Database 기술 블로그 글 모음 (2페이지)

여기어때

2026-07-21

데이터 통합— MongoDB 원칙으로 document를 통합하고 동기화를 재설계하다 (3/3)

Data Engineering Database

여기어때

2026-07-21

트랜잭션 스크립트에서 숙소 메타 + 가격 계산 모듈로 — 전시 아키텍처 개선기 (2/3)

Architecture Backend Database

AWS

2026-07-14

Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 성능 향상

이 글은 AWS Blog의 “PostgreSQL 18 on Amazon Aurora and Amazon RDS: Security, monitoring, and developer enhancements” by Nazneen Jafri, Sukhpreet Kaur Bedi, Ranjan Burman, and Baji Shaik 게시글을 번역한 글 입니다. 복합 인덱스 전반의 쿼리 성능 관리, 구체화(materialized)된 CTE에서의 메모리 스

AWS Database Performance PostgreSQL

당근마켓

2026-07-14

천만 MAU를 지탱하는 커뮤니티 시스템을 소개해요

Backend Database Performance

AWS

2026-07-10

Oracle Database@AWS 네트워크 구성 가이드

Oracle Database@AWS(ODB@AWS)는 AWS 데이터센터 내에 위치한 Oracle Exadata 인프라에서 Oracle Database를 네티브로 실행할 수 있게 해주는 서비스입니다. Oracle MAA Platinum 인증을 획득하였으며, 애플리케이션-데이터베이스 간 RTT(Round Trip Time) 165μs의 초저지연을 달성하여 미션 크리티컬 워크로드에 적합한 성능을 제공합니다. 그러나 ODB@AWS는 기존 AWS 서비스

AWS Database Infra Performance

TVING

2026-07-06

TVING의 새로운 백오피스 Refine 구축기 — (1)

Backend Database DevOps Performance

오토피디아

2026-07-05

정비이력에 아무것도 나오지 않아요.

누락된 오프라인 데이터가 있을 수 있어요.

Backend Data Engineering Database

오토피디아

2026-07-05

데이터의 출처를 알고 싶어요. 개인적으로 확인할 수 있나요?

카티Expert 매물 리포트의 데이터 출처와 개인 조회가 가능한 데이터를 알려드립니다. 타 플랫폼에서 제공하는 데이터도 비교합니다.

Data Engineering Database Tools

채널톡

2026-07-03

DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (2): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 구현편

인덱스 테이블 전파 파이프라인 구현과 운영 안정화 과정

AWS Backend Database DevOps

올리브영

2026-07-01

옴니채널 재고 정합성 한계에 대응하는 인벤토리 데이터 파이프라인 구축기

…

AI/ML Backend Database DevOps Infra

여기어때

2026-07-01

Spring Data Redis: Repository vs RedisTemplate — 실전 성능 비교

Backend Database Tools

AWS

2026-06-29

Amazon RDS for MySQL에서 Amazon Aurora Serverless v2로 전환한 메가MGC커피 모바일 주문 서비스 DB 현대화 사례

메가MGC커피 소개 메가MGC커피는 전국 단위의 매장을 기반으로 빠르게 성장해 온 국내 대표 커피 프랜차이즈 브랜드입니다. 오프라인 매장 주문과 모바일 앱을 통한 주문 서비스도 제공하고 있으며, 고객은 앱을 통해 가까운 매장을 선택하고, 음료를 미리 주문한 뒤 매장에서 픽업할 수 있습니다. 모바일 앱 주문 서비스는 고객 편의성과 매장 운영 효율성을 높이는 핵심 디지털 채널입니다. 특히 출근 시간대와 […]

Database Infra Mobile

농심클라우드

2026-06-24

[Databricks Data + AI Summit 2026] AI-ready Finance Data로 전환하기 위한 데이터 플랫폼 전략

금융 조직이 AI를 실제 업무에 적용하기 위해서는 모델 도입보다 먼저 신뢰할 수 있고 검증 가능한 데이터 기반을 갖춰야 합니다. Databricks Data + AI Summit 2026의 Deloitte 세션을 통해 Trust, Validity, Context를 중심으로 AI-ready Finance Data와 Finance Data Product 전략을 살펴봅니다. The post [Databricks Data + AI Summit 2026

AI/ML Database Tools

농심클라우드

2026-06-24

[Databricks Data + AI Summit 2026] Oracle에서 Databricks Lakehouse로의 마이그레이션 전략

본 글에서는 Databricks Data + AI Summit 2026의 “Migrating from Oracle to Databricks Lakehouse” 세션을 바탕으로, 비즈니스 Use Case 단위의 우선순위 설정과 Lakeflow Connect, Lakebridge, GenAI 기반 코드 변환을 활용한 단계적 Lakehouse 전환 전략을 살펴봅니다. The post [Databricks Data + AI Summit 2026] Or

AI/ML Database Infra Tools