시작하기 전에2편에서 메트릭 데이터를 MySQL과 ClickHouse에 똑같이 넣고 비교했을 때, 컬럼형인 ClickHouse가 대부분의 쿼리에서 크게 앞섰다.그런데 대규모 메트릭 데이터를 효과적으로 처리하는 방법이 이 둘만 있는 건 아니다. 이미 쓰던 MySQL에 사전집계를 더해볼 수도 있고, 시계열 전용으로 나온 TimescaleDB도 있고, Cassandra나 Druid를 떠올릴 수도 있다. 2편을 마무리하면서 이 선택지들이 계속 걸렸다. 같은 문제를 이 DB들로 풀면 어떻게 다를까 싶었다.그래서 3편에서는 2편과 같은 메트릭 수집 시나리오를 그대로 두고, 네 가지 방식을 하나씩 정리해봤다. 먼저 각각이 어떤 DB인지 개념을 살펴보고, 그중 직접 띄워볼 수 있는 두 가지(MySQL + 사전집계, T..

프로젝트를 하다 보면 Map이나 Set 같은 값을 그대로 DB에 넣고 싶을 때가 있다. 정규화하기는 애매한 값이라든가, 특정 row에 딸린 id 목록이라든가, 통째로 읽고 쓰는 설정 덩어리 같은 것들이다. 관계로 풀어서 별도 테이블을 만들기는 번거롭고, 마침 MySQL에는 JSON 타입이 있다. 그래서 엔티티 필드를 Map로 두고 JSON 컬럼에 직렬화해서 저장한다. 편하다.그런데 문득 궁금해졌다. 이게 DB 안에서는 실제로 어떻게 처리될까? 성능상 괜찮을까? "JSON 쓰지 마라" 같은 말은 들어봤지만, 정작 왜 그런지는 깊이 따져본 적이 없었다.결론부터 말하면, JSON 컬럼은 데이터를 어떻게 접근하고 얼마나 큰지에 따라 충분히 쓸 만하기도, 독이 되기도 한다.그래서 직접 MySQL 8.0을 띄워놓고..

시작하기 전에1편에서 컬럼형 DB가 왜 빠른지를 이론으로 정리했었다. 필요한 컬럼만 읽고, 같은 타입이 모여 있어 압축이 잘 되고, Zone Map으로 블록을 건너뛰고, 단건 쓰기는 약하지만 벌크는 강하다는 식의 이야기들이었다.이번 편에선 그게 실제로 그런지 직접 측정해봤다. MySQL과 ClickHouse를 같이 띄워서, 같은 데이터를 양쪽에 적재하고, 같은 쿼리를 던졌다. 결과는 1편 이론이 거의 그대로 입증된 부분이 많았고, 한두 가지는 미묘하게 어긋나기도 했다.전체 코드와 스크립트는 GitHub repo에 올려뒀다. 직접 재현해보고 싶으면 그대로 돌려보면 된다.시나리오 - 메트릭 모니터링비교 시나리오는 1편 마지막에 다뤘던 메트릭 모니터링 으로 정했다. 데이터 모양이 시계열이라 직관적이고, 1편에..

"대규모 시스템 설계 면접" 책을 보다 보면 메트릭 모니터링이나 광고 클릭 집계 챕터에서 컬럼형 DB(컬럼 지향 데이터베이스)가 해법으로 툭툭 나온다. 근데 "왜 하필 여기서 컬럼형이지?"가 잘 와닿지 않았다. 평소에 MySQL만 쓰다 보니 더 그랬던 것 같다.그래서 한 번 제대로 정리해보기로 했다. 글이 길어질 것 같아서 두 편으로 나눴는데, 이번 편은 이론이다. 컬럼형 DB가 뭔지, MySQL 같은 row DB와 내부적으로 뭐가 다른지, 어떤 워크로드에서 빨라지는지를 정리한다. 다음 편에서는 DB를 직접 띄워서 같은 데이터로 MySQL과 성능을 비교해볼 생각이다.컬럼형 DB란 - 디스크에 데이터를 늘어놓는 방식의 차이컬럼형 DB를 한 줄로 설명하면 이렇다.같은 테이블 데이터를, 디스크에 컬럼 단위로 ..

최근 서로 다른 트랜잭션에서 겹치지 않는 FK 값을 가진 엔티티들을 동시에 삽입할 때 데드락이 발생한 케이스가 있었다. 분명 범위가 겹치지 않는데 왜 데드락이 걸리는 걸까?1. 결론: 유니크/외래 키 제약조건이 데드락을 유발한다핵심 원인외래 키(Foreign Key)이거나 유니크 제약 조건(Unique Constraint)이 걸려 있다면, 데드락 발생 확률이 비약적으로 높아진다.데드락 발생 메커니즘상황: FK 에는 유니크 제약 조건이 걸려있고 기존 데이터는 10, 20 이 존재한다고 가정. 격리 수준은 REPEATABLE READ.트랜잭션 A (INSERT 12): 유니크 체크를 위해 10~20 사이에 공유 잠금(S-Lock, 갭 락)을 획득트랜잭션 B (INSERT 14): 마찬가지로 10~20 사이에..