분류 전체보기64 Elasticsearch vs MySQL FullText 인덱싱 성능 비교 테스트 FullText와 Elasticsearch 비교하려는 목적 : 더 적합한 검색 기능 구현 방식 찾기기존에 LIKE 방식에서 MySQL FullText 방식으로 변경하면서 검색 성능을 높일 수 있었다. 200만 데이터 기준으로 성능 테스트를 진행한 결과, MySQL FullText 방식이 LIKE 방식보다 35배 빠른 성능을 보였다. 또한, '과일마켓 스티커'를 검색했을 때, LIKE 방식은 '과일마켓'과 '스티커' 단어를 포함한 결과만 반환했지만, FullText 방식은 '과일', '마켓', '스티커' 단어가 각각 포함된 결과를 가져왔다. 과일', '마켓', '스티커'와 같은 단어들의 적절한 조합을 포함한 검색 결과를 제공할 수 있어, 사용자 입장에서 더 관련성 높은 검색 결과를 얻을 수 있다고 생각하여.. 2025. 3. 23. Full Text Search를 이용한 DB 성능 개선 상품 검색 기능 개선like의 한계LIKE 검색은 인덱스를 활용하지 못하기 때문에 대량의 데이터에서 성능 저하를 유발한다고 한다. 검색 성능 테스트를 하면서, 실제로 데이터 수가 40 → 200만으로 증가했을 때, 검색 속도가 0.4초 → 4.5초로 느려짐을 확인할 수 있었다. 검색 기능 개선방향: MySQL의 FullText N-gram, ElasticSearch현재 구현한 방식인, LIKE '%검색어%' 구문은 문자열의 중간 검색을 수행하므로 B-tree 인덱스를 사용하지 못하고 Full Table Scan을 해야 한다. 보통 like 키워드 검색 성능 최적화를 위해 MySQL의 FullText N-gram이나 ElasticSearch으로 해결한다고 한다. 나의 경우는 Like에서 FullText으로.. 2025. 3. 6. [item 37] ordinal 인덱싱 대신 EnumMap을 사용하라. 1. ordinal()을 배열 인덱스로 사용하지 말자.배열이나 리스트에서 원소를 꺼낼 때 ordinal 메서드로 인덱스를 얻는 코드가 있다. 하지만 문제가 한가득이다.예시class Plant { enum LifeCycle { ANNUAL, PERENNIAL, BIENNIAL } final String name; // 식물 이름 final LifeCycle lifeCycle; // 생애주기 Plant(String name, LifeCycle lifeCycle) { this.name = name; this.lifeCycle = lifeCycle; } @Override public String toString() { return name.. 2025. 2. 26. [item 36] 비트 필드 대신 EnumSet을 사용하라 비트 필드비트별 OR를 사용해 여러 상수를 하나의 집합으로 모을 수 있으며, 이렇게 만들어진 집합을 비트 필드(bit field)라고 한다. public class Text { public static final int STYLE_BOLD = 1 비트 필드의 문제점비트 필드를 사용하면 비트별 연산을 사용해 합집합과 교집합 같은 집합 연산을 효율적으로 수행할 수 있지만 단점이 있다. 1. 비트 필드는 정수 열거 상수의 단점을 지닌다.비트 필드는 결국 정수 값으로 관리되기 때문에, 컴파일 시점 타입 체크가 어렵고, 의미 없는 값이 들어갈 가능성이 있다. public class Main { public static final int READ = 1 7과 같은 의미 없는 값이 전달되어도 컴파일 오류가 발.. 2025. 2. 17. 이전 1 2 3 4 ··· 16 다음
