Developer SE의 만남

윈도우 환경에서 맥 환경으로 변경 하면서 기존에 쓰던 기계식 키보드(저렴한, GO187 LED)가 불필요해 졌다.

일반적인 맥 키보드를 사용해 보았으나 풀배열 키보드 이니 불편하기도 하고 , 집에서 놀고 있는 기계식 키보드가 아깝기도 하고 맥용 기계식 키보드를 새로

구매 하기에는 비용도 부담이 되어 자판 배열을 바꿔서 사용하기로 마음 먹었다.

-       맥과 윈도우 의 키보드 키배열 비교

윈도용 키보드를 맥에 꼽으면 Win = Command, Alt = Alt, Ctrl = Ctrl로 설정된다.

이중 윈도용 키보드에서 좌/우 측의 Win와 Alt키의 위치만 바꾸어 주면 윈도우용 기계식 키보드를 맥에서 사용하는것에 전혀 불편함이 없다.

그러기 위해서 다음과 같은 몇가지의 방법이 있다.

1.    Mac 응용프로그램인 Karabiner를 사용한 방법

-       장점: 프로그램에서 설정만 하면 바로 적용된다.

-       단점: 맥용 기계식 키보드를 연결하면 윈도우 윈도우 키위치로 변경이 되는 식이다.

     노트북 사용자라면 정말 비추

2.    기계식 키보드가 게이밍용 이거나, 모든 키를 사용자 설정할 수 있는 프로그램이 적용된다면 해당 프로그램에서 키 위치를 변경후 키보드에 설정을 저정하는 방법

-       장점: 편하다.

-       단점: 해당 기능이 있는 키보드만 가능하다. Win 키는 다른 키로 설정 변경이 불가능 하다.

3.    키보드의 패턴을 변경하다.

-       장점: 맥북 의 자체 키보드와 본 기계식 키보드를 동시에 연결하여 사용할 수 있다.

-       단점: 작업이 어렵다.

이중 3번 방법의 장점은 본인이 해결할 수 있기에 3번 방법을 사용하기로 했다.

l  개조 절차

1.    키보드 준비 : 한성 GO187 LED 기계식 키보드

        -       윈도우 환경에서 맥 환경으로 변화하면서 가지고 있던 2개중 하나는 지인에거 선물하고 나머지 하나로 개조를 시도했다. 이미 키 스위치 하나가 망가져 

               있어서 가벼운 마음으로 개조 시도

2.    바꿀 키의 위치와 자를 패턴 및 위치를 선택 한다.

        -       4군대의 패턴을 절단 한다. 주변의 패턴이 손상되지 않도록 조심히 작업한다.

작업 후 테스터키로 도통테스트를 실시하여 절단 결과를 확인한다.

3.    키의 위치가 바뀌도록 패턴을 새로 연결한다.

-       노란색 과 초록색 패턴쪽을 사포로 갈아 납이 묻을 수 있도록 작업한다.

-       각 색의 선들끼리 래핑 와이어로 땜질한다.

4.    모든 작업이 완료 되었으니 조립 후 테스트를 진행한다.

본인은 2번 방법과 3번 방법을 혼용 하였다.

이상 3일정도 사용해 본 결과 아주 편하게 잘 사용하고 있다.

집에 AS가 지난 기계식 키보드가 있다면 혹은 인두기가 있다면 저렴한 기계식 키보드를 구매하여 도전해 보시길 바란다.

mysqldump 로 DB 및 프로시저 백업시 백업 파일에는 주석이 정상적으로 입력되어 있는데 복원시 주석이 제거된다.

복원시 다음과 같이 옵션을 주고 복원하게 되면 주석도 정상적으로 복원 된다. 

mysql -uroot -p -c < dumpfile.sql

OR

mysql -uroot -p --comments < dumpfile.sql

MySQL 의 꽤 괜찮은 Cluster인 Galera Cluster의 테스트 보고서 입니다.

장비사양: MacBook Pro (Retina, 15-inch, Mid 2014), 프로세스:2.5 GHz Intel Core i7, 메모리: 16GB 1600 MHz DDR3

Virtual Box 로 Linux 2대를 구성하여 MySQL Galera Cluster 를 구성하였습니다.

