DB (18) 썸네일형 리스트형 2025년에 주목해야 할 7가지 데이터베이스: 기술 혁신을 탐구하다 데이터베이스 기술은 끊임없이 발전하며, 새로운 방식으로 문제를 해결하거나 효율성을 높이는 다양한 접근법이 등장하고 있습니다. 이번 블로그에서는 2025년에 시간을 들여 깊이 탐구할 가치가 있는 7가지 데이터베이스를 소개합니다. 이 데이터베이스들은 특정 기술적 필요에 따라 최적화된 특징을 가지며, 세계적인 기업들이 실제로 사용 중인 사례도 포함하고 있습니다.1. PostgreSQL: “기본” 데이터베이스의 정점PostgreSQL은 흔히 "기본 데이터베이스로 사용하라"는 말이 있을 정도로 널리 인정받는 기술입니다.주요 특징ACID 준수 및 클라이언트-서버 모델 지원확장성: TimescaleDB(시계열 데이터 처리), AGE(그래프 데이터 지원) 등의 풍부한 확장 기능유선 프로토콜: 다양한 서비스에서 Post.. 실시간 데이터 동기화의 핵심! Change Data Capture (CDC) 알아보기 데이터가 빠르게 변화하는 오늘날, 기업은 최신 정보를 빠르게 반영하기 위해 다양한 기술을 사용합니다. 그중 Change Data Capture (CDC)는 데이터를 변경 사항을 감지하고 추적하여 이를 실시간으로 전파하는 중요한 디자인 패턴입니다. 이 글에서는 CDC가 무엇인지, 어떻게 동작하는지, 그리고 사용 시 주의해야 할 점들을 함께 알아보겠습니다.CDC란 무엇인가요?Change Data Capture(CDC)는 데이터베이스의 변경 사항을 실시간으로 감지하고 이를 다른 시스템에 전달하는 기술입니다. 데이터베이스에 새로운 데이터가 추가되거나, 기존 데이터가 수정 혹은 삭제될 때 이를 포착하여 다른 시스템에서 사용할 수 있도록 하여 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다. 특히 데이터 웨어하우징, 실시간 분.. Prepared Statement란 무엇인가? Prepared Statement(프리페어드 스테이트먼트)은 데이터베이스 쿼리를 실행할 때, 쿼리를 미리 준비하고 실행할 때 필요한 값만 바인딩하여 사용하는 방식입니다. 일반적으로 SQL 쿼리를 실행할 때와 달리, Prepared Statement는 SQL 구문과 데이터 값을 분리하여 처리합니다. 이러한 방식은 SQL Injection 공격을 예방하고, 반복적인 쿼리 실행 성능을 향상시키는 등 여러 가지 장점을 제공합니다.Prepared Statement는 어떻게 동작하는가?Prepared Statement는 두 단계로 동작합니다:쿼리 준비(Preparation): 데이터베이스에 실행할 쿼리 템플릿을 미리 전송하고, SQL 구문을 컴파일하여 준비합니다. 이 단계에서 SQL 구문과 데이터 값이 분리되며, .. 고성능 NoSQL 솔루션 ScyllaDB, Cassandra보다 빠른 이유는? ScyllaDB는 최근 NoSQL 데이터베이스 시장에서 주목받고 있는 고성능 분산형 데이터 관리 솔루션입니다. ScyllaDB는 Apache Cassandra와 완벽하게 호환되며, 그보다 월등히 높은 성능을 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 2016년 이스라엘의 스타트업에 의해 처음 출시된 ScyllaDB는 성능과 확장성 면에서 Cassandra의 한계를 극복하고자 설계되었습니다. Cassandra는 애플, 넷플릭스 등 대규모 서비스에서 사용되는 인기 있는 NoSQL 솔루션이지만, ScyllaDB는 이를 기반으로 혁신적인 개선을 이뤄내면서 더욱 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. 