대용량 DBMS 성능 문제 해결
일 조회 건수가 급증하며 특정 쿼리의 응답 시간이 5초 이상으로 느려진 문제를 겪은 적이 있습니다. 실행 계획을 분석한 결과 인덱스가 최신 쿼리 패턴을 반영하지 못하고 있었는데, 인덱스를 재설계하고 불필요한 풀스캔을 제거한 뒤 응답 시간을 0.3초로 줄였습니다. 대용량 환경에서는 작은 인덱스 설계 차이가 체감 성능을 크게 좌우한다는 것을 배웠습니다.
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
일 조회 건수가 급증하며 특정 쿼리의 응답 시간이 5초 이상으로 느려진 문제를 겪은 적이 있습니다. 실행 계획을 분석한 결과 인덱스가 최신 쿼리 패턴을 반영하지 못하고 있었는데, 인덱스를 재설계하고 불필요한 풀스캔을 제거한 뒤 응답 시간을 0.3초로 줄였습니다. 대용량 환경에서는 작은 인덱스 설계 차이가 체감 성능을 크게 좌우한다는 것을 배웠습니다.
실시간으로 유입되는 대용량 이벤트 데이터를 처리하는 시스템을 설계하며 가장 어려웠던 것은 처리 지연이 누적되지 않도록 하는 것이었습니다. 특정 시간대에 트래픽이 몰리며 처리 큐가 밀리는 문제가 발생했는데, 오토스케일링 정책을 트래픽 패턴에 맞게 세분화해 지연을 최소화했습니다. 실시간 시스템은 평균 부하가 아니라 피크 부하를 기준으로 설계해야 한다는 것을 배웠습니다.
다양한 소스에서 유입되는 대용량 데이터의 품질이 들쭉날쭉해 분석 결과가 매번 달라지는 문제를 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 결측치 처리, 이상치 탐지, 형식 통일의 3단계로 이어지는 표준 정제 파이프라인을 만들었고, 이후 분석 결과의 재현성이 크게 높아졌습니다. 정제는 매번 새로 하는 것이 아니라 표준화된 절차로 만들어야 한다고 생각합니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.