[작성자:] kimjj81
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PostgreSQL에서 BM25와 벡터 검색을 함께 – pg_textsearch 확장 소개
참고자료 개요 Tiger Data에서 PostgreSQL을 위한 새로운 확장인 pg textsearch 를 공개했습니다. 이 확장은 현대적인 BM25 랭킹 알고리즘을 PostgreSQL에 도입하여, AI 애플리케이션을 위한 하이브리드 검색 시스템을 단일 데이터베이스에서 구현할 수 있게 합니다. 검색 기술의 진화 검색 기술은 세 가지 시대를 거쳐 발전해왔습니다. 첫 번째 시대 는 전자상거래나
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2025-10-29_google_adk_handslab
구글에서 제공하는 ADK 핸드랩 : https://cloudonair.withgoogle.com/events/apac cts gemini at work q4 2025/watch?talk=t6 d1 eng 샘플 코드 : https://github.com/google/adk samples?utm source=apac cts gemini at work Q425&utm medium=et&utm ca
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PostgreSQL 18 요약
출처 : https://neon.com/postgresql/postgresql 18 new features PostgreSQL 18 새로운 기능: 무엇이 새로워졌고 왜 중요한가 개요 PostgreSQL 18 Beta 1이 2025년 5월 8일에 출시되었으며, 최근 몇 년 중 가장 중요한 릴리스 중 하나로 평가받고 있습니다. 이번 버전은 PostgreSQL이 I/O 작업을 처리하는 방식에 근본
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Scylladb로 외부 캐쉬 대체 조사
의 글을 읽고 Comet으로 조사한 내용. ScyllaDB의 메모리 캐시 대체 주장: 벤치마크와 실사용 분석 ScyllaDB는 Redis, Memcached 같은 외부 메모리 캐시 시스템을 대체할 수 있다고 주장하고 있습니다. 이는 단순한 마케팅이 아니라 실제 벤치마크와 프로덕션 환경에서의 검증된 사례들로 뒷받침되고 있습니다. ScyllaDB vs Memcached 공식 벤치마크 2024년
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Django-6.0 미리보기 – 하위호환
[전 포스트]https://kimjj81.github.io/2025/10/01/Django 6 0 %EB%AF%B8%EB%A6%AC%EB%B3%B4%EA%B8%B0 01 %EC%8B%A0%EA%B7%9C %EA%B8%B0%EB%8A%A5/)에 이어서 Django 6.0의 하위 호환성, 폐기 결정, 제거된 것에 대해 알아보겠습니다. 꼭 마지막의 제거된 것은 확인해야 합니다. 가장 큰 문제는 파
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01-Django 6.0 미리보기 – 신규 기능
Django 6.0 알파버전이 출시되었고 정식 문서가 배포 되었다. 정식 버전은 2025년 12월 배포 예정. https://docs.djangoproject.com/en/6.0/releases/6.0/ Django 6.0은 Python 3.12, 3.13 을 공식적으로 지원하고 두 버전을 사용하는 것을 추천한다. 5.2 버전까지는 3.10, 3.11 을 공식적으로 지원한다. 서드파티 앱은
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전자소송, 국선변호 크롤링을 GCP 로 마이그레이션
전자소송, 국선변호사 시스템 크롤링을 GCP 로 마이그레이션 한 경험을 남깁니다. 국선전담 변호사 시스템 : https://guksun.scourt.go.kr/ 전자소송 시스템 : https://ecfs.scourt.go.kr/psp/index.on 에서 OPEN API 를 제공하는 것이 있지만 아직 제한적이다. 기존 시스템은 윈도에서 관리자가 수동으로 크롤링을 트리거하는 방식이었다. 개인
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Rust 배우기
Python 은 배우기 쉽고 쓰기 편하지만 인터프리터 언어로써 성능 제약이 있다. 그래서 고성능이 요구되는 부분은 c/c++ 로 만들고 바인딩하는 방식을 많이 사용해왔다. 그러나 이 생태계에 Rust 개발자들이 많이 참여하면서 Rust에 관심을 갖게 됐다. 특히 , 를 개발한 이 rust를 사용하기 때문에 더 관심이 간다. pip 을 잘쓰긴 했지만 uv 사용해보면 정말 속이 시원하다는 느낌이
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Django 계층형 데이터 설계, Django-Ninja와 함께
Django, DRF 를 이용해서 백엔드 개발을 장기간 했다. 응집성 있게 원칙에 맞춰서 개발을 잘 해왔다고 생각했는데, 부분에서 데이터 구조가 복잡해져 데이터 삭제, 변경이 어려워지고 비즈니스 로직 구현도 어려움을 느끼는 경험을 했다. FastAPI, Spring, DDD 등에 관한 글을 읽으면서 Python으로 개발한 부분은 원칙에 크게 벗어나지 않았지만 데이터가 그물형으로 매우 복잡하게
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스파게티 코드는 그만: 계층형 데이터 구조와 Aggregator 패턴
높은 코드 품질을 위한 기준으로는 재사용성, 유지보수성, 확장성 등이 있다. 그러나 모놀리식 구조에서는 스파게티 구조가 되기 쉽다. 로직에서만 발생하는 문제가 아니라 데이터 구조도 복잡한 그물망 형태가 되지 않도록 해야하는데 소흘해지기 쉽기 때문이다. 일반적으로 사용하는 RDBMS 에서는 데이터간 관계를 맺는게 나쁜 일이 아니기 때문이다. 1) 모놀리식 스파게티의 문제 높은 결합도: 하나의