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품목정보
| 발행일 | 2012년 11월 18일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 368쪽 | 730g | 170*225*30mm |
| ISBN13 | 9788994506555 |
| ISBN10 | 8994506551 |
웹 프로그래머를 위한
데이터베이스를 지탱하는 기술
마쯔노부 요시노리 저 / 정인식 역
|
제이펍
|
2012년 11월 18일
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저자 : 마쯔노부 요시노리
MySQL 데이터베이스 기술 전문가이다. MySQL 컨설턴트로서 현장의 수많은 문제들을 해결하고 있고, 서비스 사업자의 스텝으로서 안정된 운용과 현장주의 정책을 고수하고 있다. 주요 저서로 『Linux-DB 시스템 구축/운영 입문』, 『현장에서 사용하는 MySQL』 등이 있다. 트위터 계정은 @matsunobu이다.
역자 : 정인식
숭실대학교에서 전자계산학을 전공하였다. 사회 초년생 시절 자바에 심취해 현대정보기술에서 웹 애플리케이션 개발을 하였고, 그 후 이동통신단말기 분야로 전직하여 휴대전화단말기의 부가서비스 개발업무를 담당하였다. 일본 키스코㈜ 모바일 사업부 팀장을 역임하면서 일본 교세라의 북미향 휴대전화기 개발에 참여하였고, 현재 일본에서 가나안 솔루션즈의 공동창업자이자 시스템 엔지니어로 일하고 있다. 옮긴 책으로는 『머리에 쏙쏙 들어오는 jQuery 입문』, 『자바스크립트 마스터 북』, 『좋은 코드를 작성하는 기술』이 있다.
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이 책은 기본적인 데이터베이스 이론에서부터 저자 자신이 온라인 서비스를 제공하는 현장에서 체험한 경험까지 하나하나 체계적으로 정리한 책으로, 대용량 데이터베이스 솔루션을 다루는 웹 엔지니어에게 많은 도움을 줄 것이다. 특히, MySQL에 대한 소스 레벨에서의 구체적인 접근 방법과 데이터베이스 운용에서 필요한 복제(Replication), 복구, 트랜잭션과 NoSQL 등 전반적인 데이터베이스 기술 동향에 대해 그 개념과 활용 방법을 자세하게 설명하고 있다 --- 「옮긴이 머리말」 중에서
지금까지 서술한 것처럼 고정 길이 방식으로 데이터를 관리하는 방법은 실용성이 부족하다. 그러면 고정 길이가 아닌 가변 길이 방식으로 데이터를 관리하는 경우에는 데이터를 어떤 방법으로 빠르게 검색할 수 있을까? --- p.23
이러한 테이블을 일반적으로 「매핑 테이블」이라고 한다. 매핑 테이블은 데이터 모델링 과정에서 자주 나온다. 이번 예제에서는 emp 테이블과 dept 테이블 두 개를 매핑하고 있지만, 수십 개에 걸친 테이블을 매핑하는 경우도 있다. 매핑 테이블의 특징적인 사항으로는 다음과 같은 것을 들 수 있다. --- p.50
DB 서버는 메모리에 전부 다 캐싱할 수는 없기 때문에 랜덤 리드가 다발하는 성질이 있어 랜덤 읽기 성능이 매우 높은 SATA SSD가 적합하다. SSD는 병렬성도 높지만, 특별히 강조하자면 단일 스레드에서 성능이 매우 높기 때문에 HDD에서는 병목현상을 일으키는 경향이 있었던 단일 스레드 처리도 크게 단축할 수 있다. --- p.120
물론 열 지향 데이터베이스도 좋은 것만 있는 것은 아니다. 본래 DWH와 같이 광범위한 레코드와 좁은 범위의 열을 검색하는 데 뛰어난 데이터베이스이기 때문에 기존의 데이터베이스와 동일한 방식으로는 사용할 수 없다라는 것을 짐작할 수 있을 것이다. 여기서는 구체적으로 어떤 단점이 있는지 간단하게 소개하겠다. 기존의 데이터베이스를 대체할 존재가 아니라 어디까지나 용도별로 보완적으로 사용하는 것이라고 생각하는 편이 적절할 것 같다 --- p.263
앞서 언급한 예제에서 SQL 문의 처리 자체의 비용이 의외로 높다는 것을 알 수 있었다. 이러한 배경에서 기본 키 검색과 같은 단순하기 짝이 없는 액세스 패턴은 「SQL 문과 같은 복잡한 언어를 사용하지 않고 프로그래밍 언어의 라이브러리 함수를 사용하여 직접 데이터를 액세스하는 편이 훨씬 고속으로 되는 것은 아닌가」라고 생각하는 기술자들이 많아졌다. 그런 배경에서 주목을 끌게 된 것이 NoSQL이다.
지금까지 서술한 것처럼 고정 길이 방식으로 데이터를 관리하는 방법은 실용성이 부족하다. 그러면 고정 길이가 아닌 가변 길이 방식으로 데이터를 관리하는 경우에는 데이터를 어떤 방법으로 빠르게 검색할 수 있을까? --- p.23
이러한 테이블을 일반적으로 「매핑 테이블」이라고 한다. 매핑 테이블은 데이터 모델링 과정에서 자주 나온다. 이번 예제에서는 emp 테이블과 dept 테이블 두 개를 매핑하고 있지만, 수십 개에 걸친 테이블을 매핑하는 경우도 있다. 매핑 테이블의 특징적인 사항으로는 다음과 같은 것을 들 수 있다. --- p.50
DB 서버는 메모리에 전부 다 캐싱할 수는 없기 때문에 랜덤 리드가 다발하는 성질이 있어 랜덤 읽기 성능이 매우 높은 SATA SSD가 적합하다. SSD는 병렬성도 높지만, 특별히 강조하자면 단일 스레드에서 성능이 매우 높기 때문에 HDD에서는 병목현상을 일으키는 경향이 있었던 단일 스레드 처리도 크게 단축할 수 있다. --- p.120
물론 열 지향 데이터베이스도 좋은 것만 있는 것은 아니다. 본래 DWH와 같이 광범위한 레코드와 좁은 범위의 열을 검색하는 데 뛰어난 데이터베이스이기 때문에 기존의 데이터베이스와 동일한 방식으로는 사용할 수 없다라는 것을 짐작할 수 있을 것이다. 여기서는 구체적으로 어떤 단점이 있는지 간단하게 소개하겠다. 기존의 데이터베이스를 대체할 존재가 아니라 어디까지나 용도별로 보완적으로 사용하는 것이라고 생각하는 편이 적절할 것 같다 --- p.263
앞서 언급한 예제에서 SQL 문의 처리 자체의 비용이 의외로 높다는 것을 알 수 있었다. 이러한 배경에서 기본 키 검색과 같은 단순하기 짝이 없는 액세스 패턴은 「SQL 문과 같은 복잡한 언어를 사용하지 않고 프로그래밍 언어의 라이브러리 함수를 사용하여 직접 데이터를 액세스하는 편이 훨씬 고속으로 되는 것은 아닌가」라고 생각하는 기술자들이 많아졌다. 그런 배경에서 주목을 끌게 된 것이 NoSQL이다.
--- p.267
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