AI 요약관련 정보

• API 페이지네이션은 대량의 데이터를 효율적으로 관리하고 클라이언트 응답 속도를 향상시키는 데 필수적입니다. 🚀
• 페이지 크기를 조정하여 서버 요청 수를 최적화하고, 클라이언트가 데이터를 얼마나 필요로 하는지에 따라 맞춤 설정해야 합니다. ⚙️
• API 구조는 데이터와 페이지네이션 정보를 명확하게 구분하여 클라이언트가 쉽게 사용할 수 있도록 설계해야 합니다. 🗂️
• 오프셋 기반 페이지네이션은 페이지 번호나 오프셋/제한을 사용하여 구현되며, 간단하지만 데이터 변경 시 문제가 발생할 수 있습니다. ⚠️
• 커서 기반 페이지네이션은 마지막으로 본 레코드를 기준으로 데이터를 가져오기 때문에 데이터 변경에 강하지만, 특정 컬럼에 제한될 수 있습니다. 🖱️
• 커서 기반 페이지네이션은 고유하고, null이 아니며, 변경되지 않고, 인덱싱된 컬럼에 적합하며, ID나 생성 타임스탬프가 좋은 예시입니다. 🔑
• continuation token을 사용하여 데이터베이스 구조에 대한 과도한 노출을 피하고 API의 유연성을 유지하는 것이 좋습니다. 🛡️
• 오프셋 기반은 임의의 필터링 및 쿼리에 유용하며, 커서 기반은 데이터 안정성이 중요한 경우에 적합합니다. 🎯
• 페이지네이션 방식을 선택할 때는 비즈니스 요구사항과 데이터 특성을 고려해야 합니다. 🤔