AI 요약관련 정보

• 목록 조회 시 좋아요 수 표시 전략: 간단하게 카운트 관리를 미루고, 기존 인서트 모델을 활용하여 조회 시점에 카운트를 계산하는 것이 효율적입니다. 💡
• 데이터베이스 성능 최적화: 리뷰 테이블에 좋아요 카운트 컬럼 추가는 지양하고, JPQL 또는 Query DSL을 이용한 그룹 바이 조회로 성능 저하 없이 카운트를 얻을 수 있습니다. 💨
• 엔티티 설계의 중요성: 리뷰 엔티티에 좋아요 카운트를 추가하는 것은 엔티티의 주 관심사에서 벗어나므로, 관심사 분리를 통해 테이블 오염을 방지하고 유지보수를 용이하게 합니다. 🧱
• 레디스 사용의 신중함: 작은 규모에서는 레디스 사용은 지양하고, 최소한의 리소스로 최대의 효율을 추구하는 것이 바람직합니다. 규모 확장 시에 고려하는 것이 좋습니다. 🐢
• 최적화 전략: 단순하고 효율적인 방법으로 현재 시스템의 성능을 끌어올리는 것이 복잡한 구현보다 우선시되어야 합니다. 단순함을 추구하세요. 🌱