Database
1.[Database] Google Bigtable
이글은 조대협님의 \["HBase 와 구글의 빅테이블 칼럼형 데이터베이스란 일반적으로 잘 알려진 로우형 데이터베이스와 대비되는 용어로, 실제 물리적 데이터를 컬럼을 기준으로 묶어서 저장/압축/집계하는 데이터베이스이다. 대표적으로 Google Bigtable, HBase
2.[Database] 인덱스(Index)
Index를 한글로 직역하면 색인으로 번역된다. 간단하게, 인덱스는 책의 목차 혹은 책 중간에 꽂는 책갈피 정도로 이해할 수 있다. 목차나 책갈피를 사용하면 책의 많은 페이지 중에서 원하는 지점을 빠르고 쉽게 찾아낼 수 있다. 데이터베이스에서 인덱스도 동일한 기능을 수
3.[Elasticsearch] 아키텍처(Architecture)
elasticsearch의 내부 구조는 크게 논리적 구조와 물리적 구조로 구분된다.클러스터는 하나 이상의 Elasticsearch 노드들로 구성된 노드의 집합을 의미한다. Elasticsearch는 고가용성과 빠른 응답을 위해 여러 노드에 데이터를 복제(Replica)
4.[Elasticsearch] 역색인(Inverted Index)과 형태소 분석
Elasticsearch는 Apache Lucene 기반의 오픈소스 실시간 분산 검색 엔진이다. Apache Lucene은 내부적으로 Inverted File Index를 활용하여 색인 구조를 생성한다. 이를 기반으로 하는 Elasticsearch 또한 동일한 방식으로
5.[Database] 데이터베이스 락(Lock)의 종류와 역할
데이터베이스는 여러 사용자들이 같은 데이터를 동시에 접근하는 상황에서, 데이터의 무결성과 일관성을 지키기 위해 락을 사용합니다. 데이터베이스의 락은 크게 3종류로 분류할 수 있습니다. 공유 락은 데이터를 변경하지 않는 읽기 명령에 대해 주어지는 락으로 Read Lock