데이터베이스6 saveAll() 썼다가 서버가 뻗었다고요? JPA 벌크 인서트(Bulk Insert)의 배신과 JdbcTemplate 100배 최적화 안녕하세요, 여러분의 든든한 IT 길잡이 데브프리입니다. 백엔드 실무를 하다 보면 외부 API에서 대량의 데이터를 긁어오거나, 운영팀이 넘겨준 수만 건의 엑셀(Excel) 데이터를 DB에 한 번에 밀어 넣어야 하는 상황(데이터 마이그레이션, 로그 적재 등)이 반드시 찾아옵니다. 스프링 부트(Spring Boot) 개발자라면 당연히 리스트에 데이터를 차곡차곡 담은 뒤, userRepository.saveAll(users)를 호출하며 쿨하게 퇴근을 준비할 것입니다. 하지만 실서버에서 이 코드가 실행되는 순간, 서버 CPU가 미친 듯이 치솟고 30초가 지나도 응답이 오지 않는 기현상을 마주하게 됩니다. 데이터가 10만 건을 넘어간다면 무시무시한 OutOfMemoryError와 함께 서버가 그대로 기절해 버리죠.. 2026. 8. 10. DB 부하를 줄이는 마법? 레플리케이션(Replication) 읽기/쓰기 분리와 복제 지연(Lag) 트러블슈팅 안녕하세요, 여러분의 든든한 IT 길잡이 데브프리입니다. 서비스가 성장하고 사용자가 늘어나면 가장 먼저 비명을 지르는 곳은 어디일까요? 바로 데이터베이스(DB)입니다. 웹 서버(WAS)는 트래픽이 몰리면 단순히 서버를 여러 대 띄워서(Scale-out) 로드밸런서로 묶어버리면 그만입니다. 하지만 모든 데이터가 최종적으로 저장되는 DB는 함부로 여러 대를 띄울 수 없습니다. 데이터의 일관성이 깨지기 때문이죠. 이때 백엔드 아키텍처에서 DB의 CPU가 100%를 치는 것을 막기 위해 가장 먼저 도입하는 실무 표준 기술이 바로 데이터베이스 레플리케이션(Replication)과 읽기/쓰기 분리(Read/Write Splitting)입니다. 하지만 이 기술을 스프링 부트(Spring Boot)에 연동하고 실서버에.. 2026. 8. 8. 검색 속도가 100배 빨라지는 마법! DB 인덱스(Index) 원리와 장단점 완벽 정리 안녕하세요, 여러분의 든든한 IT 길잡이 데브프리입니다. 개발 초기에는 데이터베이스(DB)에 데이터가 몇십 개, 몇백 개 수준이라서 내가 어떻게 쿼리(SQL)를 짜든 0.001초 만에 데이터가 슉슉 잘 나옵니다. "역시 내 코드는 완벽해!" 하고 뿌듯해하기 쉽죠. 하지만 실제 서비스가 론칭되고 사용자가 늘어나 데이터가 10만 건, 100만 건으로 쌓이기 시작하면 상황이 완전히 달라집니다. 평소엔 잘 뜨던 마이페이지나 게시판 화면이 3초, 5초씩 뱅글뱅글 로딩창만 돌다가 뻗어버리는 지옥 같은 상황을 마주하게 됩니다. "코드는 바꾼 게 없는데, 왜 갑자기 조회가 이렇게 느려진 걸까요?""느려진 쿼리를 해결하려면 도대체 뭘 해야 하죠?" 이때 백엔드 개발자가 가장 먼저 확인하고 적용해야 하는 데이터베이스의 핵.. 2026. 7. 16. 트랜잭션(Transaction)이란? '은행 송금' 비유와 ACID 속성 완벽 정리! 안녕하세요, 여러분의 든든한 IT 길잡이 데브프리입니다. 스프링 부트(Spring Boot)로 게시판이나 쇼핑몰을 만들다 보면, DB에 데이터를 저장하는 서비스 로직 위에 마법의 단어인 @Transactional을 무심코 붙이게 됩니다. "이걸 붙이면 데이터가 안전하게 저장된대!" 하고 넘어가기 쉽지만, 백엔드 기술 면접에서 "트랜잭션이 무엇이고, ACID 속성이 무엇인지 설명해 보세요"라는 질문을 받으면 눈앞이 캄캄해지곤 합니다. 데이터베이스를 다루는 개발자라면 숨 쉬듯이 알아야 하는 이 개념! 오늘은 복잡한 컴퓨터 공학 용어 대신, '은행 계좌 이체'라는 아주 직관적인 비유를 통해 트랜잭션의 개념과 4가지 핵심 속성(ACID)을 평생 잊지 않게 정리해 드리겠습니다. 1. 트랜잭션(Transaction.. 2026. 7. 13. SQL과 NoSQL의 차이점, '아파트 설계도와 포스트잇 상자' 비유로 완벽 정리! 안녕하세요, 여러분의 든든한 IT 길잡이 데브프리입니다. 웹 서비스를 만들 때 데이터를 안전하게 보관하는 '데이터베이스(DB) 창고'를 고르는 일은 백엔드 개발의 시작이자 핵심입니다. 그런데 구글링을 하거나 기술 스택을 고르다 보면 크게 두 가지 갈래길을 만나게 됩니다. 바로 SQL과 NoSQL입니다. "프로젝트에 무난하게 MySQL을 쓰면 될까요, 아니면 요즘 유행하는 MongoDB를 써야 할까요?""둘 다 데이터를 저장하는 창고인데, 왜 굳이 나누어 놓은 거죠?" 백엔드 개발자 기술 면접에서 "인증/인가"만큼이나 뼈대 깊은 단골 질문인 이 주제! 오늘은 복잡한 데이터베이스 이론 대신, '정해진 아파트 설계도'와 '자유로운 포스트잇 상자'에 비유하여 평생 잊어버리지 않게 머릿속에 쏙쏙 정리해 드리겠습니.. 2026. 7. 10. DB 툴 유목민은 그만! 백엔드 개발자의 만능 DB 리모컨 'DBeaver' 완벽 가이드 안녕하세요, 여러분의 든든한 IT 길잡이 데브프리입니다. 백엔드 개발의 8할은 데이터베이스(DB)와의 싸움이라고 해도 과언이 아닙니다. 코드를 짜고 Postman으로 테스트를 마쳤다면, 이제 DB 창고 문을 열고 데이터가 정확한 테이블에 잘 들어갔는지 두 눈으로 확인해야 합니다. 과거에는 MySQL을 쓰면 MySQL Workbench를 깔고, Oracle을 쓰면 SQL Developer를 깔아야 했습니다. 프로젝트가 바뀔 때마다 무거운 DB 툴을 새로 설치하고 적응하느라 시간 낭비가 이만저만이 아니었죠. "어떤 DB든 하나로 다 접속해서 관리할 수 있는 마법의 도구는 없을까?"있습니다! 바로 전 세계 백엔드 개발자들의 압도적인 지지를 받는 만능 DB 툴, DBeaver(디비버)입니다. 오늘은 이 DBea.. 2026. 7. 4. 이전 1 다음
