Redis Vs Mongo DB By Item View Count (이 상품 몇명이 보고 있어요)
상품 상세에서 몇 명이 보고 있는지 실시간 집계하는 기능의 설계를 Redis와 MongoDB로 비교했습니다. 성능, 만료 처리, 운영 복잡도와 비용을 함께 고려해 선택 기준을 정리했습니다.
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상품 상세에서 몇 명이 보고 있는지 실시간 집계하는 기능의 설계를 Redis와 MongoDB로 비교했습니다. 성능, 만료 처리, 운영 복잡도와 비용을 함께 고려해 선택 기준을 정리했습니다.


주행 이벤트 파이프라인에서 데이터 순서 보장과 대량 IoT 트래픽 처리를 위해 구조를 두 차례 개선했습니다. Kafka, NoSQL, 멱등성 설계로 비동기 실시간 처리와 정합성을 높였습니다.


주행 이벤트의 순서 보장과 대량 IoT 데이터 처리를 위해 파이프라인을 두 차례 개선했습니다. Kafka·NoSQL 기반 비동기 구조와 차량별 순차 처리로 정합성과 확장성을 높였습니다.


전시영역의 비규칙적인 데이터 구조를 개선하기 위해 MongoDB를 도입한 사례를 소개했습니다. 문서지향 저장과 버저닝으로 관리 효율과 롤백 안정성을 높였습니다.

DynamoDB의 핵심 개념과 설계 기준을 RDBMS ERD 관점에서 정리했습니다. Access Pattern을 먼저 정의하고 Reverse Modeling으로 테이블과 인덱스를 설계하는 흐름을 설명했습니다.


데이터베이스 관계의 형태·종류와 관계형 데이터베이스의 Relation 구조를 소개했습니다. RDBMS와 NoSQL의 데이터 구조, 확장성, 완전성, 트랜잭션 특성을 비교했습니다.


Redis Key와 Session ID로 공유 파일의 점유 락을 구현했습니다. 만료 이벤트와 WebSocket 종료를 활용해 잔존 락을 해제했습니다.
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Mongoose로 MongoDB 연결, 스키마·모델 정의, 주요 쿼리 사용법을 소개했습니다.\npopulate 성능 부담과 MongoDB 계정·비밀번호 설정 필요성도 설명합니다.

Django 모델 설계와 데이터베이스 정규화, NoSQL 모델링 차이를 스터디에서 논의했습니다.\n책 관리 서비스 모델링에 정규화와 조회 패턴을 적용하며 협업 역량을 점검했습니다.


포인트 요청 증가로 MySQL RDS 부하가 커진 문제를 다뤘습니다. 확장성이 높은 AWS DynamoDB 기반 포인트 시스템 설계를 소개합니다.

비트윈의 HBase 저장 구조와 Datastore 기반 접근 방식을 설명했습니다. 트랜잭션·인덱스·키 설계로 성능과 무결성을 확보했습니다.

비트윈은 채팅의 높은 쓰기 성능과 대량 로그 분석을 위해 HBase를 활용했습니다.\nMapReduce·MySQL 분석 흐름과 HBase 다중 행 트랜잭션 라이브러리 Haeinsa를 소개했습니다.

HBase의 다중 행·테이블 트랜잭션 부재를 해결하기 위해 Haeinsa를 소개했습니다. ACID와 직렬화 격리를 제공하며, 연산 패턴별 성능 특성을 설명합니다.

HBase·HDFS 설정을 읽기 중심 서비스와 OLAP 환경에 맞춰 최적화한 사례를 정리했습니다. 캐시·메모리·네트워크·컴팩션 설정의 효과와 운영상 주의점을 설명합니다.