기술노트

"카테고리별 매출 합계"처럼 묶어서 계산하는 GROUP BY. COUNT·SUM·AVG와 WHERE·HAVING의 차이까지, 집계 쿼리의 기본을 정리.

계좌 이체 중간에 서버가 죽으면 돈이 사라질까? 트랜잭션의 ACID(원자성·일관성·격리성·지속성)가 이런 사고를 막는 원리를 쉽게 정리.

인덱스는 조회를 빠르게 하지만 공짜가 아니다. 쓰기 성능 저하, 저장공간, 안 타는 인덱스까지. 무작정 다는 게 답이 아닌 이유.

두 테이블을 합칠 때 INNER는 교집합, LEFT는 왼쪽 전부. 이 차이 하나로 결과 행 수가 달라지고 버그가 생긴다. 그림처럼 이해하는 JOIN 정리.

문자열로 쿼리를 조립하면 입력값이 SQL 문법으로 해석돼 뚫린다. 파라미터 바인딩(prepared statement) 하나면 대부분 막힌다. 원리와 실전 방어.

deleted_at 컬럼으로 숨기는 소프트 삭제는 복구·감사에 좋지만 쿼리·유니크 제약·용량 부담이 따른다. 기준 정리.

Seq Scan·Nested Loop·actual time·rows 추정 오차. EXPLAIN ANALYZE에서 진짜 병목을 찾는 읽기 순서.

복합 인덱스 (a,b)는 a로 시작하는 조건엔 쓰이지만 b만으론 못 탄다. 등호·범위·정렬을 고려한 순서 설계.

목록 1번 + 각 항목마다 1번씩 쿼리가 나가는 N+1은 성능 킬러다. eager loading·조인·in 절·DataLoader로 한 방에 줄인다.

인덱스가 있어도 Seq Scan을 하는 건 이유가 있다. 함수 가공·형변환·낮은 선택도·통계 부재 등 원인을 EXPLAIN으로 짚는다.

Materialize 1.0 실측. Postgres CDC + Kafka 조인 p99 230ms, 월 $1,800. Flink 대비 운영 부담과 한계 정리.

PostgreSQL 선언적 파티셔닝으로 10억 행 테이블 쿼리를 10배 빠르게 만드는 실전 전략. RANGE·LIST·HASH 선택, 파티션 프루닝, 유지보수 자동화까지.