M

MLOG

한국어

확장 가능하고 효율적인 데이터 검색 시스템 구축을 위한 API 페이지네이션 전략, 구현 패턴, 모범 사례에 대한 종합 가이드입니다.

API 페이지네이션: 확장 가능한 데이터 검색을 위한 구현 패턴

오늘날의 데이터 중심 세계에서 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)는 수많은 애플리케이션의 중추 역할을 합니다. API는 서로 다른 시스템 간의 원활한 통신과 데이터 교환을 가능하게 합니다. 그러나 대용량 데이터셋을 다룰 때, 단일 요청으로 모든 데이터를 검색하는 것은 성능 병목 현상, 느린 응답 시간, 그리고 좋지 않은 사용자 경험으로 이어질 수 있습니다. 바로 이 지점에서 API 페이지네이션이 필요합니다. 페이지네이션은 대규모 데이터셋을 더 작고 관리하기 쉬운 덩어리(chunk)로 나누어 클라이언트가 여러 번의 요청을 통해 데이터를 검색할 수 있도록 하는 중요한 기술입니다.

이 종합 가이드에서는 확장 가능하고 효율적인 데이터 검색 시스템을 구축하기 위한 다양한 API 페이지네이션 전략, 구현 패턴 및 모범 사례를 살펴봅니다. 각 접근 방식의 장단점을 깊이 파고들고, 특정 요구사항에 맞는 올바른 페이지네이션 전략을 선택하기 위한 실용적인 예제와 고려사항을 제공할 것입니다.

API 페이지네이션은 왜 중요한가?

구현 세부 사항을 살펴보기 전에, 왜 페이지네이션이 API 개발에 그토록 중요한지 이해해 봅시다:

일반적인 API 페이지네이션 전략

API 페이지네이션을 구현하는 데에는 몇 가지 일반적인 전략이 있으며, 각기 장단점이 있습니다. 가장 인기 있는 몇 가지 접근 방식을 살펴보겠습니다:

1. 오프셋 기반 페이지네이션 (Offset-Based Pagination)

오프셋 기반 페이지네이션은 가장 간단하고 널리 사용되는 페이지네이션 전략입니다. API 요청에 오프셋(시작점)과 리미트(검색할 항목 수)를 지정하는 방식입니다.

예시:

GET /users?offset=0&limit=25

이 요청은 첫 25명의 사용자(첫 번째 사용자부터 시작)를 검색합니다. 다음 페이지의 사용자를 검색하려면 오프셋을 증가시키면 됩니다:

GET /users?offset=25&limit=25

장점:

단점:

사용 사례:

2. 커서 기반 페이지네이션 (Seek 메소드)

Seek 메소드 또는 키셋 페이지네이션으로도 알려진 커서 기반 페이지네이션은 다음 페이지 결과의 시작점을 식별하기 위해 커서를 사용하여 오프셋 기반 페이지네이션의 한계를 해결합니다. 커서는 일반적으로 데이터셋의 특정 레코드를 나타내는 불투명한 문자열입니다. 이는 더 빠른 검색을 위해 데이터베이스의 고유 인덱싱을 활용합니다.

예시:

데이터가 인덱싱된 열(예: `id` 또는 `created_at`)을 기준으로 정렬되었다고 가정하면, API는 첫 번째 요청과 함께 커서를 반환할 수 있습니다:

GET /products?limit=20

응답에는 다음이 포함될 수 있습니다:

{ "data": [...], "next_cursor": "eyJpZCI6IDMwLCJjcmVhdGVkX2F0IjoiMjAyMy0xMC0yNCAxMDowMDowMCJ9" }

다음 페이지를 검색하기 위해 클라이언트는 `next_cursor` 값을 사용합니다:

GET /products?limit=20&cursor=eyJpZCI6IDMwLCJjcmVhdGVkX2F0IjoiMjAyMy0xMC0yNCAxMDowMDowMCJ9

장점:

단점:

사용 사례:

3. 키셋 페이지네이션 (Keyset Pagination)

키셋 페이지네이션은 특정 키(또는 키의 조합) 값을 사용하여 다음 페이지 결과의 시작점을 식별하는 커서 기반 페이지네이션의 변형입니다. 이 접근 방식은 불투명한 커서가 필요 없어 구현을 단순화할 수 있습니다.

