Python의 GIL(Global Interpreter Lock)과 멀티스레딩의 한계

이미지
Python은 간결하고 강력한 문법으로 널리 사용되는 프로그래밍 언어이지만, 멀티스레딩 환경에서 성능을 제한하는 GIL(Global Interpreter Lock) 이라는 고유한 특성을 가지고 있습니다. 이 글에서는 GIL이 무엇인지, Python에서 멀티스레딩이 어떻게 동작하는지, 그리고 GIL이 멀티스레딩의 성능에 어떤 한계를 가져오는지에 대해 알아보겠습니다. GIL(Global Interpreter Lock)이란? GIL은 Python 인터프리터가 한 번에 하나의 스레드만 Python 바이트코드를 실행할 수 있도록 보장하는 메커니즘입니다. GIL은 Python의 메모리 관리와 관련된 내부 구조의 일관성을 유지하기 위해 도입되었습니다. 특히, CPython(가장 널리 사용되는 Python 구현)에서 GIL은 필수적인 요소입니다. GIL의 주요 특징: 단일 스레드 실행 보장 : GIL은 한 번에 하나의 스레드만 Python 인터프리터에서 실행되도록 보장합니다. 여러 스레드가 동시에 실행될 수 있지만, GIL에 의해 이들이 순차적으로 실행됩니다. 멀티코어 활용 제한 : GIL로 인해 Python 멀티스레딩은 멀티코어 CPU의 성능을 충분히 활용하지 못합니다. 다중 스레드가 존재하더라도 실제로는 하나의 코어에서 순차적으로 실행되기 때문입니다. IO 바운드 작업 최적화 : GIL은 CPU 바운드 작업에서는 성능에 영향을 미치지만, IO 바운드 작업에서는 상대적으로 영향을 덜 받습니다. 이는 IO 작업이 진행되는 동안 다른 스레드가 실행될 수 있기 때문입니다. Python에서의 멀티스레딩 멀티스레딩은 프로그램이 여러 스레드를 통해 병렬로 작업을 수행하는 방식입니다. Python의 threading 모듈은 멀티스레딩을 지원하며, 다양한 병렬 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 GIL의 존재로 인해 Python의 멀티스레딩은 기대했던 만...

MySQL과 PostgreSQL: 오픈 소스 RDBMS 비교

 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 중에서 MySQL과 PostgreSQL은 가장 널리 사용되는 두 가지 솔루션입니다. 이 두 데이터베이스는 다양한 애플리케이션에서 사용될 수 있도록 설계되었으며, 각각의 장점과 특징을 가지고 있습니다. 이 글에서는 MySQL과 PostgreSQL의 주요 차이점, 성능, 확장성, 사용 사례 등을 비교하여 어떤 상황에서 각 데이터베이스를 선택하는 것이 적합한지 알아보겠습니다.

사무실에서 코딩 작업중인 컴퓨터


MySQL 개요

MySQL은 1995년에 처음 공개된 이후, 전 세계적으로 널리 사용되는 오픈 소스 RDBMS입니다. MySQL은 사용하기 쉽고, 빠른 읽기 성능을 제공하며, 다양한 웹 애플리케이션에서 기본 데이터베이스로 사용됩니다. 특히 LAMP 스택(Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl)에서 중요한 역할을 합니다.

주요 특징

  • 간편한 설정과 관리: MySQL은 설정과 관리가 비교적 쉽고, 사용자가 많아 풍부한 자료와 커뮤니티 지원을 제공합니다.
  • 빠른 읽기 성능: 읽기 중심의 워크로드에 최적화되어 있어, 트래픽이 많은 웹 애플리케이션에서 높은 성능을 발휘합니다.
  • 광범위한 호환성: 다양한 운영 체제와 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있으며, 풍부한 도구와 플러그인을 지원합니다.

PostgreSQL 개요

PostgreSQL은 1986년 POSTGRES 프로젝트에서 시작된 이후, ACID 준수와 확장성, 그리고 표준 준수에 중점을 둔 오픈 소스 RDBMS입니다. PostgreSQL은 고급 기능을 제공하며, 복잡한 쿼리와 데이터 무결성을 요구하는 애플리케이션에서 자주 사용됩니다.

주요 특징

  • 강력한 표준 준수: SQL 표준을 충실히 따르며, 고급 쿼리 기능과 트랜잭션 관리 기능을 제공합니다.
  • 확장성: 사용자 정의 함수, 데이터 타입, 인덱스 등 다양한 확장 기능을 지원하여, 고급 데이터 처리와 분석에 적합합니다.
  • 데이터 무결성: ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 속성을 엄격하게 준수하며, 복잡한 트랜잭션과 데이터 무결성을 보장합니다.

MySQL과 PostgreSQL의 주요 차이점

  1. 성능

    • MySQL: 읽기 작업이 많은 워크로드에서 높은 성능을 제공하며, 간단한 쿼리와 인덱스 사용 시 매우 빠릅니다. 그러나 복잡한 조인이나 서브쿼리에서는 성능이 떨어질 수 있습니다.
    • PostgreSQL: 복잡한 쿼리와 대규모 데이터 처리에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 특히 쓰기와 읽기 작업이 균형을 이루는 경우, 성능이 우수합니다.

