A!ha!

  1. 서론: 왜 모두가 'REST'를 외칠까? 현대 소프트웨어 아키텍처는 수많은 서비스가 서로 데이터를 주고받으며 작동합니다. 이때 서로 다른 환경(언어, 프레임워크)에서도 막힘없이 대화하기 위한 약속이 필요한데, 그중 가장 널리 쓰이는 표준이 바로 **REST(Representational State Transfer)**입니다. 하지만 단순히 HTTP를 쓴다고 해서 모두 RESTful한 것은 아닙니다. 오늘은 진정한 의미의 REST API가 무엇인지, 그리고 어떻게 설계해야 하는지 깊이 있게 알아보겠습니다. 2. REST API의 6가지 기본 원칙 REST 아키텍처를 유지하기 위해서는 다음의 제약 조건을 준수해야 합니다. Client-Server 구조: 서버와 클라이언트의 역할을 명확히 분리하여 독립적인 진화를 가능하게 합니다. Stateless (무상태성): 서버는 클라이언트의 상태를 기억하지 않습니다. 각 요청은 처리에 필요한 모든 정보를 포함해야 합니다. Cacheable (캐시 가능): HTTP의 기존 웹 표준을 그대로 활용하여 응답을 캐싱할 수 있어야 합니다. Uniform Interface (일관된 인터페이스): 리소스(URL)와 행위(HTTP Method)가 표준화되어야 합니다. Layered System (계층화 시스템): 클라이언트는 서버가 직접 연결되었는지, 중간 매개체(로드밸런서 등)를 거쳤는지 알 수 없어야 합니다. Code on Demand (선택 사항): 서버가 클라이언트에 실행 가능한 코드를 전달할 수 있습니다. 3. 핵심 설계 가이드: 리소스와 행위의 분리 가장 많은 개발자가 실수하는 부분이 URL 설계입니다. Bad: GET /get_user_info/123 , POST /delete_post (행위를 URL에 포함) Good: GET /users/123 , DELETE /posts/45 (명사 위주의 리소스와 HTTP 메서드 조합) HTTP Method 역할 (CRUD) 의미 GET Read...

  1. 서론: 책의 '찾아보기'와 데이터베이스 우리가 두꺼운 전공 서적에서 특정 키워드를 찾을 때, 첫 페이지부터 마지막 페이지까지 넘기며 찾지는 않습니다. 보통 책의 가장 뒤에 있는 '찾아보기(Index)' 페이지를 확인해 해당 내용이 있는 쪽수로 바로 이동하죠. 데이터베이스도 마찬가지입니다. 수백만 건의 데이터 속에서 내가 원하는 정보를 눈 깜짝할 새에 찾아내는 기술, 바로 **인덱스(Index)**에 대해 알아보겠습니다. 2. 인덱스의 핵심 원리: B-Tree 알고리즘 데이터베이스 인덱스는 대부분 B-Tree(Balanced Tree) 자료구조를 기반으로 작동합니다. 작동 방식: 데이터를 정렬된 상태로 유지하며, 이진 탐색과 유사하게 탐색 범위를 절반씩 줄여나갑니다. 효율성: 수천만 개의 로우(Row)가 있어도 단 몇 번의 노드 이동만으로 원하는 데이터에 도달할 수 있습니다. 이는 앞서 배운 **시간 복잡도 관점에서 O(log n)**의 성능을 보장합니다. 3. 인덱스가 무조건 좋은 걸까? (Trade-off) 인덱스는 검색 속도를 비약적으로 높여주지만, 공짜는 아닙니다. 저장 공간: 인덱스 자체가 별도의 저장 공간을 차지합니다. CUD 성능 저하: 데이터가 추가(Insert), 수정(Update), 삭제(Delete)될 때마다 인덱스도 매번 다시 정렬하고 갱신해야 하므로 쓰기 성능은 오히려 떨어집니다. 결론: 무분별한 인덱스 생성은 오히려 독이 될 수 있습니다. 4. 인덱스를 타지 않는 쿼리: 왜 내 인덱스는 무시당할까? 인덱스를 만들어도 정작 실행 계획을 보면 **Full Table Scan(전체 스캔)**을 하는 경우가 있습니다. 인덱스 컬럼 가공: WHERE YEAR(create_date) = 2024 처럼 컬럼을 함수로 감싸면 인덱스를 사용하지 못합니다. OR 조건: 인덱스가 없는 컬럼과 OR로 묶이면 인덱스 탐색이 취소될 수 있습니다. LIKE 전방 일치: LIKE '%keyword'...

  이번에는 개발자라면 누구나 한 번쯤 벽을 느끼지만, 블로그의 전문성을 증명하기에 가장 완벽한 주제인 **'알고리즘과 시간 복잡도(Big-O)'**로 가보겠습니다. 이 주제는 구글 서치 봇이 "이 블로그는 단순 정보 나열이 아니라 컴퓨터 공학의 기초가 탄탄한 블로그다"라고 판단하게 만드는 핵심 지표가 됩니다. 역시 2,500자 이상의 고분량 과 실무 경험 을 담아 짜드리겠습니다. 📅 제4회 포스팅: "당신의 코드는 얼마나 빠른가? 알고리즘 성능의 척도, 시간 복잡도(Big-O) 완벽 이해" [포스팅 구성 가이드] 제목: 효율적인 코딩의 시작: 시간 복잡도(Big-O) 개념부터 실무 최적화 전략까지 목표 글자 수: 2,500자 이상 핵심 키워드: 시간 복잡도, Big-O 표기법, 알고리즘 성능, 코드 최적화, 정렬 알고리즘 시간 복잡도, 효율적인 루프 [포스팅 본문 대본] 1. 서론: 왜 '작동하는 코드'만으로는 부족할까? 입문 개발자 시절, 가장 기쁜 순간은 제가 짠 코드가 의도한 대로 결과를 내뱉을 때입니다. 하지만 데이터가 10개일 때 잘 돌아가던 코드가 10만 개, 100만 개로 늘어났을 때 갑자기 멈춰버린다면 어떨까요? 소프트웨어의 가치는 성능에 의해 결정되며, 그 성능을 예측할 수 있게 해주는 도구가 바로 **시간 복잡도(Time Complexity)**입니다. 오늘은 이 성능 예측의 표준인 Big-O 표기법 을 깊이 있게 다뤄보겠습니다. 2. 시간 복잡도와 Big-O 표기법의 정의 시간 복잡도는 알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 입력 크기( $n$ )와의 관계로 표현한 것입니다. 이때 정확한 초 단위 시간이 아니라, 입력값의 증가에 따른 **'증가 추세'**를 나타내기 위해 Big-O 표기법을 사용합니다. O(1) - 상수 시간: 입력 데이터의 양과 상관없이 즉시 실행됩니다. (예: 배열의 인덱스 접근) O(log n) - 로그 시간: 실행 단계마다...