편의상 Master(최초 Cluster 의 Group을 생성하는 머신, service mysql start --wsrep-new-cluster 로 구동) 가 되는 서버를 galera1 이라 하겠습니다.

다른 하나는 galera2 라고 하고요.

테스트 상황:

1. Galera1 / Galera2 가 동작중인 상황에서 Galera2에 장애 발생  >>  Galera1 에서 Insert 발생  >> Galera2 에서 service mysql start 실행

위 그림과 같이 오류 발생 하지만 다시한번  service mysql start 를 하게되면 정상적으로 접속이 가능하다.

만약 이렇게 해도 해결되지 않으면  cd /var/lib/mysql 로 MySQL 데이터 폴더로 가서 rm -f galera.cache ib_* 하여 총 3개의 파일을 삭제 해준 후

Linux를 Reboot 하고 다시한번 mysql 서비스를 실행해 준다.

2. Galera1 / Galera2 가 동작중인 상황에서 Galera1 에 장애 발생  >>  Galera2 에서 Insert 발생  >> Galera1 을 실행

  Galera1 을 재구동 할때는 Galera1이 Master 였다고 하여   service mysql start --wsrep-new-cluster 로 실행하면 않된다.

  만약 위와 같이 실행하게 되면 Galera1이 새로운 Cluster Group을 생성하게 된다.

  이런 경우 Galera1 에서 service mysql start 로 서비스를 실행하게 되면 Galera2 의 Cluster Group에 들어가게 되고 데이터 동기화도 수행 된다.

내 노트북이 좋아서 인지는 모르겠지만 예전에 사용해본 NDB Cluster에 비해서 성능, 장애처리 부분에서 Galera Cluster가 월등히 좋은것 같다.

다만 한가지 약간의 문제점이라면 ... Auto Increment Column 이 있는 테이블에서 Insert 작업이 이루어질 경우

Galera1 은 1,3,5,7,9 로 Insert가 되고 Galera2에서는 2,4,6,8,10 순으로 증가가 된다. 

예로 Galera1 에서 3건을 insert 하면 1,3,5 가 되고 후에 Galera2 에서 2건을 insert 하면 6,8이 된다.

해보진 않았지만 Node가 3개라면.. 각각의 Node 는 3씩 증가시키는 것으로 알고 있다.

이것은 Auto Increment 의 값을 동기화 시키느라 발생하는 Lock 및 성능저하 문제를 해결하기 위한 Galera만의 방법이고

내 기억으로 NDB Cluster 에서는 Auto Increment Column 에서 값이 비는 경우는 없었던 것으로 알고있다.

DB와 연관되는 프로젝트를 성공적으로 진행하려면 Test Data의 양과 질이 절대적으로 좋아야 한다.

그래야만 개발 단계에서 많은 문제를 찾아낼 수 있고 수정할 수 있게 된다.

하지만 현실은 가가가,나나나,다다다,~~~  형식의 그것도 대략 100건 안쪽의 Test Data 만 넣어놓은 상태에서 개발을 진행하는 경우가 흔하다.

그러다 보니 실제 서비스 하는 환경에서는 Data 가 쌓이면서 Query 시간이 길어지고 Data가 오염되면서 각종 문제가 발생하게 된다.

그것을 줄여 보고자 이 글을 쓴다.

아래의 방법은 가장 일반적인 방법이며 응용을 통하여 더 다양하고 많은 양의 Test Data를 만들어 낼수가 있다.

1. 복제의 대상이 되는 기준 집합을 선택 – MySQL 버전에 따라서 아래 3개중 1개의 집합을 사용할 수 있음

 SELECT count(*) FROM INFORMATION_SCHEMA.GLOBAL_VARIABLES;       #기준집합 277 Row , MySQL 5.6 이하

 SELECT count(*) FROM performance_schema.global_variables;                    #기준집합:486 Row , MySQL 5.7 이상

2. 단순 집합 복제 예 – 1 ~  40000 까지의  1개 Column 을 갖는 집합 생성

SELECT @rownum := @rownum +1 AS NUM

FROM (select 1 from performance_schema.global_variables limit 200) as A,

             (select 1 from performance_schema.global_variables limit 200) as B,

             (select @rownum := 0) as tmp

LIMIT 100000;                                                                                              #4만 Row로 복제 (200 * 200)

<수행시간: 40000 row(s) returned  0.0011 sec / 0.0060 sec(Duration / Fetch Time)>

◈ MariaDB 의 경우 performance_schema 환경 변수가 off 되어 있으면 performance_schema.global_variables 테이블에 접근할 수 없습니다.