  2. 확장성 및 기능

    • MySQL: 여러 스토리지 엔진(InnoDB, MyISAM 등)을 지원하며, 기본적인 확장 기능을 제공하지만, 고급 기능은 제한적일 수 있습니다.
    • PostgreSQL: 사용자 정의 함수, 트리거, 저장 프로시저, 윈도우 함수, JSON 데이터 처리 등 다양한 고급 기능을 지원합니다. 확장성 측면에서도 뛰어난 유연성을 제공합니다.

  3. 데이터 무결성

    • MySQL: InnoDB 스토리지 엔진을 사용하면 ACID 속성을 지원하지만, 일부 상황에서는 무결성 제약 조건을 완화할 수 있습니다.
    • PostgreSQL: 데이터 무결성을 엄격하게 준수하며, 복잡한 트랜잭션 관리와 무결성 제약 조건을 강력하게 지원합니다.

  4. 커뮤니티 및 지원

    • MySQL: 오라클(Oracle)이 소유하고 있으며, 넓은 사용자 기반과 다양한 커뮤니티 지원이 있습니다. 상업적 지원도 강력합니다.
    • PostgreSQL: 완전히 독립적인 오픈 소스 프로젝트로, 활발한 커뮤니티와 다양한 확장 프로젝트가 존재합니다. 상업적 지원도 제공되지만, MySQL만큼의 상업적 집중도는 아닙니다.

  5. 표준 준수

    • MySQL: SQL 표준 준수에서 일부 제한이 있을 수 있으며, MySQL의 독자적인 기능이 존재합니다.
    • PostgreSQL: SQL 표준을 철저히 준수하며, 확장성을 위해 표준 외의 기능도 제공합니다.

사용 사례

  • MySQL

    • 웹 애플리케이션: 트래픽이 많은 웹 애플리케이션에서 주로 사용되며, 특히 CMS(Content Management System)와 전자 상거래 플랫폼에서 많이 채택됩니다.
    • 읽기 중심 시스템: 주로 읽기 작업이 많은 시스템에서 효율적입니다.

  • PostgreSQL

    • 데이터 무결성이 중요한 시스템: 금융 시스템, 기업용 소프트웨어 등 데이터 무결성이 중요한 애플리케이션에서 선호됩니다.
    • 고급 데이터 분석: 복잡한 쿼리, 대규모 데이터 처리, 데이터 분석이 중요한 애플리케이션에 적합합니다.

결론

MySQL과 PostgreSQL은 각각의 장점과 사용 사례를 가지고 있으며, 특정 애플리케이션의 요구 사항에 따라 선택될 수 있습니다. MySQL은 빠른 읽기 성능과 간편한 관리가 중요한 경우에 유리하며, PostgreSQL은 데이터 무결성, 확장성, 복잡한 쿼리 처리 등이 중요한 경우에 더 적합합니다. 조직의 필요에 따라 두 데이터베이스를 적절히 선택하고, 성능 및 확장성 요구 사항을 충족시키는 것이 중요합니다.

이 블로그의 인기 게시물

머신러닝 모델 학습의 데이터 전처리 기법

이미지
머신러닝에서 데이터 전처리는 모델의 성능을 극대화하기 위한 필수적인 단계입니다. 데이터 전처리는 원본 데이터를 정제하고, 변환하며, 학습 가능한 형식으로 준비하는 과정입니다. 이 글에서는 머신러닝 모델 학습에서 자주 사용되는 주요 데이터 전처리 기법을 살펴보고, 각 기법이 모델의 성능에 어떻게 영향을 미치는지 설명하겠습니다. 1. 결측값 처리(Missing Value Handling) 결측값은 데이터셋에서 중요한 정보가 누락된 상태를 나타냅니다. 결측값을 적절히 처리하지 않으면 모델의 성능이 저하될 수 있으며, 심각한 경우 모델이 제대로 동작하지 않을 수 있습니다. 주요 처리 방법: 삭제(Deletion) : 결측값이 포함된 행 또는 열을 삭제하는 방법입니다. 결측값의 비율이 매우 낮을 때 효과적이지만, 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. df.dropna() # 결측값이 있는 행 삭제 df.dropna(axis=1) # 결측값이 있는 열 삭제 대체(Imputation) : 결측값을 평균, 중앙값, 최빈값 등으로 대체하거나, K-최근접 이웃(K-NN)이나 회귀 모델을 사용하여 예측할 수 있습니다. df.fillna(df.mean()) # 평균값으로 대체 df.fillna(method='ffill') # 직전 값으로 대체 예측(Imputation using Models) : 더 복잡한 방법으로, 머신러닝 모델을 사용해 결측값을 예측하여 대체할 수 있습니다. 이 방법은 데이터의 패턴을 유지하면서 결측값을 처리하는 데 유리합니다. 2. 데이터 정규화(Normalization)와 표준화(Standardization) 특성(feature)의 스케일이 다른 경우, 데이터 정규화 또는 표준화를 통해 모델 학습을 최적화할 수 있습니다. 이는 특히 거리 기반 알고리즘(예: K-NN, SVM)에서 중요...
자세한 내용 보기

