데이터베이스에서 Base64 이미지를 검색하고 인코딩하는 것이 왜 그렇게 느린가요?

데이터베이스에서 base64 이미지 검색 및 인코딩이 왜 그렇게 느린가요?

base64로 인코딩된 이미지를 데이터베이스에 저장하는 것은 일반적으로 여러 가지 이유로 권장되지 않습니다.

저장 공간 증가:
Base64 인코딩으로 크기가 증가합니다. 이미지 데이터의 약 33% 감소.

성능 오버헤드:
데이터베이스 액세스 중에 이미지를 인코딩 및 디코딩하면 관찰된 대기 시간 문제에서 알 수 있듯이 상당한 성능 오버헤드가 발생합니다.

데이터 전송 비효율성:
인코딩된 이미지 데이터가 원본 이미지보다 크므로, 결과적으로 데이터 전송 시간이 늘어납니다.

데이터베이스 이미지 저장소의 대안

파일 저장소:
이미지를 파일 시스템에 파일로 저장하는 것이 선호되는 접근 방식입니다. 데이터베이스 스토리지와 관련된 성능 및 스토리지 문제를 방지합니다.

바이너리 데이터 스토리지:
MySQL은 기본적으로 바이너리 데이터를 열에 저장하는 것을 지원하지 않습니다. 그러나 BLOB 열이 포함된 InnoDB와 같은 특수 스토리지 엔진을 사용하여 바이너리 데이터를 저장할 수 있지만 일반적으로 이미지에는 권장되지 않습니다.

해결책: 이미지를 별도로 검색

성능 문제를 해결하려면, 가능한 해결책 중 하나는 데이터베이스 행과 별도로 이미지를 검색하는 것입니다. 이는 다음 방법으로 수행할 수 있습니다.

1. 이미지 데이터 없이 데이터베이스 행을 검색합니다.
2. 파일 경로 또는 다음에 저장된 고유 식별자를 기반으로 이미지를 검색하기 위해 별도의 HTTP 요청을 보냅니다. 데이터베이스.

잠재적 과제

보안 고려 사항:
파일 시스템에 이미지를 저장할 때 무단 액세스를 방지하고 사용자 데이터를 보호하기 위해 적절한 보안 조치를 구현하는 것이 중요합니다.

확장성:
이미지 수와 사용자 수가 늘어나면 대용량 파일 시스템을 관리하는 것이 복잡해질 수 있습니다. 확장성을 위해 Amazon S3 또는 CDN 서비스와 같은 파일 배포 시스템을 사용하는 것을 고려하십시오.

결론

성능 및 스토리지 영향으로 인해 데이터베이스에 이미지를 저장하는 것은 일반적으로 권장되지 않습니다. 애플리케이션에 대한 최적의 성능과 데이터 관리를 보장하려면 파일 저장소를 사용하고 이미지를 별도로 검색하는 것이 더 좋습니다.

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