기술노트

옵티마이저가 실행계획을 고르는 과정에서 무엇이 틀리는지, 학습 기반 접근이 어디를 개선하는지 정리한다. 카디널리티 추정 오류, 플랜 선택, 적용 시 운영 리스크와 검증 방법을 다룬다.

OpenTelemetry로 트레이스·메트릭·로그를 하나의 표준으로 계측하는 실전 가이드. 자동/수동 계측, W3C 컨텍스트 전파, 스팬 설계, head/tail 샘플링, Collector, 그리고 메트릭 카디널리티 함정까지 정리했다.

인덱스가 있는데 왜 안 탈까. 범인은 대개 틀린 행 수 추정입니다. pg_stats 통계와 EXPLAIN의 추정 대 실제, 확장 통계로 컬럼 상관을 바로잡는 법을 다룹니다.

수억 개의 유니크 방문자를 12KB로 추정하는 HyperLogLog. 앞자리 0 개수라는 직관부터 메모리·오차 맞교환, 병합(union)의 위력까지 실무 관점으로 풀었습니다.

'없음'은 확실하고 '있음'은 확률적인 블룸 필터. 적은 메모리로 값비싼 조회를 걸러내는 원리와 거짓 양성률 조절, 삭제 불가 같은 함정까지 짚었습니다.