예전에 쿼리 튜닝을 한 상황의 가정은 다음과 같았습니다. 손흥민이 월드컵에서 골을 넣으면 해축갤에 미친 듯한 드립(게시물)이 올라오고 퍼갈 것이다. 이때 '%흥민%' 이라는 키워드로 검색이 많이 일어날 것이다. 그래서 게시물에 약 1억 건의 데이터를 넣고 느려진 게시물 조회 쿼리를 개선을 했었습니다. (4분20초 -> 0.0019초) 2024.01.29 - [Project 해축갤/데이터베이스] - 1억 데이터 쿼리 최적화: 풀텍스트 인덱스의 한계와 LIKE 절의 귀환 1억 데이터 쿼리 최적화: 풀텍스트 인덱스의 한계와 LIKE 절의 귀환 배경 최근 데이터를 200만 개에서 1억 개로 늘리고 난 뒤 기존 API의 성능이 얼마나 나오는지 궁금해 쿼리를 한번 테스트해 봤습니다. 정신 나갔다,,, 쿼리 응답시간..

요즘 들어, 간단한 프로젝트를 하더라도 탄탄한 기획 및 계획이 없이 프로젝트를 진행하는 것에 대한 비효율성에 많이 체감을 하고, 그렇게 하지 않으려고 노력합니다. 개발자이지만, 개발이라는 과정은 기획 부터 코드 타이핑까지의 과정이라고 생각을 하게 됩니다. 사실, 오히려 개발이라는 과정은 기획이 전부이지 않을까? 라는 생각도 하고. 최근 알던 기술 및 신기술을 테스트 하기 위한 GitHub - xpmxf4/MonsterBoard Contribute to xpmxf4/MonsterBoard development by creating an account on GitHub. github.com 게시판 프로젝트를 진행 중에 있습니다. 처음 프로젝트를 진행할 때에는 일단 박자! 라는 마인드로 아무런 기획없이 시작했..