#57

오늘 배운 것 :

 

MySQL FullText Index (전문검색) 적용 및 1630만개의 데이터 검색 최적화 (1초 미만으로 검색 되도록 하기)

DB type과 type별 특성 및 FullText Index의 검색 모드에 따른 장점과 단점, 세팅법

데이터 마이그레이션

Count 집계 방식의 성능 개선에 대한 방법들에 대해 생각

AOP 활용 복습 (스톱워치, 테스트 데이터 끼워넣기 등)

스프링 JPA 어노테이션과 Entity 관계성에 의한 SEQ n+1 문제들 유형별로 확인 중

스프링 기반의 CRUD 최적화에 대한 방법들 및 개념 위주로 공부 중

 

 

느낀 점:

 

뭘 하려고 하든 방법은 항상 산재해 있는데 효율은 제각각이라 직접 해보는 수밖에 없다

하나의 기술 스택을 1부터 100까지 공부를 하고 테스트를 했을 때 비슷한 방향성을 지닌 다른 기술 스택보다 효율이 떨어진다면 결국 쓰이지 않게 될 수도 있다

깔끔하고 통일성 있는 코드를 원한다면 하나의 기술스택으로 나가도 좋지만 성능을 생각한다면 결국 각각의 상황에 맞는 다양한 기술을 채용해야한다

특정한 부분에서는 네이티브 쿼리를 날리고 있는데 왜 여기서는 네이티브 쿼리를 날리고 있고, 사용하던 라이브러리의 어떠한 제약이나 문제점 때문에 네이티브 쿼리를 날리고 있는 지 생각해봐야한다

하나의 기술 스택도 완벽하게 알기란 어렵다. 만든 사람의 공식문서를 통해 장단점을 파악하는 게 가장 합리적임.

 

 

아쉬웠던 점:

 

퍼포먼스 위주로 공부를 하다보니 기능의 바리에이션이 한도 끝도 없이 좁아터짐

화려하고 거창한 거 좋아하는 소비자나 투자자 입장에서는 매력 없는 프로젝트일 듯

(근데 사업 좀 커졌다고 데이터 로딩에 5초 이상 걸리면 본인들도 도주함)