목차
- 개발자를 위한 10가지 유용한 VS Code 확장 프로그램
- PostgreSQL vs MySQL: 나의 사용 사례에 더 적합한 것은 무엇일까?
- 블룸 필터 - 1% 오류율로 8배의 공간을 활용할 수 있는 자료구조
10 Must-Have VS Code Extensions for Developers1
Better Comments, Auto Rename Tag, Bookmarks, Import Cost와 같은 유용한 VS Code 확장 프로그램을 소개해주는 글입니다. 여기 있는 것들 중에서 상당 수를 해당 포스트를 읽어본 이후에 채용해봤는데 만족하고 있습니다.
예를 들어 VSCode - Icons 같은 경우는 Explorer 창에서 파일들의 아이콘이 좀 더 직관적으로 보여지게 해 줍니다. 이는 파일을 찾는 데 유용할 뿐 아니라, 현재 프로젝트의 구조를 파악하는 데도 도움이 됩니다.
편의성은 때로는 생각 이상으로 생산성을 높여주기도 하는데, 이 글에서 제안하는 확장 프로그램들이 그런 것들이 꽤 많았습니다.
MySQL-쉽고 안정적이다 vs PostgreSQL-복잡한 문제 해결을 할 수 있다2
PostgreSQL과 MySQL은 둘 다 널리 쓰이는 오픈 소스 RDBMS입니다. 이 둘 중에서 어느 것을 선택해야하는 지에 대한 판단을 해야 하는 상황은 이 때문에 꽤나 흔합니다. 이 글은 이 둘의 차이점을 설명하고, 어떤 상황에서 어느 것을 선택하는 것이 더 적합한지에 대해 설명하고 있습니다.
이 글에서 핵심은 다음으로 정리할 수 있습니다.
MySQL: 쉽고, 빠르고 안정적이다.
PostgreSQL: 복잡한 쿼리와 대규모 데이터베이스를 처리할 수 있는 풍부한 기능을 제공한다.
좀 더 자세하게 자신의 사용 사례에 어느 것이 적합할 지에 대해 정보가 필요하다면, 이 글을 읽어보시는 것을 추천합니다.
블룸 필터 - 1% 오류율로 8배의 공간을 활용할 수 있는 자료구조3
블룸 필터는 확률적 자료 구조로, 비트 배열과 해시 함수로 구성되어 있습니다. 이 글에서는 블룸 필터의 원리와 활용에 대해 설명하고 있습니다.
일반적인 자료구조들과 달리 블룸 필터가 확률적이 된 이유는 공간을 절약하기 위해서 입니다. 비록 오류가 발생할 확률이 있지만, 이보다 공간을 절약하는 것이 더 중요한 상황에서 블룸 필터를 사용할 수 있습니다.
예를 들어 100만 개의 URL을 저장할 때 일반적인 해시 테이블을 사용한다면 최소 25MB의 공간이 필요하지만, 블룸 필터를 사용한다면 1%의 False Positive를 감수하면서 1.13MB의 공간으로 저장할 수 있습니다.4
최근 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 것에 관심이 많았는데, 그 방법 중 하나인 블룸 필터의 원리에 대해 알 수 있었던 좋은 글이었습니다.