key-value: Disk IO를 사용하는게 아니라 cache(RAM)를 사용하여 performance을 높임
Relational: ACID, normalization의 특성때문에 accuracy가 높음 (use case: 금융 거래)
Graph: relationship 때문에 관계에만 집중적인 저장 방식 (use cases: 비행기 노선, SNS 친구 관계, 추천 서비스)
Document: 데이터 구조가 변경돼도 에러 없이 잘 되기 때문에 분산 처리 가능 However, 일관성(Consistency)는 상대적으로 부족함 (use cases: 실시간 채팅, 온라인 게임)
Column-family: table-row마다 column이 달라도 상관 없기 때문에 중복이 가능하며 분산/복제 처리 가능

정확성&일관성 중요 -> 2, 4

정확성은 부족해도 입출력이 많다 -> 4

Transaction Isolation Level

how much one transaction is isolated from the effects of other concurrent transactions.
1. READ UNCOMMITTED
  1. Risk: Dirty Read(Reading uncommitted changes).
  2. Use case: Rarely used.
2. READ COMMITTED
  1. Risk: Fuzzy Read(aka. non-repeatable read)
  2. Use case: ?
3. REPEATABLE READ
  1. Risk: Phantom Read → range query + SELECT FOR UPDATE or WAR(not write operation in snapshot).
  2. Solution: gap(the index as a number line) lock.
4. SERIALIZABLE
  1. Risk: deadlock
MVCC(Multi-Version Concurrency Control)
- 해결: 읽기, 쓰기를 동시에 진행, 방법: Undo log
- MVCC가 없는 모델은 WAR(읽기 후 쓰기), RAW(쓰기 후 읽기)가 어떻게 동작할까? Table-level locking(X-lock, S-lock)
조회 성능
- 인덱스: 서비스 중 조회가 많이 될 것 같고 중복 튜플이 적은(=컬럼 카디날리티가 높은) column을 선택.
  - the number of unique values in a column of a database table
Connection(Session) Pool
- Session Sleep: Restart or Timeout

1. Relational DataBase