주문 폭주, DB 다운

커머스 플랫폼의 위기

**배경:**
- 중견 쇼핑몰 백엔드 개발자 4년차
- 월 거래액: 100억
- 연봉: 6,000만원

**문제 발생:**
블랙프라이데이 → 주문 폭주 → DB 응답 느림 → 서비스 장애

**결과:**
- 매출 손실: 5억
- 고객 이탈
- 임원진 질책

원인 분석

**발견:**
- 주문 테이블: 3,000만 건
- 인덱스: 부적절
- 정규화: 안 됨 (데이터 중복 심각)

**문제:**
"이 구조를 어떻게 고쳐야 하는지 모르겠다"

김영한 강의 만남

**계기:**
CTO가 "DB 리팩토링 전에 이 강의 보고 오세요"

**기대:**
대용량 데이터 최적화 방법

배운 것 즉시 적용

1. 정규화

**Before:**
주문 테이블에 상품명, 가격, 배송 정보 모두 포함

**After (강의 적용):**
- 주문 테이블
- 주문 상세 테이블
- 배송 테이블

**효과:**
데이터 중복 90% 감소

2. 파티셔닝

**배운 것:**
주문 데이터를 월별로 파티셔닝

**적용:**
``sql
CREATE TABLE orders (
...
) PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date) * 100 + MONTH(order_date))
(
PARTITION p202401 VALUES LESS THAN (202402),
PARTITION p202402 VALUES LESS THAN (202403),
...
);
``

**효과:**
- 조회 속도: 5초 → 0.3초
- 인덱스 크기 70% 감소

3. 인덱스 최적화

**Before:**
모든 컬럼에 무작위 인덱스

**After (강의 기준):**
- WHERE 절 분석
- 복합 인덱스 설계
- 커버링 인덱스 활용

**효과:**
쿼리 성능 10배 향상

4. 반정규화

**배운 것:**
"무조건 정규화가 아니라 성능을 위해 선택적 반정규화"

**적용:**
주문 통계 테이블 (집계 데이터)

**효과:**
관리자 대시보드 로딩 10초 → 0.5초

쇼핑몰 프로젝트의 가치

**강의 내용:**
실제 쇼핑몰 DB 설계 (회원, 상품, 주문, 결제)

**깨달음:**
"아, 우리 회사 DB가 왜 이렇게 설계됐는지 이해됐다"

**적용:**
강의의 설계 패턴을 우리 DB 리팩토링에 적용

리팩토링 성공

**기간:**
2개월 (주말 + 야간)

**결과:**
- 쿼리 속도: 평균 80% 향상
- DB 용량: 30% 감소
- 장애 빈도: 80% 감소

**블랙프라이데이 (다음 해):**
작년 대비 주문 200% 증가 → 장애 없음!

보상

**성과급:**
500만원

**연봉 인상:**
7,500만원 (+25%)

**승진:**
시니어 개발자

**CTO 평가:**
"김영한 강의 추천 잘했네요. 회사 구했어요."

커머스 개발자에게 추천

**이유:**
강의의 쇼핑몰 프로젝트 = 실제 커머스 구조

**배우는 것:**
- 회원 시스템
- 상품/카테고리
- 주문/결제
- 재고 관리

**효과:**
즉시 실무 적용 가능

결론

커머스 개발자라면 김영한 강의 필수! **쇼핑몰 DB 설계**의 모든 것을 배울 수 있습니다.

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**태그**: #김영한 #데이터베이스 #커머스 #쇼핑몰 #DB최적화