이번 글에서는 실제 대형 서비스들이 어떻게 쿼리를 최적화하고, 데이터를 분산하며, SQL과 NoSQL의 스키마를 현실적으로 설계해 왔는지를 집중적으로 분석합니다. 이 글을 통해 독자 여러분은 트위터(X), 인스타그램, 왓츠앱, 유튜브와 같은 시스템이 어떤 문제를 만나고, 어떤 전략으로 극복 했는지를 통해 "내가 설계해야 할 시스템"에 대한 감각을 구체화하게 될 것입니다. 목표는 단순한 암기가 아닌, 직관과 설계력을 키우는 것입니다.
1. 대규모 서비스를 위한 쿼리 최적화 전략 - 각 서비스의 핵심은?
X.com - 타임라인을 위한 시간 기반 인덱싱과 fan-out 전략
X의 타임라인은 전형적인 읽기 집중(read-heavy) 시스템입…