예시:

데이터가 `id` 오름차순으로 정렬되었다고 가정하면, API는 응답에 `last_id`를 반환할 수 있습니다:

GET /articles?limit=10

{ "data": [...], "last_id": 100 }

다음 페이지를 검색하기 위해 클라이언트는 `last_id` 값을 사용합니다:

GET /articles?limit=10&after_id=100

그러면 서버는 데이터베이스에서 `id`가 `100`보다 큰 기사를 쿼리합니다.

장점:

단점:

사용 사례:

4. Seek 메소드 (데이터베이스 특정)

일부 데이터베이스는 효율적인 페이지네이션에 사용할 수 있는 네이티브 seek 메소드를 제공합니다. 이러한 메소드는 데이터베이스의 내부 인덱싱 및 쿼리 최적화 기능을 활용하여 페이지네이션된 방식으로 데이터를 검색합니다. 이는 본질적으로 데이터베이스 특정 기능을 사용하는 커서 기반 페이지네이션입니다.

예시 (PostgreSQL):

PostgreSQL의 `ROW_NUMBER()` 윈도우 함수를 서브쿼리와 결합하여 seek 기반 페이지네이션을 구현할 수 있습니다. 이 예는 `events`라는 테이블을 가정하며 타임스탬프 `event_time`을 기반으로 페이지네이션합니다.

SQL 쿼리:

SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY event_time) as row_num FROM events ) as numbered_events WHERE row_num BETWEEN :start_row AND :end_row;

장점:

단점:

사용 사례:

올바른 페이지네이션 전략 선택하기

적절한 페이지네이션 전략을 선택하는 것은 다음을 포함한 여러 요인에 따라 달라집니다:

구현 모범 사례

어떤 페이지네이션 전략을 선택하든 다음 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다:

GraphQL을 이용한 페이지네이션

위의 예는 REST API에 중점을 두었지만, GraphQL API로 작업할 때도 페이지네이션은 매우 중요합니다. GraphQL은 페이지네이션을 위한 몇 가지 내장 메커니즘을 제공하며, 다음을 포함합니다:

예시:

연결 패턴을 사용하여 사용자를 페이지네이션하는 GraphQL 쿼리는 다음과 같을 수 있습니다:

query { users(first: 10, after: "YXJyYXljb25uZWN0aW9uOjEw") { edges { node { id name } cursor } pageInfo { hasNextPage endCursor } } }

이 쿼리는 커서 "YXJyYXljb25uZWN0aW9uOjEw" 이후의 첫 10명의 사용자를 검색합니다. 응답에는 엣지 목록(각각 사용자 노드와 커서 포함)과 다음 페이지가 있는지 여부 및 다음 페이지의 커서를 나타내는 `pageInfo` 객체가 포함됩니다.

API 페이지네이션에 대한 글로벌 고려사항

API 페이지네이션을 설계하고 구현할 때 다음과 같은 글로벌 요소를 고려하는 것이 중요합니다:

결론

API 페이지네이션은 확장 가능하고 효율적인 데이터 검색 시스템을 구축하기 위한 필수 기술입니다. 대규모 데이터셋을 더 작고 관리하기 쉬운 덩어리로 나눔으로써 페이지네이션은 성능을 향상시키고, 메모리 소비를 줄이며, 사용자 경험을 향상시킵니다. 올바른 페이지네이션 전략을 선택하는 것은 데이터셋 크기, 성능 요구사항, 데이터 일관성 요구사항, 구현 복잡성 등 여러 요인에 따라 달라집니다. 이 가이드에 요약된 모범 사례를 따르면 사용자와 비즈니스의 요구를 충족하는 견고하고 신뢰할 수 있는 페이지네이션 솔루션을 구현할 수 있습니다.

최적의 성능과 확장성을 보장하기 위해 페이지네이션 구현을 지속적으로 모니터링하고 최적화하는 것을 잊지 마십시오. 데이터가 증가하고 API가 발전함에 따라 페이지네이션 전략을 재평가하고 그에 따라 구현을 조정해야 할 수도 있습니다.

추가 자료 및 리소스