너비 우선 탐색 (Breadth-First Search, BFS)너비 우선 탐색은 그래프와 트리 구조에서 사용되는 탐색 알고리즘임.시작 정점으로부터 가까운 정점을 탐색하면서 점차 더 멀리 떨어진 정점으로 나아가는 방식으로 동작함.BFS는 레벨별로 탐색을 진행하며, 큐 자료구조를 이용하여 구현됨.이 알고리즘은 경로 탐색, 최단 경로 찾기 등 다양한 분야에서 활용됨. BFS의 기본 원리와 과정1. 초기화탐색을 시작할 첫 번째 노드를 큐에 삽입하고 방문했다고 표시함. 2. 반복 작업큐에서 노드를 하나 꺼냄.해당 노드와 인접한 노드들을 확인함.방문하지 않은 인접 노드를 모든 큐에 삽입하고 방문했다고 표시함. 3. 종료 조건큐가 빌 때까지 위 과정을 반복함. BFS의 특징1. 완전성모든 노드를 방문하므로 완전한 ..
도커도커는 애플리케이션을 컨테이너화하여 개발, 배포 및 실행을 간소화하는 오픈 소스 플랫폼임.컨테이너는 소프트웨어를 실행하는 데 필요한 코드, 런타임, 시스템 도구, 시스템 라이브러리 및 설정을 포함하는 표준화된 유닛임.도커를 사용함으로써 개발자는 애플리케이션이 다양한 환경에서도 일관되게 동작할 것임을 확신할 수 있음. 도커의 주요 구성 요소1. 도커 엔진1.1 설명도커의 핵심 소프트웨어로서, 도커 이미지를 실행하여 도커 컨테이너를 생성하는 역할을 함.1.2 구성서버(도커 데몬), REST API, 클라이언트(CLI 인터페이스)로 구성됨 2. 도커 이미지2.1 설명읽기 전용 템플릿으로서, 컨테이너를 생성하는 데 사용됨.2.2 특징이미지는 여러 계층으로 구성되며, 각 계층은 이전 계층의 변경 사항만을 저장..
데이터 모델링데이터 모델링은 데이터를 효과적으로 구조화, 조직화 및 정의하는 과정임.데이터가 저장, 관리, 검색되는 방식을 결정하는 데 중요한 역할을 함. 데이터 모델링의 기본 개념1. 개념적 데이터 모델1.1 목적데이터와 비즈니스 요구 사항 간의 관계를 이해하고 시각화해야함.1.2 구성요소엔터티, 속성, 관계 및 제약 조건1.3 도구ER 다이어그램, UML 2. 논리적 데이터 모델2.1 목적구체적 데이터 구조를 설계하고 시스템 내의 데이터 흐름을 정의해야 함.2.2 구성요소정규화된 테이블, 키, 인덱스2.3 도구관계 데이터베이스 스키마, NoSQL 데이터 모델 등. 3. 물리적 데이터 모델3.1 목적실제 데이터베이스에 데이터를 어떻게 저장할지를 결정해야 함.3.2 구성요소테이블 스페이스, 파티셔닝, 인..
엘라스틱서치의 인덱스엘라스틱서치의 인덱스는 중심적인 데이터 구조로서, 전체 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됨.인덱스는 매우 유연하며, 다양한 종류의 검색 작업에 최적화되어 있음. 1. 인덱스의 개념 및 정의1.1 인덱스 구조엘라스틱서치의 인덱스는 아파치 루씬을 기반으로 한 역 인덱스 구조를 사용함.이 구조는 데이터를 효율적으로 검색할 수 있도록 설계된 것으로, 각 단어와 그 단어가 포함된 문서의 목록을 매핑함. 1.2 인덱스 생성사용자는 JSON 형식의 문서를 엘라스틱서치에 제출함.이 문서들은 자동으로 색인화되어 인덱스에 저장됨.인덱스는 검색 쿼리에 응답하기 위해 필요한 모든 정보를 포함함. 2. 매핑2.1 매핑 정의매핑은 인덱스에 포함된 문서들의 구조를 정의함.각 필드의 데이터 타입, 인덱스 방법,..
엘라스틱서치의 구조엘라스틱서치는 아파치 루씬을 기반으로 하는 분산 검색 엔진임.이 구조는 매우 유연하고 확장 가능하며, 실시간 데이터 검색과 분석을 위한 강력한 기능을 제공함. 1. 노드와 클러스터1.1 노드엘라스틱서치에서 하나의 서버 인스턴스를 노드라고 부름.각 노드는 클러스터의 일부로서 데이터를 저장하고 클러스터의 색인 생성, 검색 기능을 처리함. 1.2 클러스터여러 노드가 모여 하나의 클러스터를 형성함.클러스터는 전체 데이터를 저장하고, 모든 색인 및 검색 기능을 관리함.클러스터는 하나 이상의 노드로 구성될 수 있으며, 하나의 노드만으로도 클러스터를 형성할 수 있음. 2. 인덱스엘라스틱서치의 인덱스는 유사한 특성을 가진 문서들의 집합임.인덱스는 관계형 데이터베이스의 데이터베이스와 비슷한 개념으로 이..
