이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 프로젝트와 인턴 경험을 통해 MySQL, Redis, HBase를 각각 다른 용도로 써봤습니다. MySQL에서는 슬로우 쿼리 로그를 분석해 인덱스가 빠진 조인 컬럼을 찾아 인덱스를 추가하고 쿼리 시간을 줄인 경험이 있습니다. Redis는 캐시로 쓰면서 TTL 설정을 놓쳤다가 메모리가 계속 차는 문제가 생겼고, 이후엔 키 만료를 명시하고 캐시 정책을 allkeys-lru로 설정하는 습관이 생겼습니다. HBase는 수업에서 처음 다뤘는데, 컬럼 패밀리 설계가 읽기 패턴에 맞게 돼 있지 않으면 불필요한 데이터를 읽는 오버헤드가 크다는 걸 배웠습니다. 세 DB를 비교해서 행 기반·키값 캐시·컬럼 기반의 특성 차이를 실제로 체감할 수 있었습니다.
DB를 고르는 기준은 데이터 형태보다 읽기·쓰기 패턴이라는 걸 여러 도구를 써보며 알게 됐습니다.
MySQL을 운용하면서 안정성이 평소에는 당연하게 느껴지다가 장애가 나면 가장 중요한 문제가 된다는 것을 배웠습니다. 레플리케이션을 설정한 환경에서 복제 지연(Replication Lag)이 생겨 읽기 요청이 오래된 데이터를 반환하는 문제가 있었습니다. 슬로우 쿼리가 쌓여 복제가 밀리는 것이 원인이었는데, 레플리케이션 상태를 주기적으로 확인하는 모니터링을 추가하고 나서야 빠르게 파악할 수 있게 됐습니다. Redis에서는 메모리가 가득 찼을 때 캐시 데이터가 예고 없이 사라지는 케이스가 있어서, 메모리 사용률 알림과 eviction policy를 함께 설정하는 중요성을 배웠습니다.
DB를 운용한다는 것은 정상 동작을 유지하는 것뿐 아니라 이상 신호를 빠르게 잡는 결이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
HBase를 처음 설계할 때 컬럼 패밀리를 어떻게 구성하느냐가 성능에 얼마나 큰 영향을 주는지 몰랐습니다. 읽기가 느리다는 문제가 생겨 확인해보니, 자주 같이 조회하는 컬럼들이 서로 다른 컬럼 패밀리에 흩어져 있어 여러 스토어 파일을 읽어야 하는 구조가 문제였습니다. 컬럼 패밀리를 읽기 패턴 기준으로 다시 정리했더니 I/O가 줄었습니다. 이 경험에서 HBase는 데이터를 어떻게 저장하느냐보다 어떻게 읽을지를 먼저 설계해야 하는 결이라는 것을 배웠습니다. RDB와는 다른 설계 방식이 필요하다는 것을 직접 느린 쿼리를 분석하면서 이해하게 됐습니다.
행 키 설계가 조회 패턴과 맞지 않으면 전체 스캔이 발생하는 것도 이 과정에서 함께 파악했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 라인 DBA 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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