기존의 코스 순서 저장/업데이트 방식인 정수형 저장 이

성능상 문제를 일으키는 지점을 찾고,

개선할 수 있는 방법들을 실험에 결과를 비교해 보았다.

순서 저장 방식 실험 보고서

실험 조건 설정

• 데이터 크기:
  • 실험에서 사용된 데이터 크기는 5개, 10개, 50개, 100개, 500개, 1000개로 설정.
  • 이 데이터 크기들은 다양한 규모에서 각 방식의 성능 변화를 확인하기 위해 선택
• 이동 거리:
  • 이동 거리 설정은 다양하게 조합: 1칸, 2칸, 5칸, 10칸.

실험 고려 사항

• Linked List 방식에서 사용하는 FK 컬럼은 다른 방식의 실험에 영향을 줄 가능성이 있음

  → 실험 환경을 분리해 진행

실험 데이터 분석

1. 전체 데이터 크기에 따른 성능 비교

• Linear Scale 그래프

  

• Logarithmic Scale 그래프

  

분석 결과:

• Bulk Update:
  • 데이터 크기 증가에 거의 영향을 받지 않음.
  • 대규모 데이터에서 매우 효율적
  • 데이터 크기가 작을 경우 성능 차이가 크게 부각되지 않음.
• LexoRank:
  • 데이터 크기가 중간 정도일 때 효율적.
  • 5~10개 크기에서도 성능이 양호
  • 큰 데이터 크기에서는 성능 저하.
• Linked List:
  • 데이터 크기에 관계없이 안정적인 성능.
  • 평균 데이터 크기 5~10개에서는 가장 안정적.