B-Tree가 왜 디스크 기반 시스템의 표준 자료구조가 되었는지 이해하고, 탐색·삽입·분할의 내부 동작 원리와 B+Tree·해시 인덱스와의 트레이드오프를 구분할 수 있습니다.
JVM GC가 왜 필요하고, 힙 구조와 세대별 수거가 어떻게 동작하며, 알고리즘별 트레이드오프를 판단하는 기준을 얻습니다.
카디널리티가 무엇인지 이해하고, 높은/낮은 카디널리티가 인덱스·캐시·파티셔닝 등 다양한 영역에서 어떤 영향을 주는지 판단하는 기준을 얻습니다.
B+Tree 기반 인덱스의 내부 동작 원리를 이해하고, 복합 인덱스의 리프 노드 배치부터 등호 먼저·정렬 마지막 원칙, 인덱스 개수 결정까지 실전 설계 기준을 얻습니다.
Full Table Scan이 언제 문제이고 언제 정상인지 구분할 수 있습니다. 옵티마이저가 인덱스 대신 Full Table Scan을 선택하는 이유와 Sequential I/O vs Random I/O 트레이드오프를 이해합니다.
분할 정복 기반의 대표적인 비교 정렬 알고리즘인 Quick Sort의 동작 원리, 구현, 시간 복잡도, 주의사항을 한 페이지에 정리합니다. 이 글은 Backend Notes의 모든 MDX 문법 스타일 가이드를 겸합니다.
Kafka Consumer Group이 파티션을 분배하고 리밸런싱하는 방식을 설명합니다.