1. Disk 영역 PostgreSQL의 저장 영역은 크게 Heap, Index, Toast 3개로 나뉜다. 각 테이블의 대부분의 데이터를 메인 heap 영역에 저장한고, 테이블 칼럼 중 매우 큰 데이터를 받을 수 있는 칼럼은 TOAST 영역에 별도 저장한다. TOAST 테이블에는 실제 데이터를 저장하고, 본래 테이블에는 해당 데이터를 가리키는 포인터만 남게 된다. TOAST 테이블의 유효한 인덱스는 1개뿐이고, 기준 테이블에는 더 많은 인덱스가 존재할 수 있다. 테이블과 인덱스는 각각의 디스크파일에 저장 되며 각 파일이 1G가 넘으면 별도 파일로 분리된다. ...

1. 데코레이터(Decorator) 패턴이란? 중심이 되는 객체가 있고, 장식이 되는 기능을 하나씩 추가하여 목적에 더 맞는 객체로 만들어가는 디자인 패턴을 Decorator 패턴이라고 한다. decorator 란 "장식하는 사람"이라는 뜻이다. 예제를 통해 상세 개념을 확인해 보자. (Java언어로 배우는 디자인 패턴 입문, 3편의 예제를 그대로 사용하였다.) 적용할 예제는, 문자열 주위에 "장식틀"을 붙여 표현하는 것이다. 예를 들어 Hello World라는 기본 문구에 장식틀을 붙여 중첩 장식을 한 후 출력하는 예제이다. +=============+ |Hello, world| +=============+ 사용될 클래스는 각각 다음과 같다. ...

1. PostreSQL의 물리적 한계치 물론 사용 가능한 disk 용량, 성능 이슈 등 실직적인 제한이 먼저 적용되겠지만, 모든 자원이 충분하다고 가정할 때 물리적인 limit이다. 항목 최대치 데이터베이스 사이즈 무제한 데이터베이스 수량 4,294,950,911 데이터베이스 당 Relations(테이블, 뷰, 인덱스 등의 테이블 객체)수량 1,431,650,303 Relations 사이즈 32TB 테이블 당 ROW 수량 4,294,967,295 pages영역의 크기에 해당하는 ROW 테이블 당 COL 수량 1,600 결과셋의 COL 수량 1,664 COL 사이즈 1GB 테이블 당 인덱스 수량 무제한 인덱스 당 컬럼 32 파티션 키 32 식별자 키 (ex, 테이블, ROW, COL 등의 명칭) 63 bytes function의 매개변수 100 쿼리파라미터 65,535 테이블당 ROW 수량은 4,294,967,295개의 pages 영역에 저장 가능한 ROWS로 제한되어 있는데, 4,294,967,295는 2^32 - 1로 32비트 시스템에서 사용가능한 최대 정수이다. 데이터베이스에서 최대로 관리할 수 있는 pages의 수며, 각 페이지에는 여러 튜플이 저장될 수 있다. 테이블 당 인덱스의 수량은 이론상은 “무제한"이제만, 실제로는 데이터베이스가 관리할 수 있는 최대 Relations (테이블, 뷰, 인덱스 등의 테이블 객체)에 의해 제한된다. 위 표의 인덱스 당 칼럼 수, 파티션 키 수량, 식별자 키, 함수 매개변수 최대 수량은 기본값이며 설정값을 변경하여 증가시킬 수 있다. 테이블 당 최대 칼럼 수는 1600개이지만, 저장되는 튜플이 8192바이트의 힙 페이지에 fit 해야 한다는 조건 때문에 더 줄어들 수 있다. 예를 들어 튜플 헤더를 제외하고, 1600개의 int칼럼 투플 - 6400 bytes로 힙페이지에 정상 저장 가능 (6400 < 8192) 1600의 bigint칼럼 투플 - 12800 bytes로 heap page를 초과 (12800 < 8192) text, varchar, char같이 길이 변경이 가능한 필드의 경우 값이 크면 TOAST 테이블 영역이라 불리는 주 저장공간 외부영역에 값을 저장하고, 본래 테이블에는 해당 데이터를 가리키는 포인터만 남게 된다. 테이블에서 삭제된 칼럼들도 최대 칼럼 개수에 포함된다. 삭제된 칼럼에 대해 새로 생성된 ROW도 내부적으로는 null 표시되지만, 추적을 위해 여전히 공간을 차지하여 최대 개수에 영향을 준다. 2. 결론 운영 단계에서 1억 개 이상의 테이블을 생성하거나 1000개가 넘는 칼럼의 테이블을 생성하는 일은 없을 것이고, 이러한 물리적 제약보다 자원의 한계 (용량 및 성능이슈)를 먼저 만날 것이기에 정확한 수치를 정확히 외울 필요는 없겠지만, 삭제된 칼럼들과 그 이후 생성된 ROW들이 내부적으로는 추적을 위해 해당 컬럼을 NULL로 저장하며, 이 과정에서 사용되는 NULL비트맵이 공간을 차지하기에 최대 카운트에 영향을 준다는 것 운영 시에 유의해야 할 내용이다. ...

1. Planner / Optimizer (플래너 / 옵티마이저) 란? Planner / Optimizer는 쿼리의 최적화된 실행 계획을 만들어낸다. 한 개의 SQL 쿼리도 결과는 같지만, 다양한 방법과 순서로 실행될 수 있다. Planner / Optimizer (이후는 Planner로 명칭)는 실행 가능한 각각의 플랜을 검사하여 궁극적으로 가장 빠르게 실행 "기대"되는 플랜을 선택한다. 1-1. Genetic Query Optimize 가끔 쿼리의 실행 가능한 방식들을 검사하는 데만도 굉장히 큰 시간과 메모리가 소모된다. (특히, 많은 양의 join을 포함한 쿼리를 실행할 때 발생) 합리적인 쿼리 플랜(최고일 필요는 없다)을 합리적인 시간 내에 찾기 위해, PostgreSQL은 join수량이 임계치를 초과하면 Genetic Query Optimizer를 사용한다. Genetic Query Optimize는 최적의 조인 순서를 찾기 위해, 일부 조인 순서를 시도 후 적합성 함수를 통해 조인 순서의 적합성을 평가하여 최적의 plan을 선택한다. 메모리와 시간을 절약할 수 있지만, 항상 최선의 답을 찾는 것은 아니기에 효율성을 보장하지 못한다. ...

1. Index-Only Scans PostgreSQL의 모든 인덱스는 "보조(Secondary)" 인덱스이다. 각 인덱스는 테이블의 메인 데이터 영역(테이블의 heap 영역)과 분리되어서 저장된다. 그렇기 때문에 일반적인 인덱스 스캔에서 각 ROW를 찾기 위해서는, index와 heap 영역 모두에 접근하여 데이터를 탐색해야 한다. 보통 WHERE 절 조건에 부합하는 데이터들은 인덱스 영역 - 서로 가까이 존재하여 정렬된 순서로 빠르게 접근할 수 있다. (인덱스 테이블은 정렬된 상태로 생성) heap 영역 - 특별한 규칙 없이 어디에서든 분포할 수 있기에 heap 영역을 스캔할 때는 무작위로 접근하게 되어 속도가 느리다. 이 퍼포먼스 문제를 해결하기 위해 PostgreSQL은 힙 영역에 대한 접근 없이 인덱스 내에서만 데이터를 조회하는 Index-only 스캔을 지원한다. 기본 개념은 말 그대로 heap 영역의 참조 없이 index 항목에서 바로 값을 반환하는 것으로 매우 효율적으로 보이지만 몇 가지 제한사항이 있다. ...