MySQL과 MariaDB의 차이MySQL과 MariaDB는 모두 인기 있는 관계형 데이터베이스 관리 시스템임.둘 다 동일한 원본 코드를 공유하는 역사를 가지고 있지만, MariaDB는 MySQL의 포크임.MySQL이 오라클에 인수된 이후 2009년에 만들어짐.이러한 분기 이후, 두 데이터베이스는 서로 다른 기능 개발과 성능 향상에 중점을 두면서 점차적으로 차별화됨. 기원과 배경1. MySQLMySQL AB에 의해 개발됨.2008년에 Sun Microsystems에 의해 인수된 후 2010년에 오라클에 의해 인수됨. 2. MariaDBMySQL의 원 개발자 중 한 명인 몬티 와이드니어스가 주도하여 시작됨.MariaDB는 MySQL과 완전히 호환되는 목표를 가지고 시작됨.기능과 성능 개선에 중점을 둠. 라..
엘라스틱서치의 장점엘라스틱서치는 아파치 루씬 기반의 오픈 소스 검색 엔진임.전문 검색, 구조화된 검색, 분석 기능을 제공함.데이터를 실시간으로 검색하고 분석하는 데 매우 유용하며, 다양한 장점을 통해 많은 기업에서 널리 사용됨. 1. 분산 처리 시스템엘라스틱서치는 데이터를 자동으로 여러 노드에 분산하여 저장함.이를 통해 높은 가용성과 확장성을 보장함.사용자는 각 검색 요청이 다수의 노드에서 동시에 처리되도록 구성할 수 있으며, 이로 인해 대규모 데이터셋도 빠르게 처리할 수 있음. 2. 실시간 검색과 분석엘라스틱서치는 거의 실시간으로 데이터를 색인화하고 검색 결과를 반환할 수 있음.새로운 데이터가 엘라스틱서치 클러스터에 추가되면, 이는 즉시 검색 가능한 상태가 됨.이는 온라인 쇼핑, 로그 분석, 실시간 모..
MySQL의 테이블의 종류MySQL에서 사용하는 테이블의 종류에는 크게 세 가지 주요 유형이 있음. (MyISAM, InnoDB, Memory)이 테이블 스토리지 엔진들은 각기 다른 성능 특성과 기능을 가지고 있음.사용하는 어플리케이션의 요구 사항에 따라 적절한 엔진을 선택할 수 있음. 1. MyISAM1.1 구조MyISAM은 MySQL의 기본 테이블 유형 중 하나였음.특히 읽기 위주의 작업에서 높은 성능을 제공함.각 MyISAM 테이블은 세 개의 파일로 구성되어 있음.데이터 파일, 인덱스 파일, 그리고 테이블 메타데이터를 저장하는 프라그먼트 파일임. 1.2 특징테이블 단위의 락을 사용함.즉, 하나의 쿼리가 테이블을 사용 중이면 다른 쓰기 작업은 대기 상태가 됨.트랜잭션을 지원하지 않음.외래 키를 지원하..
Transactional Outbox PatternTransactional Outbox 패턴은 분산 시스템에서 일관성을 유지하며 메시지를 안전하게 처리하고 전달하는 방법을 제공함.이 패턴은 특히 마이크로서비스 아키텍처에서 자주 사용됨.서비스 간의 이벤트 기반 통신을 위해 설계됨.이 패턴의 주요 목적은 데이터베이스 트랜잭션과 메시지 발송을 원자적으로 연결하여 데이터 일관성과 메시지 전달을 보장하는 것임. Transactional Outbox Pattern 개념1. 기본 개념어플리케이션은 데이터베이스에 데이터를 변경하는 동시에, 같은 데이터베이스 트랜잭션 내에서 outbox 테이블에 메시지를 저장함.이 테이블은 메시지 큐 또는 다른 서비스로 전달될 이벤트를 임시 저장하는 역할을 함. 2. 작동 방식데이터베이..
MySQL 인덱스 유형 종류MySQL은 데이터 검색 속도를 향상시키고 쿼리의 성능을 최적화하기 위해 여러 유형의 인덱스를 제공함.각 인덱스 유형은 특정 작업에 특화되어 있음.사용하는 스토리지 엔진에 따라 지원되는 인덱스 유형이 다를 수 있음. 1. B-Tree 인덱스가장 일반적인 인덱스 유형임.키 값이 트리 구조로 정렬되어 저장됨.B-Tree 인덱스는 등호 및 범위 쿼리에 효율적이며, InnoDB와 MyISAM 스토리지 엔진에서 사용할 수 있음.B-Tree는 순차적 검색 뿐만 아니라, 부분적인 값 매칭과 정렬된 데이터에 대한 빠른 접근을 제공함.2. HASH 인덱스Memory 스토리지 엔진에서 주로 사용되는 인덱스 유형임.해시 인덱스는 키 값을 해시 함수를 통해 해시로 변환하고, 이 해시를 사용하여 데이..