   INFORMATION_SCHEMA.GLOBAL_VARIABLES 테이블을 사용해 주시길 바랍니다.

결과 집합: 

3. 4만개의 겹치지 않는 12자리 코드 집합을 생성하는 쿼리

SELECT CONCAT(

        SUBSTRING('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', rand(@seed:=round(rand(@rownum)*4294967296))*36+1, 1)

       ,SUBSTRING('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', rand(@seed:=round(rand(@seed)*4294967296))*36+1, 1)

       ,SUBSTRING('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', rand(@seed:=round(rand(@seed)*4294967296))*36+1, 1)

       ,SUBSTRING('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', rand(@seed:=round(rand(@seed)*4294967296))*36+1, 1)

       ,SUBSTRING('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', rand(@seed:=round(rand(@seed)*4294967296))*36+1, 1)

       ,SUBSTRING('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', rand(@seed:=round(rand(@seed)*4294967296))*36+1, 1)

       ,SUBSTRING('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', rand(@seed:=round(rand(@seed)*4294967296))*36+1, 1)

       ,SUBSTRING('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', rand(@seed:=round(rand(@seed)*4294967296))*36+1, 1)

       ,SUBSTRING('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', rand(@seed:=round(rand(@seed)*4294967296))*36+1, 1)

       ,SUBSTRING('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', rand(@seed:=round(rand(@seed)*4294967296))*36+1, 1)

       ,SUBSTRING('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', rand(@seed:=round(rand(@seed)*4294967296))*36+1, 1)

       ,SUBSTRING('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789', rand(@seed)*36+1, 1)) AS RAND_CD

       ,@rownum := @rownum +1 AS NUM

FROM (SELECT 1 FROM performance_schema.global_variables LIMIT 200) as A

            ,(SELECT 1 FROM performance_schema.global_variables LIMIT 200) as B

WHERE (@rownum:=0)=0

LIMIT 100000; 

<수행시간: 40000 row(s) returned  0.0035 sec / 0.131 sec (Duration / Fetch Time)>

결과 집합: 

Insert Query에 위의 결과 집합만 적용해 주면 몇십만건의 Data도  바로 생성해 넣을 수 있다.

PHP 로 개발을 하면서 DB관련 작업을 컴포넌트(cakephp3)를 사용해서 하게되면

테이블 생성시 자동으로 모든 테이블에 Autoincrement 인 컬럼을 PK로 테이블을 생성하게 된다.

그럴경우 구조가 아주 엉망이다...

그럴경우에 유용하게 사용할 수 있는 쿼리 이다.

CREATE TABLE `t_test` ( 

    `idx` int(10) unsigned zerofill NOT NULL AUTO_INCREMENT, 

    `name` varchar(40) NOT NULL COMMENT '코멘트', 

PRIMARY KEY (`idx`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=euckr;

쿼리 구조 : REPLACE INTO DB.t_test VALUES([id],[값])

- AutoIncrement 의 자동 증가와는 별도로 값을 입력 수정 할수 있다.  순차적으로 증가하던 ID 값을 몇단계 건너뛰고 지정할 수 있다.

아래는 퀴리 수행시 Table의 변경 사항을 보여준다.

# 계정 정보 확인

--MySQL 5.6 이하

SELECT user,host,password FROM mysql.user;

-- MySQL 5.7 이상

SELECT user,host,authentication_string FROM mysql.user;

* password 라는 Column 이 authentication_string 으로 명칭이 변경 되었다.

#패스워드 변경

-- MySQL 5.6 이하

UPDATE mysql.user SET password = PASSWORD('패스워드') WHERE user = '계정명' AND host = 'host명';

FLUSH PRIVILEGES;

-- MySQL 5.7 이상

SET PASSWORD FOR '계정명'@'host명' = PASSWORD('패스워드');

FLUSH PRIVILEGES;

#계정 등록 및 권한 설정 (모든 버전 동일)

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO '계정명'@'host명' IDENTIFIED BY '패스워드'; 

FLUSH PRIVILEGES;