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최근 개발자들이 PostgreSQL, MySQL, MongoDB와 같은 전통적인 데이터베이스에서 벗어나 새로운 대안을 모색하는 경향이 증가하고 있습니다. 이는 다양한 데이터 처리 요구사항과 성능 향상을 위한 노력의 일환입니다. 이러한 변화의 주요 요인과 함께, 새로운 대안으로 주목받는 데이터베이스를 소개합니다.전통적인 데이터베이스의 한계데이터 다양성 증가: 현대 애플리케이션은 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터, 예를 들어 이미지, 비디오, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 처리해야 합니다. 기존의 관계형 데이터베이스는 이러한 비정형 데이터 처리에 한계를 보일 수 있습니다.확장성 문제: 대규모 데이터와 높은 트래픽을 처리하기 위해서는 수평적 확장이 용이한 데이터베이스가 필요합니다. 그러나 일부 전통..

웹 개발 실무 기술 A to Z현대 웹 애플리케이션은 클라우드 기반 데이터베이스를 활용하여 확장성과 유지보수성을 극대화합니다.✔️ AWS RDS → 관계형 데이터베이스 (MySQL, PostgreSQL, MariaDB 등)✔️ DynamoDB → NoSQL 기반 서버리스 데이터베이스✔️ Firebase Firestore → 실시간 동기화 및 모바일 친화적인 클라우드 데이터베이스이번 글에서는 AWS RDS, DynamoDB, Firebase Firestore를 활용하여 데이터를 저장하고 관리하는 방법을 설명하겠습니다.1. 클라우드 데이터베이스의 장점✔️ 자동 백업 및 장애 복구 → 데이터 손실 방지✔️ 확장성 → 트래픽 증가에 따라 자동 확장 가능✔️ 보안 및 접근 제어 → 인증 및 암호화 지원✔️ 서버 ..

웹 개발 실무 기술 A to Z웹 애플리케이션의 성능을 높이기 위해서는 데이터베이스(DB) 최적화가 필수적입니다.데이터가 많아질수록 쿼리 속도 저하, 서버 부하 증가, 트랜잭션 병목 현상이 발생할 수 있습니다.이번 글에서는 인덱싱, 샤딩, 캐싱 전략을 활용하여 데이터베이스 성능을 최적화하는 방법을 알아보겠습니다.1. 데이터베이스 성능 최적화가 중요한 이유✔️ 빠른 검색 속도 → 인덱스를 활용하여 쿼리 실행 속도 향상✔️ 서버 부하 감소 → 캐싱을 통해 반복적인 DB 조회 최소화✔️ 확장성 확보 → 샤딩을 통해 트래픽 증가에도 안정적인 운영 가능2. 인덱싱 (Indexing) – 쿼리 속도 최적화2-1. 인덱스란?인덱스(Index)는 DB 테이블의 특정 컬럼을 빠르게 검색하기 위한 데이터 구조입니다.✔️ ..

아래 글은 “웹 개발 기초부터 실무까지” 시리즈의 다섯 번째 글입니다. 이번 글에서는 백엔드 기초를 다뤄보겠습니다. 웹 서비스 전반을 이해하기 위해서는 서버, 데이터베이스, API 설계 개념이 필수적이죠. 프론트엔드(React, Vue, Angular 등)와 달리 실제 요청을 처리하고 데이터를 관리하는 백엔드 영역이 어떻게 구성되는지 알아보겠습니다.1. 백엔드란?1-1. 클라이언트와 서버클라이언트(사용자의 웹 브라우저)에서 요청(Request)을 보내면, 서버가 해당 요청을 처리하고 응답(Response)을 반환백엔드는 주로 서버 로직(비즈니스 로직)과 데이터베이스 연동을 담당하며, API를 통해 프론트엔드와 소통1-2. 서버(서버 애플리케이션)의 역할요청 분석: HTTP 메서드(GET, POST, PU..