리액트 네이티브 vs Flutter: 크로스 플랫폼 개발 비교

이미지
 크로스 플랫폼 모바일 애플리케이션 개발은 하나의 코드베이스로 iOS와 Android 앱을 동시에 개발할 수 있는 효율적인 접근 방식입니다. 리액트 네이티브(React Native)와 플러터(Flutter)는 현재 가장 인기 있는 두 가지 크로스 플랫폼 개발 프레임워크로, 각각의 장단점이 존재합니다. 이 글에서는 리액트 네이티브와 플러터의 주요 특징을 비교하여, 어떤 상황에서 각 프레임워크를 선택하는 것이 적합한지 알아보겠습니다. 리액트 네이티브(React Native) 리액트 네이티브는 페이스북(Facebook)에서 개발한 오픈 소스 프레임워크로, 자바스크립트와 리액트(React)를 사용하여 네이티브 모바일 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 리액트 네이티브는 네이티브 컴포넌트와의 직접적인 상호작용을 통해 성능을 최적화하며, 기존 자바스크립트 생태계를 활용할 수 있습니다. 주요 특징 자바스크립트 기반 : 리액트 네이티브는 자바스크립트, 특히 ES6+ 및 JSX 문법을 사용하여 컴포넌트를 정의하고, 상태 관리를 수행합니다. 네이티브 컴포넌트 사용 : 리액트 네이티브는 네이티브 UI 컴포넌트를 래핑하여, iOS와 Android에서 각각의 네이티브 룩 앤 필을 유지합니다. 단일 코드베이스 : 하나의 코드베이스로 iOS와 Android 애플리케이션을 동시에 개발할 수 있습니다. 다만, 플랫폼별 네이티브 코드와의 통합이 필요할 경우 특정 플랫폼에 맞춘 코드 작성이 요구될 수 있습니다. 핫 리로딩(Hot Reloading) : 코드를 수정한 후 애플리케이션을 다시 빌드하지 않고도 즉시 변경 사항을 확인할 수 있어, 개발 속도가 빠릅니다. 장점 광범위한 라이브러리와 커뮤니티 지원 : 자바스크립트와 리액트의 생태계를 활용할 수 있으며, 방대한 오픈 소스 라이브러리와 커뮤니티 지원을 받을 수 있습니다. 네이티브 성능 : 리액트 네이티브는 네이티브 컴포넌트를 직접 호출하므로, 성능이 최적화되어 있으며, 네이티브 모듈을 쉽게 통합할 수 있습니다. 재사용 가능한 코드 : ...
자세한 내용 보기

OAuth 2.0의 인증 플로우와 OpenID Connect 차이점

이미지
OAuth 2.0은 인터넷 애플리케이션에서 인증 및 권한 부여를 처리하는 표준 프로토콜로, 사용자가 자신의 자격 증명을 제3자 애플리케이션과 공유하지 않고도 리소스에 안전하게 접근할 수 있게 합니다. OpenID Connect는 OAuth 2.0을 기반으로 사용자 인증(Authentication)을 위한 프로토콜입니다. 이 글에서는 OAuth 2.0의 주요 인증 플로우를 설명하고, OpenID Connect와의 차이점을 살펴보겠습니다. OAuth 2.0의 기본 개념 OAuth 2.0은 권한 부여 프레임워크로, 사용자와 자원의 소유자가 클라이언트 애플리케이션에 제한된 접근 권한을 부여할 수 있도록 합니다. OAuth 2.0은 인증(Authentication)보다는 권한 부여(Authorization)에 초점을 맞추고 있으며, 사용자의 자격 증명을 직접 노출하지 않고도 애플리케이션이 리소스 서버에 안전하게 접근할 수 있게 합니다. 주요 용어: 리소스 소유자(Resource Owner) : 접근 권한을 부여할 수 있는 사용자 또는 애플리케이션. 클라이언트(Client) : 리소스에 접근하려는 애플리케이션. 리소스 서버(Resource Server) : 보호된 리소스를 호스팅하는 서버. 예: API 서버. 권한 부여 서버(Authorization Server) : 사용자를 인증하고, 접근 토큰(Access Token)을 발급하는 서버. OAuth 2.0의 인증 플로우 OAuth 2.0은 다양한 시나리오에 맞게 여러 가지 인증 플로우(Authorization Grant)를 제공합니다. 주요 플로우는 다음과 같습니다: 1. 권한 부여 코드 그랜트(Authorization Code Grant) 흐름 : 가장 일반적으로 사용되는 플로우로, 주로 서버사이드 애플리케이션에서 사용됩니다. 클라이언트는 리소스 소유자(사용...
자세한 내용 보기