소개
이 프로젝트에서는 LabEx 시스템의 성능 향상을 위해 데이터베이스 쿼리를 최적화하는 방법을 배우게 됩니다. LabEx 시스템은 사용자 연구 기록, 강좌 및 기타 관련 데이터를 관리하는 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 시스템에서 자주 사용되는 세 가지 쿼리를 최적화하는 데 중점을 둡니다.
👀 미리보기
🎯 과제
이 프로젝트에서 다음을 배우게 됩니다:
- 쿼리 성능 향상을 위해
usercourse테이블의user및study_time필드에 복합 인덱스 (compound index) 를 추가하는 방법. - 특정 사용자의 특정 강좌에 대한 학습 시간을 찾는 첫 번째 쿼리를 최적화하는 방법.
- 사용자의 강좌 학습 기록을 학습 시간별로 정렬하는 두 번째 쿼리를 최적화하는 방법.
- 사용자가 수강한 모든 강좌를 검색하는 세 번째 쿼리를 최적화하는 방법.
🏆 성과
이 프로젝트를 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다:
- 데이터베이스 최적화에서 인덱싱 (indexing) 의 중요성을 이해합니다.
- 복잡한 쿼리의 성능을 향상시키기 위해 복합 인덱스를 구현합니다.
- 쿼리 실행 계획 (query execution plan) 을 분석하여 성능 병목 현상을 식별합니다.
- 적절한 인덱스를 활용하여 데이터베이스 쿼리를 최적화합니다.
- 실제 데이터베이스 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 지식을 적용합니다.
