Jin's IT Story

PostgreSQL은 오픈소스 관계형 데이터베이스 중에서도 높은 안정성과 확장성을 자랑하는 시스템입니다. 많은 기업과 개발자들이 PostgreSQL을 선택하는 이유는 단순한 저장 기능을 넘어, 복잡한 쿼리 처리와 성능 최적화가 가능하기 때문입니다. 하지만 성능을 제대로 끌어올리기 위해서는 단순한 테이블 설계만으로는 부족하며, 인덱스 구조와 실행 계획에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이 글에서는 PostgreSQL의 인덱스 종류와 내부 동작 원리, 실행 계획 분석 방법, 그리고 실무에서 적용 가능한 성능 최적화 전략을 정리합니다.PostgreSQL 인덱스의 종류와 동작 원리인덱스는 데이터베이스 성능을 좌우하는 핵심 요소입니다. PostgreSQL은 다양한 인덱스 타입을 제공하며, 각각의 구조와 용도에 따라..

데이터베이스는 IT 분야에서 자주 등장하는 핵심 개념입니다. 하지만 컴퓨터나 프로그래밍을 전공하지 않은 사람에게는 다소 어렵고 추상적으로 느껴질 수 있습니다. 특히 PostgreSQL 같은 관계형 데이터베이스는 테이블, 레코드, 쿼리 등 낯선 용어들로 가득하죠. 이 글에서는 데이터베이스를 도서관에 비유해 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다. PostgreSQL의 구조와 동작 원리를 감성적이고 직관적인 방식으로 풀어보며, 데이터베이스가 실제로 어떻게 정보를 저장하고 관리하는지 알아봅니다.데이터베이스는 도서관이다데이터베이스를 처음 접할 때 가장 좋은 비유는 바로 도서관입니다. 도서관은 수많은 책을 체계적으로 보관하고, 사람들이 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 공간입니다. 데이터베이스도 ..

PostgreSQL은 오픈소스로 제공되는 강력한 객체-관계형 데이터베이스 관리 시스템(ORDBMS)으로, 데이터의 일관성과 확장성, 표준 SQL 호환성을 갖춘 대표적인 데이터베이스입니다. 1996년 공식적으로 공개된 이후 지속적인 커뮤니티 지원과 함께 전 세계적으로 널리 사용되고 있으며, 특히 데이터 무결성과 ACID 트랜잭션을 중시하는 기업 환경에서 높은 신뢰를 얻고 있습니다. 이번 글에서는 PostgreSQL의 기본 개념과 구조, 그리고 실제 활용 시 알아두면 좋은 핵심 특징들을 정리해 보겠습니다.PostgreSQL의 기본 개념PostgreSQL은 단순한 관계형 데이터베이스(RDBMS)가 아니라, 객체지향적 개념을 함께 지원하는 객체-관계형 데이터베이스(Object-Relational Database..

CSV의 기본 개념과 특징CSV(Comma-Separated Values)는 이름 그대로 쉼표(,)로 구분된 값들의 집합을 의미합니다. 엑셀, 데이터베이스, 프로그래밍 언어 등 다양한 환경에서 가장 널리 사용되는 데이터 저장 형식 중 하나입니다. 즉, 여러 개의 데이터를 텍스트 형태로 간단히 구조화한 파일 포맷으로, 일반적으로 .csv 확장자를 사용합니다. CSV 파일의 구조는 매우 단순합니다. 각 줄은 한 개의 데이터 행(row)을 나타내고, 행 안의 각 항목은 쉼표로 구분되어 있습니다. 예를 들어 아래와 같습니다.이름,나이,직업김민수,30,개발자박지은,28,디자이너이처럼 CSV는 사람이 읽기 쉽고, 컴퓨터가 처리하기 쉬운 형태로 데이터를 저장할 수 있습니다. 복잡한 포맷이나 메타데이터 없이 값만 담고..

스큐(skew)는 하드웨어 회로나 동기식 시스템에서 동일한 클록 신호가 여러 지점에 도달할 때 발생하는 시간 차이를 의미하며, 타이밍 오류를 유발할 수 있다. 또한, 데이터베이스나 분산 처리 맥락에서는 데이터가 고르게 분배되지 않고 일부 노드에 집중되는 현상을 스큐라고 부른다. 본문에서는 스큐의 정의, 원인, 영향, 대응 기법을 단계별로 쉽고 전문적으로 정리한다.1. 스큐(skew)란 무엇인가? – 개념 정리스큐(skew, 또는 클록 스큐 / 타이밍 스큐)는 IT 및 하드웨어 설계에서 자주 등장하는 개념이다. 가장 일반적인 의미로, 스큐는 “같은 신호가 여러 경로로 전달될 때, 도달 시간에 차이가 생기는 현상”을 뜻한다. 예를 들어, 하나의 클록(clock) 신호가 여러 플립플롭(flip-flop)이나 ..

데이터 경제가 가속화되고 클라우드, AI, 실시간 분석이 기업 경쟁력의 핵심으로 부상하면서 데이터 처리 기술 역시 끊임없이 진화하고 있습니다. 그 중심에는 여전히 아파치 스파크(Apache Spark)가 있으며, 그 핵심 구성 요소인 RDD(Resilient Distributed Dataset)는 단순한 과거의 유산이 아닌, 현대 빅데이터 인프라의 기초를 이루는 토대로서 여전히 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 하지만 오늘날의 기술 환경은 과거와는 완전히 달라졌습니다. 정적이고 배치 중심이던 데이터 처리가 이제는 실시간 스트리밍, 머신러닝, 클라우드 네이티브 환경과 결합하며, RDD 또한 이러한 변화에 대응하여 점차 발전하고 있습니다. 이번 글에서는 RDD가 어떤 방향으로 진화하고 있으며, 최신 기술 트..