| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 안드로이드
- 자바
- var
- Kotlin
- Array
- 배열
- 자바스크립트
- node.js
- js
- golang
- 연산자
- javascript
- 노트북
- Python
- Overloading
- Android
- 리스트 뷰
- 패널 교체
- go
- 코틀린
- 오버로딩
- ListView
- Java
- adapter
- 함수
- 노트북 추천
- 싱글 스레드
- HP
- 파이썬
- as?
Archives
- Today
- Total
목록large (1)
Bbaktaeho
[DB] PostgreSQL Large Table 최적화하기
개요특정 블록체인 데이터를 인덱싱하기 위해 재단에서 제공하는 오픈소스 인덱서를 사용 중이었다. 인덱서는 Rust로 구현되어 있으며 PostgreSQL에 데이터를 인덱싱한다.인덱서는 프로세싱 기준마다 서로 다른 프로세서로 분리되며 서로 의존 없이 배포가 가능하다.모든 프로세서를 구동했을 때 약 70개의 테이블에 데이터를 적재하고 있었고 테이블은 모두 단일 테이블이었다.점점 증가하는 블록체인의 데이터 때문에 테이블은 매우 무거워졌으며 row 개수도 100억 개가 넘는 테이블도 존재했다. PostgreSQL의 특징 중 VACUUM 이라는 중요한 특징이 있다.보통 자동으로 해당 작업을 진행하면서 데이터베이스 팽창을 막고 쿼리 계획에 이점을 제공한다.하지만 테이블이 커지면서 VACUUM 자체의 성능도 나빠지기 시..
컴퓨터 공학 (Computer Science)/데이터베이스 (Database)
2024. 7. 24. 23:06