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• RDB Mastery #1 — InnoDB 인덱스 내부 구조: No-Index 부터 다중 인덱스까지 B-tree 가 그리는 진짜 그림

  4 May, 2026

  인덱스를 안 걸어도 InnoDB 안에서는 이미 B-tree 입니다. PK 가 clustered index = 테이블 자체. Secondary index 는 PK 를 가리키는 별도 B-tree. Covering index 는 PK 까지 안 가도 답이 있는 인덱스. Reverse scan 은 leaf 의 양방향 linked list 를 거꾸로 walk. OFFSET 이 건너뛸 수 없는 이유는 B-tree 가 row 카운터를 안 가지기 때문. Cursor 가 빠른 이유는 WHERE 가 binary search primitive 를 트리거하기 때문. 다중 인덱스 = 같은 테이블에 N 개 B-tree. 1,000만 row 환경에서 [실측] Q3 covering 2,476배 / Q5 composite 577배 / OFFSET 1M 171ms / cursor 0.30ms — 다이어그램 10개로 끝까지 풀어봤습니다.

• JVM Thread Dump로 분해한 HikariCP 풀 고갈 — TIMED_WAITING (parked) 의 진짜 의미

  3 May, 2026

  풀 고갈 알람이 울렸을 때 애플리케이션 코드만 들여다보면 답이 안 나옵니다. jstack으로 받아본 thread dump가 진짜 증거 — 모든 worker thread가 HikariCP 안에서 TIMED_WAITING (parked) 상태로 멈춰 있습니다. JVM Thread State 머신, LockSupport.parkNanos, ConcurrentBag·SynchronousQueue 의 동작, 그리고 트랜잭션-안-외부-호출 풀 고갈 [실측] (timeout 5s 100% / 1s 16.7%)이 thread dump 한 줄과 정확히 어떻게 매핑되는지 — 운영 중 풀 고갈을 dump 한 장으로 진단하는 방법을 라인 단위로 풀어봤습니다.

• MySQL No-Offset Cursor 페이지네이션 — 1,000만 row에서 OFFSET 1M이 171ms / Cursor 0.30ms, 그 사이의 500배 함정 한 줄까지 측정으로 풀어봤습니다

  3 May, 2026

  1,000만 row 환경에서 OFFSET 1M이 171ms / No-Offset Cursor가 0.30ms — 약 570배 차이를 측정으로 재현했습니다. 그런데 No-Offset 코드를 어떻게 쓰느냐에 따라 또 한 번 500배가 갈라집니다. ANSI SQL 표준의 row constructor `(a,b)<(?,?)` 는 의미상 OR 분리 형태와 같지만 MySQL 옵티마이저가 index range로 push down 못 합니다 (154ms — OFFSET과 거의 동일). EXPLAIN ANALYZE 의 Filter: vs Covering index range scan over 한 줄 차이가 본질입니다 — 프로덕션 회고와 학습 환경 재현을 같이 풀어봤습니다.

• 작은 테이블에도 파티셔닝을 적용한 이유: DELETE 대신 DROP PARTITION으로 300배 빠른 아카이빙

  22 Jan, 2026

  2.5GB, 300만건 규모의 로그 테이블에 파티셔닝을 적용한 결정 과정. 데이터 크기가 아닌 DELETE 패턴이 파티셔닝 적용 기준이 되어야 하는 이유와, Redis 분산 락을 활용한 멀티 인스턴스 환경의 파티션 관리 자동화까지