[SDC23 Korea] 비정형 데이터 잘 다뤄보기: 코드 객체지향적으로 구현하고 최적화하기

* 세션 발표자
박순영 - 카카오모빌리티
* 세션 소개
비정형 데이터베이스를 사용함에 있어서 몇 가지 불편한 부분들이 있습니다.
1. 실제 비정형 데이터를 사용할 경우, 코드 리뷰 만으로는 여러 형태의 스키마를 관찰하기 어렵다.
2. 코드상으로 부모클래스를 통해 여러 데이터 형태라도 공유되는 스키마를 공통화하고 캡슐화하여 구현하는 것이 어렵고 이를 조직 단위에서 강제하기 어렵다.
이 부분을 몽고 디비를 사용한 예시로 해결한 내용을 공유하며, 이를 통해 가독성을 높이고 코드 컨벤션을 일부 강제하여 코딩 시의 휴먼 에러를 방지했던 사례를 공유합니다.
덧붙여 기존의 데이터베이스에서 제공하는 디비의 인덱싱 기능을 레디스를 추가로 활용하여 성능을 향상시켰던 경험을 공유합니다.
* 목차
1. 발표 주제 설명
2. 구현 목표와 배경
- 비정형데이터 혹은 NoSQL를 사용하는 경우
- 주어진 환경을 가정해보자: 데이터와 아키텍처
3. 모듈화를 위한 추상화와 다형성 고려하기
- 기본 원칙
- 스키마-리스(Schema-less)의 어려움: #1 너무 많은 1:1 엔티티 클래스
- 스키마-리스(Schema-less)의 어려움: #2 추상화 및 공통화의 어려움
- 스키마-리스(Schema-less)의 어려움: #3 코드 이식성의 문제
- 극복하기: #1, 데이터의 클래스타입을 코드 레벨로 책임 가져오기
- 극복하기: #2, 스프링에서 사용성을 높이고 추상화하기
4.성능 높이기
- MongoDB의 제약
- 지리공간 인덱스
- Redis를 활용한 연관 정보 인덱스
- 성능 평가
5.마무리
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