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RDBMS 성능 최적화를 이야기할 때 가장 먼저 떠올리는 방법은 인덱스(Index) 추가입니다.하지만 트래픽이 증가하고 동일한 조회 요청이 반복되는 환경에서는 DB 인덱스만으로는 한계가 드러나며, 이 지점에서 Redis 기반 Cache Aside 패턴이 등장합니다. 이 글에서는 DB Index와 Cache Aside를 경쟁 관계가 아닌, 서로 다른 문제를 해결하는 도구로 바라보고 공식 문서 기준으로 성능 특성과 적용 조건을 비교합니다. DB Index의 역할과 한계DB Index의 정의와 목적MySQL 및 PostgreSQL 공식 문서에 따르면, 인덱스(Index)는 테이블의 특정 컬럼을 기준으로 데이터 접근 경로를 최적화하여 검색 비용을 줄이기 위한 자료구조입니다.B-Tree 계열 인덱스가 기본 조건..

안녕하세요. 이 글에서는 Redis를 캐시로 활용하여 읽기 성능 병목을 완화하는 방법을 설명합니다. Redis 공식 Documentation과 Spring Data Redis 공식 문서를 기준으로, 캐싱의 목적·설계 판단 기준·실무 적용 시 주의점을 중심으로 정리합니다. 본 글의 목적은 “기술적으로 가능한 모든 패턴”을 나열하는 것이 아니라 과하지 않으면서도 안정적인 캐시 설계 기준을 제시하는 것입니다. 캐시를 도입하는 이유와 전제 조건대규모 트래픽 환경에서 RDBMS는 다음과 같은 이유로 읽기 병목이 발생할 수 있습니다.디스크 기반 I/O는 메모리 접근보다 느림복잡한 JOIN, 집계 쿼리는 CPU와 I/O 소모가 큼동시 접근 증가 시 락 경합 및 대기 시간 증가Redis 공식 문서에 따르면, Red..