[InfluxDB] MySQL과 성능 비교

0. 시작하며지난 포스팅에서 이론적으로 InfluxDB에 대해 알아보았습니다. 이번 포스팅에선 InfluxDB를 사용해보고 다음 두가지의 조회 속도에 대해 측정을 진행해 보려고 합니다. 쿼리레벨 연산과 코드레벨 연산의 조회 성능 비교프로젝트를 하며 개발했던 API중 시간적 리소스로인해 코드레벨 연산을 그대로 두고 마무리했던 로직을 재현InfluxDB와 MySQL 성능 비교직접 Infra부터 설정해 진했지만 간단히 설명하고 넘어가겠습니다! ※ 비교 환경infra: AWS EC2 (t2.micro) ubuntu, dockerDB: inflxuDB 2.7.4, MySQL8.2 ( data: InfluxDB에서 제공하는 bitcoin price sample data를 활용했습니다. 7788 row)Server:..

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• · 2024. 1. 11.
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[InfluxDB] InfluxDB 정리

0. 시작하며 서비스를 개발, 배포를 해보니 자연스럽게 누가 언제 얼마나 내 서비스를 사용하는지 궁금할 때가 있었습니다. 이런 생각을 같이 하고있던 팀원들과 함께 서비스 로그를 수집하고 분석하여 제공하는 대시보드 프로젝트를 진행했는데요. 이때 사용했던 InfluxDB에 대해 정리하려합니다. 1. 후보군 https://www.influxdata.com/comparison/ Compare Popular Databases See how the most popular databases compare to each other on prices, features, scalability, and more using this side-by-side comparison. www.influxdata.com InfluxDB..

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• · 2023. 12. 31.
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[MySQL]B-tree를 이용한 Index 동작 알아보기(Feat. 복합 인덱스)

0. 시작하며 https://nooroongzi.tistory.com/1 클러스터링 Index와 논 - 클러스터링 Index 인덱스란? 인덱스 : 색인 ( ex. 영어 사전의 a,b,c... ) 어떤 테이블의 Column을 Index로 선정한 경우 해당 Column기준 조회기능의 성능을 향상시킬 수 있습니다. Where절 등을 통해 활용됩니다. 특징 항상 nooroongzi.tistory.com 저번 포스팅을 보셨다면 Index를 사용해야 조회 성능이 좋아진다..! 는 장점은 알아보았으니 동작 원리에대해 알아보겠습니다. 또한 MySQL을 기준으로 PJT에 적용했던 복합 인덱싱까지 포스팅을 진행해 보겠습니다 1. B-tree B-tree는 Index의 자료구조 중 하나이고, MySQL은 Index를 내부적..

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• · 2023. 12. 6.
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클러스터링 Index와 논 - 클러스터링 Index

인덱스란? 인덱스 : 색인 ( ex. 영어 사전의 a,b,c... ) 어떤 테이블의 Column을 Index로 선정한 경우 해당 Column기준 조회기능의 성능을 향상시킬 수 있습니다. Where절 등을 통해 활용됩니다. 특징 항상 최신의 정렬상태를 유지합니다. Index도 Database객체입니다. Database크기의 약 10%정도 저장공간을 차지합니다. R기능은 이점이 있다 하지만 그 외 C,U,D기능에 대해서는 손해가 발생합니다. 사용하는 이유! 디스크 I/O와 메모리 I/O의 속도차이는 약 10만배이상 차이납니다. SSD 같은 좋은 디스크는 효율이 그나마 좋지만.. 디스크 I/O 수행은 성능상 피하는게 좋습니다. Web 서비스에서 보통 API 기능은 약 8:2 ~ 9:1( R : C+U+D ) ..

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• · 2023. 8. 30.
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