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최근 프로젝트에서 분리되어 있는 여러 DB에 대해 2 Phase Commit을 적용해야 하는 일이 생겨 정리하게 되었다.설명을 시작하기에 앞서, 간단하게 분산 트랜잭션에 대해 얘기하고 넘어가겠다.분산 트랜잭션은 글로벌 트랜잭션이라고도 하며, 통합되어 관리되는 여러 개의 트랜잭션 묶음을 의미한다.이때, 1️⃣ 분산 트랜잭션에 포함되는 트랜잭션은 서로 동일한 DB에 존재할 수도 있고, 2️⃣ 서로 다른 DB에 존재할 수도 있다.XA Datasource와 2 Phase Commit 이란?XA는 2 Phase Commit을 통한 분산 트랜잭션 처리를 위해 X/Open에서 정의한 표준이다.분산 트랜잭션에서 사용되는 각각의 DB에는 하나의 XA Datasource가 존재하고, 이 XA Datasource가 XA C..

MySQL의 격리 수준 트랜잭션의 격리 수준(Isolation Level)이란 여러 트랜잭션이 동시에 처리될 때 특정 트랜잭션이 다른 트랜잭션에서 변경하거나 조회하는 데이터를 볼 수 있게 허용할지 말지를 결정하는 것이다. 격리 수준은 크게 4가지로 나뉜다. Read UNCOMMITTED Read COMMITTED REPEATABLE READ SERIALIZABLE 1번부터 4번까지 뒤로 갈수록 각 트랜잭션 간의 데이터 격리(고립) 정도가 높아지며, 동시 처리 성능도 일반적으로 떨어질 수 있다. 격리 수준이 높아질수록 MySQL 서버의 처리 성능이 많이 떨어질 것으로 생각할 수 있지만, 사실 SERIALIZABLE 수준이 아니라면 크게 성능 저하가 발생하지는 않으니 안심해도 된다. 하나 특별한 부분이 있다..

JOIN이 어떻게 인덱스를 사용하는지에 대해 쿼리 패턴별로 알아보고 주의사항에 대해서 알아보고자 한다. 1. JOIN의 순서와 인덱스 인덱스 레인지 스캔은 인덱스를 탐색(Seek)하는 단계와 인덱스를 스캔(Scan)하는 과정으로 구분할 수 있다. 일반적으로 인덱스를 이용해서 쿼리하는 작업에서는 가져오는 레코드의 건수가 소량이기 때문에 인덱스 스캔 작업은 부하가 작지만 특정 인덱스 키를 찾는 인덱스 탐색 작업은 상대적으로 부하가 높다. 조인 작업에서 드라이빙 테이블을 읽을 때는 인덱스 탐색 작업을 단 한 번만 수행하고, 그 이후부터는 스캔만 실행하면 된다. 하지만 드리븐 테이블에서는 인덱스 탐색 작업과 스캔 작업을 드라이빙 테이블에서 읽은 레코드 건수만큼 반복한다. 드라이빙 테이블과 드리븐 테이블이 1:1..

1. Redis Temporary Location For Speed 데이터의 원래 소스보다 더 빠르고 효율적으로 액세스할 수 있는 임시 데이터 저장소 많은 애플리케이션에서 속도 향상을 위해 캐시를 이용한다. 당연히 속도를 높이려면 원본에 접근하는것보다 캐시에 접근하는게 빨라야 한다. 그리고 데이터의 반복적 액세스가 많아질수록 캐시를 사용하는게 유리하다. 아래와 같은 특징을 가진다. 단순한 key-value 구조 In-memory 데이터 저장소 (RAM) 빠른 성능 평균 작업속도 < 1ms 초당 수백만 건의 작업 가능 이외에도 최신 버전의 Redis는 데이터 저장뿐만 아니라 PUB/SUB 구조를 통해 메시지를 전달하는 용도로도 사용 가능하다. Redis는 메모리에 데이터를 저장하기 때문에 저장 공간에 제약..

일반적으로 웹 서비스와 같이 일반적인 온라인 트랜잭션 처리 환경의 DB에서는 INSERT나 UPDATE 작업의 경우 거의 레코드 단위로 발생하므로 성능상 문제가 되는 경우가 거의 없다. 하지만, SELECT의 경우 여러 개의 테이블로부터 데이터를 조합해서 빠르게 가져와야 하기 때문에 주의를 기울여야 한다. 따라서, SELECT 쿼리의 각 부분에 사용될 수 있는 기능을 성능 위주로 살펴보고자 한다. 1. SELECT 절의 처리 순서 아래와 같은 다양한 키워드를 이용한 SELECT 문이 존재한다. 이런 경우 어떠한 절이 먼저 실행되는지 예측해야 최적화를 할 수 있다. SELECT, FROM, WHERE. GROUP BY, HAVING, ORDER BY, LIMIT SELECT s.emp_no, COUNT(D..

애플리케이션에서 데이터를 저장 또는 조회하기 위해 DB와 통신할 때 DB 서버로 전달되는 것은 SQL 뿐이다. SQL은 어떠한(What) 데이터를 요청하기 위한 언어이지, 어떻게(How) 데이터를 읽을지를 표현하는 언어는 아니므로 자바와 같은 언어와 비교했을 때 제한적으로 느껴질 수 있다. 그래서 쿼리가 빠르게 수행되게 하려면 DB 서버에서 쿼리가 어떻게 요청을 처리할지 예측할 수 있어야 한다. 애플리케이션 코드를 튜닝해서 성능을 개선한다는 것은 쉽지 않지만, DBMS에서는 몇십 몇백 배의 성능 튜닝은 흔한 일이다. 따라서 SQL 작성 방법이나 규칙은 물론, 내부적인 처리 방식(옵티마이저)에 대해 공부해야 한다. 1. MySQL 연산자 (1) 날짜 다른 DBMS에서 날짜 타입을 비교하거나 INSERT하려..