클릭률과 전환율클릭률(CTR, Click-Through Rate)과 전환율(CVR, Conversion Rate)은 디지털 마케팅과 제품·서비스 운영에서 성과(Performance)를 측정하는 핵심 지표임.두 지표 모두 웹사이트, 앱, 광고 캠페인, 이메일, 랜딩 페이지 등에서 사용자의 행동 데이터를 토대로 산출하며, 특정 목표 달성 여부를 효율적으로 파악할 수 있게 해줌. 클릭률 : 클릭률의 정의클릭률(CTR) 은 사용자가 어떤 광고(배너, 검색 광고, SNS 광고 등)나 링크(메일의 CTA 버튼, 웹페이지의 버튼 등)를 보았을 때, 실제로 클릭으로 이어진 비율을 의미함.온라인 광고나 마케팅 성과를 가늠하는 가장 기본적이면서도 중요한 지표 중 하나임. 클릭률 : 클릭률의 계산 공식1. 노출 수(Impr..
A/B 테스트A/B 테스트(A/B Testing)는 두 가지(혹은 그 이상)의 대안(예: 웹페이지 디자인, 앱 화면, 마케팅 캠페인 등)을 동시에 실험군과 대조군으로 설정하여, 실제 사용자나 트래픽을 기반으로 어느 대안이 더 높은 성과(전환율, 클릭률, 매출, 체류 시간 등)를 보이는지 통계적으로 비교 및 분석하는 실험 기법임.제품이나 서비스를 운영하는 조직이 사용자 경험을 개선하고 성과 지표를 효율적으로 높이기 위한 대표적인 방법으로 활용되고 있음. A/B 테스트의 필요성1. 정량적 근거 기반의 의사결정개인적 직관이나 경험이 아닌, 실제 사용자들의 행동 데이터를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있음.가설 검증을 통해 기능 개선이나 디자인 변경이 실제로 유의미한 영향을 미치는지 판단할 수 있음. 2. 효과적..
데이터 베이스의 커넥션 풀데이터베이스 커넥션 풀(Database Connection Pool)은 애플리케이션에서 데이터베이스와의 연결을 효율적으로 관리하기 위한 핵심적인 메커니즘임.커넥션 풀을 제대로 이해하고 활용하기 위해서는 내부 동작 방식, 관련 설정 파라미터, 풀링의 장단점과 튜닝 방법 등을 종합적으로 살펴봐야 함. 커넥션 풀의 필요성1. 데이터베이스 연결(커넥션) 비용 절감애플리케이션이 데이터베이스에 접근하기 위해서는 네트워크 소켓을 열고, 인증 과정 등을 거쳐 커넥션을 맺어야 함.이 과정은 CPU, 메모리 등 리소스를 많이 사용하고, 지연 시간이 발생함.매 요청마다 새 커넥션을 생성하는 것은 비효율적이며, 대규모 트래픽 상황에서는 병목이 심해짐. 2. 자원(커넥션 수) 제한데이터베이스가 동시에 ..
데이터베이스의 커넥션과 세션데이터베이스(DB) 환경에서 커넥션(Connection)과 세션(Session)은 서로 밀접하게 연관된 개념이지만, 엄밀하게는 다른 의미를 가짐. 커넥션은 보통 클라이언트(애플리케이션)와 DB 서버 간의 물리적 혹은 논리적 연결을 말함.세션은 DBMS 내부에서 특정 사용자(또는 프로세스)가 DB에 접속해 있는 상태를 식별하기 위한 논리적 컨텍스트를 의미함. 커넥션 : 정의 및 특징1. 물리적(또는 논리적) 연결클라이언트 애플리케이션이 DB 서버로 연결할 때, TCP 소켓 등의 네트워크 레벨 통신이 성립됨.일반적으로 3306 포트(MySQL), 5432 포트(PostgreSQL), 1521(Oracle), 1433(MSSQL) 등.애플리케이션과 DB 서버 사이에 “통신할 채널”이..
쿼리 캐시쿼리 캐시(Query Cache)는 SQL 쿼리의 실행 결과(즉, 결과 집합)를 캐싱하여, 동일한 쿼리가 반복 실행될 때 DBMS가 동일 결과를 재계산하지 않고 바로 캐시된 결과를 반환해 처리 속도를 높이는 메커니즘임.다만, 각 데이터베이스 시스템마다 구현 방식이 다르며, Plan Cache(실행 계획 캐시)와 구분되어야 함. 쿼리 캐시 동작 원리1. SQL 텍스트 일치 확인쿼리 캐시는 일반적으로 SQL 문장(쿼리 문자열)이 완전히 동일한 경우에만 캐시를 재사용함.예를 들어, 공백, 대소문자, 코멘트 차이 등 미세한 텍스트 차이만 있어도 동일 쿼리로 인식되지 않을 수 있음. 2. 결과 집합 자체(로우·필드 값)를 캐시쿼리 캐시와 실행 계획 캐시(Plan Cache)는 다름.쿼리 캐시: “특정 쿼..
