느린 서비스를 새 언어로 다시 쓰기 전에 줄여야 할 일
느린 화면을 새 언어로 다시 만들기 전에, 조회 횟수와 가져오는 데이터부터 살펴봅니다. 같은 결과를 유지하면서 일을 줄이는 방법을 실제 SQLite 실행 기록으로 설명합니다.
주제
데이터베이스
데이터베이스 관련 글을 모았습니다. 유토모 테크로그에서 새 기술과 제품이 일과 제품에 만드는 변화를 살펴봅니다.
벡터 검색 비용이 커질 때, 데이터베이스 교체 전에 비교할 기준 (Booking.com)
부킹닷컴이 벡터 데이터베이스를 OpenSearch에서 Weaviate로 바꾼 사례에서, 비용 비교보다 먼저 검색 품질을 통일한 시험 설계 순서를 설명합니다.
데이터의 개념: 기록에서 판단까지
데이터를 많이 모아도 질문에 답할 수 없다면 쓸 수 없습니다. 기록을 정제·태깅·설계해 판단으로 연결하는 과정을 설명합니다.
드문 데이터베이스 오류가 서비스 장애가 되기까지
Tailscale은 6개월간 SQLite 손상 19건을 추적해 체크포인트와 쓰기 트랜잭션의 희귀한 경합을 찾아냈습니다. 패치 뒤에도 복구 기록과 경고를 통해 수정이 실제 장애를 막는지 검증했습니다.
하루 1,500억 건에서 바뀐 클라우드 선택 기준
Atlassian의 하루 1,500억 건 StreamHub는 Kinesis에서 Kafka로 옮기며 클라우드 선택 기준을 바꿨습니다. 평균 비용보다 브로커 병목, 계층 저장소, 제어면 장애 시 회복 경로가 중요해졌습니다.
Shopify가 Redis를 MySQL로 교체한 이유: 재고 예약을 확장하는 데이터 모델
Shopify는 재고 예약을 Redis에서 MySQL로 옮기며 SKIP LOCKED와 단위별 행 풀을 사용했습니다. 핵심은 예약과 재고 원장을 한 트랜잭션으로 묶고 연결 점유 주체까지 관측한 데 있습니다.
Postgres 분석 쿼리를 300배 빠르게 만든 세 가지: 배치·연산자 융합·SIMD
pgrust가 분석 쿼리 실행기를 배치 처리, 연산자 융합, SIMD로 바꿔 약 10배 개선한 과정을 정리했습니다. 행 단위 호출과 중간 복사, CPU 데이터 폭이 성능을 가르는 이유를 설명합니다.
