200억건의 데이터를 MySQL로 마이그레이션 할 때 고려했던 개념과 튜닝 방법

200억건의 데이터를 어떻게 마이그레이션 할까요?? 🤔

저는 최근 실무에서 MongoDB에 있는 200억건의 데이터를 MySQL로 마이그레이션을 진행을 하였고 이로인해 비용 절감 및 정규화를 달성하였습니다.

결론부터 말씀드리자면 정답은 없습니다. 제가 올바르게 진행이 되었는지 더 최적화가 가능한지 유무를 알 수 없기 떄문이죠.

하지만 정상적으로 무중단으로 서비스를 배포 하였고 이러한 과정에서 최적화를 위해 고려했던 부분과 주의했던 부분을 공유드리고 싶습니다.

이 강의를 통해서 여러분들은 DB에 대한 매력과 백엔드 개발자의 고민에 대해서 알아가셨으면 좋겠습니다.

이 강의의 특징

📌 100% 제가 경험했던 부분을 주제로 삼고 있어요.

📌 제가 경험했던 부분에 추가적으로 제가 알려드리고 싶은 부분을 포함하고 있어요.

📌 개인적인 설명이 부족한 부분에 대해서는 제가 따로 알아보고 알려드려요.

📌 실제 실무에서 있었던 경험을 알려드려요.

이런 분들께 추천해요

강의에서는 이런 내용을 다루고 있어요. 🤔

1. Multi-Column Index [ 복합 인덱스 ]

2. Explain Query [ 쿼리 분석 ]

3. Covering Index [ 인덱스 최적화 ]

4. RDB vs ElasticSearch [ 색인과 역색인 ]

5. ORDER BY [ 정렬 최적화 ]

6. INSERT [ 삽입 최적화 ]

7. AUTO_INCREMENT LOCK [ AUTO_INCREMENT Lock ]

8. Index Dive [ 쿼리 계획 수립 최적화 ]

9. Prefix Index [ 인덱스 경량화 ]

10. MySQL Lock [ MySQL의 정합성과 동시성 ]

11. DeadLock [ 케이스 분석을 통한 DeadLock 이해 ]

12. No OFFSET [ 쿼리 튜닝 ]

13. Skip Locked [ Session 관리 ]

이 강의를 만든 사람

스타트업부터 메타버스 및 플랫폼 서비스 개발까지 다양한 경험을 하였고 최근까지 200억건의 MongoDB데이터를 다루던 서비스를 MySQL로 이전하였고 이제는 200억건의 MySQL 데이터를 다루는 플랫폼 서버 개발자

수강 전 참고 사항

참고하면 좋은 강의 💁

해당 강의는 기본적으로 MySQL에 집중을 하고 있습니다.

하지만 제가 경험했던 모든 회사들은 하나의 DB를 사용하는 경우는 없습니다.

• 물론 스타트업의 경우에는 하나의 DB로 구성이 됩니다.

상황이나 레거시 및 환경에 맞춰서 다양한 DB를 선정하여 활용을 하고 있습니다.

그러니 MySQL만으로는 부족하실 수 있다고 생각을 합니다.

만약 NoSQL의 대표주자인 MongoDB에 대해서 궁금하신 분들은 아래에 있는 강의를 참고하시면 많은 도움이 되실 겁니다.

• MongoDB를 활용하여, 200억건 이상의 데이터 파이프라인 작성법
  해당 강의에서는 주로 실무 쿼리에 대해서 다루고 있습니다.