본 글에서는 ScyllaDB의 주요 특징과 성능을 고찰하고, Cassandra와의 차이점을 심도 있게 분석하겠습니.. DuckDB: 개인용 DataLake로 데이터 분석 혁명을 시작해보세요 현대 데이터 분석의 패러다임은 급격한 변화를 겪고 있으며, 이러한 변화의 중심에는 DuckDB가 자리하고 있습니다. 특히 Google의 Jordan Tigani가 'big data is dead'라고 선언한 이후, DuckDB는 데이터 분석과 OLAP(Online Analytical Processing)에 최적화된 오픈 소스 인메모리 SQL 데이터베이스로서 주목받기 시작했습니다. DuckDB는 단순한 설치와 서버 없는 운영이 가능하며, 애플리케이션 내에서 데이터를 직접 처리할 수 있어 개인용 DataLake의 이상적인 선택지로 자리잡고 있습니다. 이 글에서는 DuckDB의 주요 특징, 기술적 우수성, 그리고 다양한 사용 사례를 심도 있게 논의하고자 합니다.DuckDB란?DuckDB는 C++로 구현된 오픈.. PostgreSQL 17 출시: 성능과 개발자 경험의 새로운 지평을 열다 데이터베이스 업계에서 선두를 달리는 PostgreSQL이 버전 17로 업데이트되었습니다. 이번 릴리스는 성능 향상부터 개발자 편의 기능까지 다양한 개선 사항을 포함하고 있어 많은 이들의 관심을 받고 있습니다. 이번 블로그에서는 PostgreSQL 17의 주요 특징과 변경 사항을 상세히 살펴보겠습니다.1. 시스템 전반의 성능 향상Vacuum 프로세스의 메모리 사용량 개선메모리 사용량 최대 20배 감소: Vacuum 프로세스의 내부 메모리 구조를 최적화하여 메모리 효율성을 크게 높였습니다.워크로드 처리 능력 향상: 메모리 사용량이 감소함에 따라 시스템 리소스를 다른 작업에 더 많이 할당할 수 있어 전체적인 워크로드 처리 능력이 향상됩니다.I/O 계층의 지속적인 개선쓰기 처리량 최대 2배 증가: Write-A.. FAISS 벡터 데이터베이스: 고차원 데이터 유사성 검색의 혁신적 해법 1. FAISS의 탄생 배경과 특징**FAISS(Facebook AI Similarity Search)**는 Facebook AI Research 팀에 의해 개발된 라이브러리로, 고차원 벡터 데이터에서 유사성 검색과 클러스터링을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 탄생했습니다. 딥러닝 분야에서는 이미지, 텍스트, 음성 등의 데이터가 벡터로 변환되어 사용되며, 이 대규모 벡터 데이터를 빠르게 처리하는 것이 필수적입니다. FAISS는 특히 이러한 대용량 고차원 벡터에 대해 효율적인 유사성 검색을 가능하게 하는 도구입니다2. FAISS의 주요 특징 및 우수성FAISS의 우수성은 다음과 같은 특징에서 두드러집니다.고성능 유사성 검색: FAISS는 벡터 데이터에서 가장 가까운 이웃 벡터를 효과적으로 찾아내는 Near.. 넷플릭스의 키-값 데이터 추상화 기술, 데이터 혁신을 이끄는 핵심! 넷플릭스는 전 세계 수백만 명의 사용자가 매끄럽게 스트리밍 서비스를 이용할 수 있도록 대규모의 견고한 백엔드 인프라를 운영하고 있습니다. 그 중심에는 확장성과 고가용성을 자랑하는 Apache Cassandra와 같은 분산형 NoSQL 데이터베이스가 있습니다. 그러나 다양한 데이터베이스의 도입과 사용사례 증가로 인해 복잡성이 커지면서 개발자들이 데이터 저장소를 효율적으로 활용하는 데 어려움을 겪었습니다.이를 해결하기 위해 넷플릭스는 키-값(Key-Value, KV) 데이터 추상화 계층을 도입하였습니다. 이 기술은 데이터 액세스를 간소화하고 다양한 서비스가 최적의 데이터 저장소를 사용할 수 있도록 지원합니다. 이번 블로그에서는 넷플릭스의 KV 추상화 기술과 그 핵심 요소들을 살펴보겠습니다.1. 넷플릭스의 키.. 이전 1 2 3 다음
