Data Structure Use Case(자료 구조 활용 사례)
레디스는 다양한 자료구조를 제공하여, 특정 요구사항에 맞는 자료구조를 선택하여 사용할 수 있다.
Sorted Set - 실시간 리더보드
실시간으로 순위가 바뀌는 랭킹 리더보드는 RDBMS로 구현할 경우 정렬과 집계 연산에 많은 비용이 발생하지만, Redis의 Sorted Set은 이러한 요구사항에 가장 적합한 자료 구조다.
핵심 원리: 데이터(Member)를 추가할 때 점수(Score)를 함께 부여하면, Sorted Set은 내부적으로 항상 점수를 기준으로 정렬된 상태 유지
데이터 추가/갱신:
ZADD명령어를 사용해 사용자와 점수를 추가하면, 기존에 있던 사용자는 점수가 갱신되고 순위가 자동으로 조정(O(log N) 시간 복잡도)랭킹 조회:
ZRANGE(오름차순) 또는ZREVRANGE(내림차순) 명령어를 사용해 지정된 순위 범위의 사용자 목록 조회
랭킹 합산
리더보드가 일정 기간마다 초기화 된다고 할때, 다음과 같은 방법으로 랭킹을 합산하려 시도해볼 수 있다.
일별로 랭킹을 저장하는 Sorted Set을 생성
하나의 테이블에서 일별로 저장된 데이터를 모두 가져온 뒤 사용자별로 합산
합산된 값을 정렬하여 랭킹을 산정
하지만 ZUNIONSTORE 명령어를 사용하면 여러 Sorted Set의 점수를 합산하여 새로운 랭킹 보드를 손쉽게 만들 수 있다.
ZUNIONSTORE weekly-score:202408-3 3 daily-score:20240815 daily-score:20240816 daily-score:20240817 WEIGHTS 1 2 1
-- ZUNIONSTORE <생성할 키 이름> <합산할 키 개수> <합산할 키1> <합산할 키2> ... [WEIGHTS <가중치1> <가중치2> ...]Sorted Set - 최근 검색 기록
최근 검색 기록을 RDBMS로 구현하면 아래와 같은 쿼리로 구현해볼 수 있다.
하지만 Sorted Set을 사용하면 사용자별 최근 검색 기록을 간단하게 구현할 수 있다.
데이터 형태:
serach-keyword:<user_id>로 저장하여 사용자별로 구분하여 저장중복 제거: Set의 특성 덕분에 동일한 검색어는 여러 번 저장되지 않음
자동 정렬: 검색 시점의 타임스탬프(Timestamp)를 점수(Score)로 사용하면,
ZADD명령어로 검색어를 추가하는 것만으로 항상 최신순으로 정렬된 상태가 유지개수 제한:
ZREMRANGEBYRANK와 같은 명령어를 사용하면, 가장 오래된 검색 기록부터 손쉽게 삭제
Set - 태그
특정 오브젝트에 대한 태그를 지정하는 기능이 추가될 수 있는데, RDBMS로 구현하면 적어도 두 개의 테이블이 추가로 필요하다.
태그 테이블
태그-오브젝트 매핑 테이블
레디스의 Set을 사용하면 아래와 같은 이유로 간단하게 구현 할 수 있다.
또한, 특정 태그를 가진 오브젝트를 조회하는 경우에도 아래와 같이 간단하게 조회할 수 있다.
랜덤 데이터 추출
보통 RDBMS에서의 ORDER BY RAND()은 다량의 데이터를 처리할 경우 성능 이슈가 발생할 수 있지만, 레디스를 사용하면 아래와 같이 간단하게 랜덤 데이터를 추출할 수 있다.
다양한 카운팅 방법
데이터 개수를 세는 요구 사항은 다양한 방법으로 구현할 수 있는데, 요구 사항에 따라 최적의 구현 방법을 선택할 수 있다.
단순히 데이터 개수만 세는 경우
어떤 아이템이 저장됐는지까지 알아야 하는 경우
약간의 오차를 허용하면서 빠르게 데이터 개수를 세는 경우
Set - 좋아요 처리
좋아요 처리는 규모에 따라 많은 트래픽이 발생할 수 있으며, 한 사용자가 중복으로 좋아요를 누르는 경우를 방지해야 한다.
구현: 게시물별 Set 키에 '좋아요'를 누른 사용자 ID를
SADD로 추가(Set 특성상 중복 처리 문제도 같이 해결)개수 확인:
SCARD명령어로 O(1)의 속도로 해당 게시물의 총 좋아요 개수를 즉시 확인
Hash - 읽지 않은 메시지 개수
읽지 않은 메시지는 중복된 데이터를 고려할 필요 없이 단순히 개수만 세면 되기 때문에 해시를 사용하면 아래와 같이 간단하게 구현 할 수 있다.
구현: 구현: 사용자 ID를 키로 하는 Hash 구조에, 채팅방 ID를 필드(Field)로 하여
HINCRBY명령어로 카운트를 원자적으로 증가시키거나 감소
Bitmap(String) - DAU
많은 사용자를 대상으로 하는 DAU(Daily Active Users)를 Set으로 구현하면 막대한 메모리가 필요하지만, String 자료 구조에 Bit 연산을 수행하면 매우 효율적으로 구현할 수 있다.
구현: 사용자 ID를 비트의 위치(offset)로 사용하여, 해당 날짜에 접속하면
SETBIT명령어로 값을 1로 설정사용자 수 집계:
BITCOUNT명령어로 1로 설정된 비트의 개수를 세어 접속한 사용자 수를 즉시 확인사용자 리텐션 분석:
BITOP명령어로 여러 날짜의 Bitmap에 대해 AND 연산을 수행하면, 특정 기간 동안 매일 접속한 사용자(Retention)와 같은 고급 지표도 쉽게 계산 가능
Geospatial - 위치 기반 애플리케이션
레디스의 Geospatial 자료 구조를 사용하면 다음과 같이 더욱 효율적으로 처리할 수 있다.
GEOADD: 특정 키에 장소의 이름(member)과 경도, 위도 좌표를 추가GEODIST: 두 장소 간의 직선거리를 계산GEOSEARCH: 특정 지점을 기준으로 반경(BYRADIUS) 또는 사각형 영역(BYBOX) 내에 있는 장소 검색
참고자료
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