데이터베이스 성능 최적화를 위해 어떤 접근 방식을 취했는지 구체적인 사례를 들어 설명해 주세요.

학교 DB 프로젝트에서 최적화 경험이 있지만 실제 운영 DB와 다른 자리가 있다는 것을 솔직하게 인정하는 자리가 생겼습니다. 수업에서는 50만 건 데이터로 작업했는데, 실제 서비스에서는 수천만·수억 건 데이터에서 동시 요청이 쏟아지는 자리가 됩니다. 인덱스 전략도 쓰기 성능과 트레이드오프가 있는데, 쓰기가 많은 OLTP 환경과 읽기가 많은 분석 환경에서 다른 전략이 필요하다는 것을 이론으로는 알지만 직접 운영한 자리는 없습니다. Materialized View의 갱신 비용도 트래픽이 적은 학교 환경에서는 작아 보였는데, 실시간 데이터가 쏟아지는 환경에서는 다른 무게를 갖는 자리일 것입니다.

아는 것과 운영한 것의 자리가 다르다는 결이 생겼고, 실제 운영 자리에서 배워야 할 것들이 남아 있다는 것을 인정하는 결이 그때 굳었습니다. 그 결이 이후 DB 관련 경험을 말할 때 경험 범위를 먼저 밝히는 자리로 이어졌습니다.