개강한 공대생 개강한 공대생

일단 컨트롤 영역과 도메인 로직 영역으로 나눠야 함로직이 복잡하거나 버그 위험이 높은 도메인일 수록 테스트 가치가 높음 db나 네트워크에 의존성이 너무 높으면 모킹 등 비용이 너무 많이 발생하기 때문에 비효율적단순한 의존성 연결 코드는 테스트 코드를 만들지 말자.

정렬된 리스트에서 값을 찾는 효율적인 방법절반씩 나눠가며 값을 찾아서 O(log n)의 빠른 알고리즘 1.먼저 리스트 가운데 값을 찾음2.찾고자 하는 값이 가운데 값보다 작으면 왼쪽 절반을, 크면 오른쪽 절반을 본다.3.위 과정을 계속 반복 리스트의 크기가 클 수록 성능이 빛을 발함.100만개의 항목 중 값을 찾으려 할 때 최대 20번 비교만으로 찾을 수 있음

비동기를 처리하는 방법, 말그대로 약속임 resolve : 약속을 지켰을 때reject : 약속을 지키지 못했을 때then : 약속을 지켰을 때 실행되는 코드가 있음catch : 약속을 지키지 못했을 때 실행되는 코드가 있음 이런 느낌으로 씀let pizzaOrder = new Promise((resolve, reject) => { let pizzaReady = true; // 피자 준비 상태를 나타내는 변수 (true = 준비 완료, false = 실패) if (pizzaReady) { resolve("피자 준비 완료!"); // 약속을 지켰을 때 } else { reject("피자 준비 실패!"); // 약속이 지켜지지 않았을 때 } })..

자바스크립트 문법, 기능을 매우 향상시켜줌 let은 스코프를 블록 단위로 제한해줌if (true) { let x = 10; console.log(x); // 10 } console.log(x); // Error: x is not defined const는 선언 후 값 변경 불가const y = 20; y = 30; // Error: Assignment to constant variable. function을 사용하지 않고 화살표로 함수 정의 가능// 기존 함수function sum(a, b) { return a + b;}// 화살표 함수const sum = (a, b) => a + b; 또한 템플릿 리터럴을 사용할 수 있다.`My name is ${name} and I am ${age} years..

서버나 네트워크의 부하를 여러 개의 서버나 리소스에 고르게 분배하는 기술이다.고가용성이고 스케일링에 유리하다. 로드 밸런싱을 구현하려면 로드 밸런서라는 하드웨어 로드밸런서나 소프트웨어 로드밸런서가 있어야 한다.하드웨어 로드밸런서는 고성능, 고가용성 요구가 있을 때 씀.소프트웨어 로드밸런서로 대표적으로는 NGINX가 있음. 클라우드 서비스는 자동으로 로드 밸런싱을 수행하여 고가용성, 고성능을 확보함.

큰 데이터베이스를 여러 개의 작은 부분으로 나누어 관리하는 방법.여러 개의 작은 데이터베이스를 샤드라고 함 행 단위로 나누는 수평 샤딩, 열 단위로 나누는 수직 샤딩이 있음. 수직 샤딩의 경우 조회 많은 데이터, 조회 적은 데이터로 나눈다. 확장성가 가용성이 높다. 어떤 기준으로 데이터를 나눌 것인지 결정하는 값인 샤딩키 선택을 잘해야 한다.특정 샤드에 데이터가 과도하게 쌓이지 않도록..

하나의 노드 안에 여러 개의 데이터가 꽉 채워져 있고, 가지도 여러 개로 뻗어나갈 수 있는 트리.인덱스를 구성할 때 매우 잘 쓰이는 트리그래서 옆으로 통통한 형태임(비만트리..) 양 옆으로 살이 쫙 늘어져 있으니 균형을 매우 잘잡음.데이터가 편향되지 않기 때문에 항상 안정적으로 O(log n)임. 하드디스크 접근에 최적화 돼있음.하드디스크에서 정보를 불러올 때 블록 단위로 가져오는데, B 트리가 노드 하나 당 다룰 수 있는 데이터가 많다 보니 블록 단위의 데이터를 잘 읽음. 그리고 항상 정렬된 상태를 유지함 데이터를 넣다가 노드가 꽉 차면 노드를 반으로 쪼개서 가운데 있던 데이터를 부모 노드로 올려보내 새 길을 개척함.데이터 빼다가 텅 비면 옆 이웃 노드 데이터 빌리거나 아예 합쳐서 계속 비만 유지

특정 칼럼(열.. ex: 이름)에 대해 목차처럼 빠르게 찾을 수 있는 정보를 만듦예를 들어 "홍길동"을 찾을 때 인덱스를 만들어놓으면 한 번에 찾을 수 있지만, 없으면 모든 학생 이름을 하나 하나 비교하며 찾음 다만, 쓰기 성능이 저하될 수 있음.새로운 데이터 추가 시 인덱스도 갱신해야 하기 때문 그러므로 검색이 많은, 자주 바뀌지는 않는 칼럼에 인덱스를 만들면 최고