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• [코드가 실행되기까지 1] 코드는 어떻게 컴파일되는가: 토큰화·구문 트리·IR까지

  2026. 3. 2.

  프로그래밍 언어의 등장 배경부터 토큰화, 구문/의미 분석, IR, 코드 생성까지 컴파일 흐름을 정리한다.

  @computer-science @learning #compiler #assembly #parsing #ast #ir

• [MySQL 아키텍처 1] 성능 튜닝 전에 구조부터: MySQL Server와 InnoDB의 역할 경계 정리

  2026. 3. 1.

  MySQL 엔진과 InnoDB의 역할 경계를 중심으로 스레드, 메모리, 플러그인/컴포넌트, 쿼리 실행 구조를 입문 관점에서 정리한다.

  @database @learning #mysql #innodb #architecture #threading #memory #optimizer #query-execution

• 인덱스만 읽는다면서 왜 느릴까: Heap Fetches와 visibility map으로 보는 Index Only Scan

  2026. 2. 24.

  Index Scan과 Index Only Scan의 차이를 covering index와 visibility map 관점에서 풀고, Heap Fetches가 성능에 미치는 영향을 실측으로 정리한다.

  @database @learning #postgresql #index-scan #index-only-scan #heap-fetches #visibility-map #explain-analyze

• 트리는 아는데 인덱스는 왜 어려울까: 페이지·블록·슬롯으로 다시 보는 B+Tree

  2026. 2. 21.

  B-Tree/B+Tree가 어려운 이유를 트리 기초부터 다시 풀고, page/block/slot/TID를 연결해 인덱스 동작을 쉽게 설명한다.

  @database @learning #postgresql #index #btree #b-plus-tree #explain-analyze #database-basics

• 왜 인덱스가 있어도 느릴까: SQL 실행 원리와 실행계획 읽기

  2026. 2. 19.

  인덱스가 있어도 느릴 수 있는 이유, SQL 실행 흐름, 실행계획 읽는 법을 실습 예시와 함께 정리한다.

  @database @learning #sql #optimizer #explain-analyze #query-plan #postgresql