, 실제 18.3 데이터 디렉터리에서 부팅됩니다. 이 글은 그 마일스톤이 왜 진짜로 인상적인지, 그리고 "회귀 테스트 100% 통과"가 무엇을 증명하고 무엇을 증명하지 않는지를 정직하게 뜯어봅니다. AI 에이전트로 짠 코드, 성능 주장, 그리고 프로덕션 Postgres까지의 거리를 함께 봅니다.
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2026년 6월 27일
MariaDB 아키텍처 — 스토리지 엔진부터 Galera까지
mariadb storage-engine galera replication innodb database
MariaDB의 전체 서버 아키텍처를 연결 계층부터 파서, 옵티마이저, 실행기까지 따라가며 스토리지 엔진의 선택 기준과 복제, Galera 동기 멀티 마스터 클러스터, 파티셔닝을 정리합니다. MySQL과의 관계와 차이도 다이어그램과 비교표로 함께 살펴봅니다.
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2026년 6월 27일
PostgreSQL 아키텍처 깊이 보기 — MVCC부터 벡터까지
postgresql database mvcc architecture indexing replication pgvector
PostgreSQL의 내부 아키텍처를 프로세스/메모리 구조부터 MVCC, 인덱스, 쿼리 실행, 복제, 파티셔닝, 그리고 pgvector 같은 확장까지 깊이 있게 다룹니다. 핵심 메커니즘을 ASCII 다이어그램과 비교 테이블로 풀어내며, 버전별 차이가 있을 수 있는 부분은 일반화해 설명합니다.
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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)
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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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