고양이 두 잔

목차 대용량 쿼리 시리즈대용량 데이터가 느린 이유와 최적화의 원리 | 대용량 쿼리 (1)느린 쿼리, 인덱스와 실행계획으로 잡기 (PostgreSQL) | 대용량 쿼리 (2)분산 처리 입문: 셔플과 파티셔닝, 조인 전략 | 대용량 쿼리 (3)수억 행을 견디는 DB 설계: 파티셔닝과 샤딩 | 대용량 쿼리 (4)PostgreSQL VACUUM과 커넥션 풀링, 운영의 함정 | 대용량 쿼리 (추가) 들어가며2편까지는 한 대의 데이터베이스 안에서 쿼리를 빠르게 만드는 방법을 다루었다. 그러나 1편에서 보았듯, 가장 큰 기계의 천장에 닿거나 데이터가 한 대에 들어가지 않으면 여러 대로 나누는 분산 처리로 넘어가야 한다. 이 편은 그 분산 처리의 일반 개념을 다루되, 사실상 표준으로 자리 잡은 Spark의 용어와 동작..