changi1122

MariaDB를 데이터베이스로 사용하는 솔루션의 개발을 담당하면서 문자셋(Character Set)과 콜레이션(Collation, 정렬 규칙)에 대해서 알 필요가 있다고 느껴 클로드와 함께 정리해보았습니다. MariaDB 데이터베이스를 생성할 때 문자셋은 utf8mb4, 콜레이션은 MariaDB 11.6 이상의 기본값인 utf8mb4_uca1400_ai_ci를 사용하면 대부분 문제가 없을 거라 생각합니다. 그러나 문자셋은 "무엇을 저장할 수 있는가"를, 콜레이션은 "무엇을 같은 값으로 볼 것인가"를 결정하기 때문에, 둘을 잘못 고르면 저장이 실패하거나 서로 다른 값이 인덱스에서 중복으로 막히는 문제가 발생합니다.

본 후기의 경우 문제를 포함한 코딩테스트 관련 내용을 외부로 자유롭게 공유할 수 있음을 메일로 안내 받고 회고 차원에서 작성하였습니다. 코딩테스트는 Codex와 같은 AI 에이전트를 활용해 주어진 애플리케이션을 개발하는 방식으로 진행되었습니다. 단순한 알고리즘 풀이를 넘어 AI 활용 능력 자체를 평가한다는 점에서, 현 시대에 걸맞은 새로운 유형의 코딩테스트라는 느낌을 받았습니다.

지난 글에서 가까운 순 가게 목록 조회시 MySQL의 공간 인덱스 사용이 충분히 빠르지 않다는 걸 확인하였습니다. 그래서 공간 인덱스 스캔에 너무 오랜 시간이 걸리는 걸 해결하기 위해 H3를 이용하여 쿼리 실행시간을 개선해보기로 하였습니다.

지난 글에서 가까운 순 가게 목록 조회 기능을 개발하면서 공간 인덱스를 적용했었습니다. 그 결과 기존에 약 80%의 요청이 실패하였으나, 100% 요청이 성공하도록 개선된 결과를 확인하였습니다. 그러나 이는 청주의 한 지점을 기준으로 가까운 가게 목록을 조회한 것으로, 거리 순으로 정렬할 가게의 수가 적은 편일 때의 결과였습니다. 실제 음식점 공공 데이터를 사용하여 더미 데이터를 생성하였기에 전국적으로 보았을 때 청주보다 더 많은 음식점이 밀집된 지역이 다수 존재할 것입니다. 따라서 해당테스트는 이상적인 환경에서의 결과로, 최악의 케이스를 검증했다고 보기는 어렵습니다.