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AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
무신사의 600줄 쿠폰 쿼리 개선 사례
이 게시물은 무신사 쿠폰 시스템의 레거시 600줄짜리 복잡한 쿼리를 개선한 과정을 설명합니다.개선 배경과 문제점
- Musinsa 2.0 도입 후 상품 상세 페이지에서 최적 쿠폰 실시간 제공 요구 증가
- 거대한 쿼리로 인한 데이터베이스 부하 및 인프라 비용 증가
개선 전략
- 단일책임원칙에 따라 쿼리를 여러 개의 짧은 쿼리로 분할
- 자주 변경되지 않는 데이터는 캐싱 처리하여 조회 최적화
- 복잡한 로직은 Application에서 처리해 데이터베이스 부하 감소
시행착오 및 성과
- S3, Memcached 단일 키 저장 한계와 분산 저장 시 호출 비용 문제 경험
- 최종적으로 최소한의 DB 사용과 캐싱, 로직 분산으로 성능 및 비용 개선
- 응답 속도 약 24.55% 향상, DB 사용률 대폭 감소