인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요 RookieLsou님!

좋은 고민하시고 계시네요~!!

말씀해주신 대로 각 게시글의 조회수와 좋아요 수를 매번 조회하려면

많은 데이터들을 Full Scan 해야하는 게 성능에 안 좋은 영향을 끼칩니다.

이 때문에 성능을 개선하기 위해 역정규화를 수행하는 방식을 선택합니다!

말씀해주신 대로 테이블에 좋아요 수나 조회 수 컬럼을 붙이는 방식을 선택하기도 하고,

아예 조회용 테이블을 분리해서 관리하기도 합니다!

이 외로 궁금하신 점 있으시면 또 질문 남겨주세요:D

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. RookieLsou님께서 질문하신 “통계 수치와 관련된 컬럼”에 대한 고민은 많은 개발자가 직면하게 되는 효율성과 성능 관련 문제입니다. 데이터베이스 설계에서 조회 수와 좋아요 수 같은 통계 정보를 많이 요청받는 경우, 효율적인 데이터 접근 방법이 중요합니다.

1. 실시간 쿼리와 Full Scan 문제: 데이터가 계속 증가함에 따라 매번 좋아요 수와 조회 수를 계산하기 위해 실시간 쿼리를 사용하는 것은 성능에 부담을 줄 수 있습니다. 특히, 사용자 요청에 대해 Full Scan을 반복적으로 수행하게 되면 응답 속도가 느려질 수 있습니다.

2. 역정규화의 장점:

   • 즉각적인 데이터 접근: 데이터를 미리 계산하여 저장함으로써, 매번 계산할 필요 없이 빠르게 접근할 수 있습니다.
     
   • 조회 성능 향상: 별도의 집계 없이 저장된 값을 즉시 보여줄 수 있어 페이지 로딩 속도가 빨라집니다.
     

역정규화의 대안
- 데이터베이스 스키마에 바로 통계적인 정보를 포함시키는 역정규화 방식은 조회 성능을 높이는 데 유리합니다. 그렇게 하면 별도의 복잡한 쿼리 없이 게시글의 리스트를 손쉽게 가져올 수 있습니다.
- 다만, 이 방법은 데이터 삽입이나 삭제 시 추가적인 업데이트를 필요로 하므로, 트랜잭션 처리와 관련된 복잡성이 증가할 수 있습니다.

기존 답변에서 유사한 문제에 대한 논의를 확인할 수 있는 링크를 안내드립니다:

• 계속된 데이터 증가에 대비해 역정규화 적용
  
• 효율적인 조회를 위한 데이터베이스 설계
  

각 링크에서는 데이터의 증가를 어떻게 처리하며, 실시간 성능을 어떻게 최적화할 수 있는지에 대한 여러 가지 방법과 실질적인 팁을 제공합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.