데이터베이스 스토리지 엔진데이터베이스 스토리지 엔진(Storage Engine)은 DBMS가 물리적으로 데이터를 저장·관리·조회·수정하는 핵심 모듈임.쉽게 말해, “어떻게 디스크(또는 기타 저장매체)에 데이터를 기록하고, 트랜잭션을 처리하며, 인덱스·동시성·로그 등을 관리하는가?”를 결정하는 역할을 맡음.대표적으로 MySQL은 다양한 스토리지 엔진(InnoDB, MyISAM, Memory, etc.)을 플러그인 형태로 제공해, 사용자가 요구 사항에 따라 선택·조합할 수 있음.하지만 Oracle, PostgreSQL, SQL Server 등은 (대체로) 내부적으로 단일 통합 엔진을 사용하며, 내부 아키텍처 수준에서 스토리지 엔진을 구성함. 스토리지 엔진의 주요 기능1. 데이터 파일 구조 & 페이지 관리데이..
MySQL 옵티마이저MySQL 옵티마이저(Optimizer)는 SQL 쿼리를 가장 효율적으로 실행하기 위한 ‘실행 계획(Execution Plan)’을 결정하는 핵심 엔진임.옵티마이저는 단순한 문법 검사 단계를 넘어, 내부적으로 다양한 전략(인덱스 선정, 조인 순서 결정, 쿼리 변환, 비용 추정 등)을 사용하여 쿼리 성능을 최적화함. MySQL 옵티마이저의 전반적 흐름1. 파싱(Parsing)과 전처리클라이언트에서 쿼리가 들어오면, 먼저 SQL 파서가 문법적 검사를 수행함.내부 구조(Parse Tree)를 만든 후, 세부적인 전처리 과정을 거쳐 옵티마이저에 전달됨. 2. 옵티마이저 단계(Optimization)옵티마이저는 쿼리 실행에 대한 잠재적 실행 계획들을 생성하고 각각의 비용(Cost)을 추정하여,..
버퍼 캐시데이터베이스 버퍼 캐시(Buffer Cache)는 디스크 I/O를 최소화하고 전체 성능을 높이기 위해 최근 사용되었거나 자주 사용되는 데이터 페이지(블록)를 메모리에 보관하는 메커니즘임.이를 통해 디스크 접근 횟수를 줄여 읽기/쓰기 작업을 빠르게 처리하며, 동시에 장애 복구, 동시성 제어와도 밀접하게 연동됨. 버퍼 캐시의 기본 개념1. 디스크 블록을 메모리에 캐싱데이터베이스 테이블, 인덱스 등은 물리적으로 디스크의 블록(또는 페이지) 단위로 저장됨.애플리케이션이 데이터를 읽거나 수정할 때, DB 엔진은 해당 블록을 버퍼 캐시(메모리)로 가져온 뒤 작업을 수행함. 2. 왜 필요한가?디스크 I/O는 메모리 접근보다 훨씬 느림.버퍼 캐시에 미리 블록을 저장해 두면 재사용이 가능해, 반복되는 쿼리(또는..
DML 실행시 데이터베이스 프로세스데이터베이스에서 DML(Data Manipulation Language) 명령(INSERT, UPDATE, DELETE 등)을 실행할 때, 내부적으로 어떤 일이 벌어지는지를 보는 것은 중요함.여기서 다루는 주요 개념과 동작 원리는 전통적인 RDBMS(Oracle, PostgreSQL, MySQL InnoDB 엔진 등)를 기준으로 설명하며, 구체적인 구현 세부 사항은 DBMS 제품마다 다를 수 있음을 염두에 둬야 함. SQL 명령 수신 및 파싱1. SQL 명령 수신클라이언트 애플리케이션에서 SQL 문을 DB 서버에 전송함.DB 서버는 해당 SQL 문을 받아 내부 프로세스(파서, 옵티마이저 등)에 전달함. 2. 파서(Parser) 단계SQL 문이 문법적으로 올바른지 검사함(..
P-Value 개념P-Value는 고전적 빈도주의(Frequentist) 통계학에서 가설 검정을 수행할 때 사용되는 핵심적인 개념임.주어진 데이터와 통계적 모델(특히 귀무 가설 H0)이 있을 때, 데이터가 귀무 가설과 얼마나 양립하기 어려운지를 수치로 표현한 것이 바로 P-Value임. P-Value의 정의 및 직관1. 공식적 정의P-Value는 귀무 가설이 참이라고 가정했을 때, 우리가 관찰한 통계량(또는 그보다 더 극단적인 통계량)이 나올 확률임.여기서 Tobs는 실제 실험(또는 표본)에서 얻은 테스트 통계량(observed test statistic)을 의미함. 2. 직관적 이해P-Value가 작다는 것은, “귀무 가설이 참이라고 하면 이런 데이터(또는 더 극단적인 데이터)가 나올 가능성이 매우 작..
