MySQL에서 포크된 널리 사용되는 오픈소스 관계형 SQL 데이터베이스로, MySQL 호환성에 네이티브 벡터 검색과 클러스터링 기능을 더했습니다.
readysettech/readyset
데이터베이스 앞단에서 동작하며 복제 스트림을 통해 캐시된 쿼리 결과를 동기화하는 투명한 MySQL 및 Postgres 캐시입니다.
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- 20시간 전
어떤 프로젝트인가요?
Readyset은 애플리케이션과 MySQL 또는 Postgres 데이터베이스 사이에서 동작하는 캐싱 계층입니다. 두 데이터베이스와 wire 호환되므로 기존 ORM과 데이터베이스 클라이언트를 코드 변경 없이 연결할 수 있습니다. 복잡한 쿼리를 포함해 자주 실행되는 SELECT 쿼리는 캐시된 결과를 빠르게 조회해 처리합니다.
수동으로 관리하는 캐시와 달리 Readyset은 데이터베이스의 복제 스트림을 소비해 캐시된 결과를 최신 상태로 유지하므로, 애플리케이션 코드에서 캐시 무효화를 처리할 필요가 없습니다. 캐시된 SELECT 문은 기반 데이터가 변경될 때마다 증분 방식으로 업데이트됩니다.
이 프로젝트는 Rust로 작성되었으며 Docker 이미지, Linux 바이너리 또는 설치 스크립트로 사용할 수 있습니다. 프로젝트 자료에는 관리형 서비스인 Readyset Cloud도 소개되어 있습니다.
핵심 기능
- 01MySQL 및 Postgres와 wire 호환되므로 기존 클라이언트와 ORM을 수정 없이 사용할 수 있습니다.
- 02데이터베이스 복제 스트림을 사용해 캐시된 쿼리 결과를 자동으로 동기화합니다.
- 03기반 데이터가 변경되면 캐시된 SELECT 결과를 증분 방식으로 업데이트합니다.
- 04복잡한 SQL 읽기 쿼리를 메모리 내 키-값 조회처럼 빠르게 처리합니다.
- 05Docker, Linux 바이너리 또는 간편 설치 스크립트로 설치할 수 있습니다.
활용 사례
- 데이터 액세스 코드를 다시 작성하지 않고 읽기 작업이 많은 웹 애플리케이션의 속도를 높일 때.
- 병목이 되고 있는 데이터베이스의 읽기 처리량을 늘릴 때.
- 기본 데이터베이스에서 실행이 느린 복잡한 리포트 또는 조인 쿼리를 캐싱할 때.
빠른 시작
- 1
README의 공식 설치 스크립트를 실행하세요
- 2
또는 README의 Docker 이미지를 사용해 설치하세요
사용 전 알아둘 점
- BSL 1.1 라이선스가 적용됩니다. 소스 코드는 공개되지만, Apache 2.0으로 전환되는 시점은 4년 후입니다.
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토픽
자주 묻는 질문
- readyset은(는) 무엇인가요?
- 데이터베이스 앞단에서 동작하며 복제 스트림을 통해 캐시된 쿼리 결과를 동기화하는 투명한 MySQL 및 Postgres 캐시입니다. Readyset은 애플리케이션과 MySQL 또는 Postgres 데이터베이스 사이에서 동작하는 캐싱 계층입니다. 두 데이터베이스와 wire 호환되므로 기존 ORM과 데이터베이스 클라이언트를 코드 변경 없이 연결할 수 있습니다. 복잡한 쿼리를 포함해 자주 실행되는 SELECT 쿼리는 캐시된 결과를 빠르게 조회해 처리합니다.
- readyset은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- readyset은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- readyset은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. readyset의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.
- readyset은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 데이터 액세스 코드를 다시 작성하지 않고 읽기 작업이 많은 웹 애플리케이션의 속도를 높일 때. 병목이 되고 있는 데이터베이스의 읽기 처리량을 늘릴 때. 기본 데이터베이스에서 실행이 느린 복잡한 리포트 또는 조인 쿼리를 캐싱할 때.
- readyset는 어떻게 설치하나요?
- README의 공식 설치 스크립트를 실행하세요 또는 README의 Docker 이미지를 사용해 설치하세요
- readyset은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/readysettech/readyset
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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