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.