'법조계에서 생성적 AI의 잠재력과 과제”
법률 산업이 지속적으로 빠르게 발전함에 따라 생성 AI가 법률 서비스 제공 방식에 혁신적인 역할을 할 것이라는 것은 분명합니다. 계약 검토 프로세스 간소화부터 문서 검색 자동화까지, 생성 AI는 이미 법률 업계에서 실행 효율성을 개선하고 운영 비용을 절감하는 데 사용되고 있습니다. 그러나 이는 AI 기술의 잠재적 영향을 보여주는 빙산의 일각에 불과합니다. AI가 계속해서 발전하면서 변호사의 업무 방식도 완전히 바뀌고, 법조계의 기본 구조가 전복될 것이라는 전망도 나온다.
위 콘텐츠는 편집자가 작성한 것이 아니라 다음 프롬프트에 따라 ChatGPT에 의해 자동으로 생성되었습니다.
Forbes 기고자 xxx 스타일의 이 기사는 혁신적인 생성 AI가 얼마나 혁신적인지에 대한 것입니다. 법률 산업을 혼란에 빠뜨리는 행위 기사의 첫 문단을 작성하세요.
ChatGPT는 위의 답변을 몇 초 만에 출력해 며칠 동안 우리를 놀라게 했습니다. OpenAI ChatGPT, DALL-E 2 또는 기타 생성 AI 도구를 경험한 친구들도 비슷한 반응을 보일 것이라는 데에는 의심의 여지가 없습니다. 그리고 이것은 단지 시작일 뿐입니다...
OpenAI CEO Sam Altman은 현재 버전의 GPT가 진정으로 성숙하지 못했다고 믿습니다. 그는 최근 자신의 트위터에 "ChatGPT는 아직 큰 한계가 있지만 어떤 면에서는 충분히 좋은데 심지어 강한 오해를 불러일으킬 수 있는 인상을 주기도 한다. 중요한 일에 아직 의존하는 것은 적절하지 않다. 단지 기술일 뿐이다. 진보의 미리보기, 우리는 아직 남아있다"고 말했다. 견고성과 진정성 측면에서 해야 할 일이 많습니다."
아마도 Altman은 ChatGPT가 아직은 프로토타입일 뿐이라는 점을 모든 사람에게 상기시키기 위해 이 "찬물"을 부었을 것입니다. 그는 이 사실을 잘 알고 있습니다. 모델은 때때로 사실적인 오류를 범하고 종종 무의미한 말. 아마도 그는 먼저 문제를 버리고 다가오는 GPT-4를 통해 획기적인 개선을 하고 싶을 것입니다.
AI 트렌드를 따르는 기술 작가 Rob Toews는 "ChatGPT를 둘러싼 최근 과대 광고는 말도 안 되는 일이며 이는 GPT-4가 무대에 등장하기 전의 워밍업 프로젝트일 뿐입니다."라고 썼습니다. Toews는 새 버전에 멀티 기능이 있을 수 있다고 예측합니다. -모드 기능 - 텍스트 외에도 이미지, 비디오 및 기타 데이터 패턴을 처리할 수 있습니다. 이는 모델이 입력 텍스트 프롬프트를 사용하여 이미지나 비디오를 생성할 수 있고 입력 이미지나 비디오를 기반으로 텍스트 형식으로 답변을 생성할 수 있음을 의미합니다.
AI 기술의 발전은 생성 AI에만 국한되지 않습니다. 머신러닝 관련 분야에서는 속속 출시되고 있는 RegulaAltion의 AIR Platform과 같은 기술이 다수의 대규모 데이터 세트를 기반으로 학습 알고리즘을 실행하여 예측 및 의사결정 기반 모델을 형성합니다. AIR는 대규모 데이터 세트 전반에 걸쳐 다중 비즈니스 협업을 지원하고 보다 강력한 AI 모델을 신속하게 구축할 수 있습니다. 개인 정보 보호, 추적성, 신뢰 및 보안에 대한 기존 장벽은 블록체인/스마트 계약과 같은 기능을 갖춘 분산형 피어 컴퓨팅을 통해 해결됩니다. 이를 통해 데이터 소유자는 보관/통제권을 이동하거나 포기하지 않고도 데이터에서 얻은 통찰력을 공유할 수 있습니다.
과대광고 속 진실은 무엇일까요?
ChatGPT는 여러 가지 이유로 소란을 일으키고 있습니다. 이는 AI 기술을 처음으로 관련 배경 지식이 부족한 사용자에게 접근 가능하고 실용적이며 사용하기 쉽고 널리 적용할 수 있도록 해줍니다. 종합적인 지식 분야에서 상세하고 지능적인 답변을 제공할 수 있으며, 속도, 박식함, 유창함, 사려 깊음 등의 장점을 가지며, 복잡한 문제에 대한 미묘한 대응도 제공할 수 있습니다. 내용의 숙달과 특정 표현 스타일 또는 문학적 기법에 대한 이해도 똑같이 인상적입니다.
Google과 같은 검색 엔진에서 제공하는 필터링 가능하고 관련성이 검토된 포괄적인 리소스 목록과 달리 ChatGPT는 여러 분야에 걸쳐 문법적으로 정확하고 잘 표현된 리소스를 몇 초 만에 구성, 통합, 집계 및 생성합니다.
ChatGPT가 이러한 센세이션을 일으켰지만 실제로는 더 깊은 이유가 있습니다. 기술 역량을 인간 창의성의 영역으로 끌어올려 처음으로 기계와 인간 사이의 경계를 모호하게 만드는 도구입니다. 사용하는 데 코딩 기술이나 주제 배경이 필요하지 않으며 전적으로 프롬프트를 기반으로 광범위하거나 심층적인 "대화"를 시작하는 데 사용할 수 있습니다. 게다가 그 반응 역시 인간미가 빛난다.
ChatGPT는 정말 전 세계를 놀라게 했습니다. 변화가 점점 더 빠르고 거침없이 변하는 시대에 ChatGPT는 뛰어난 적용 범위, 속도 및 지능으로 두각을 나타냅니다. 흥미로운 점은 무서운 점이기도 하며, 경외감, 두려움, 설렘이 뒤섞인 수많은 감정을 순식간에 불러일으키는 것도 당연합니다.
ChatGPT가 헤드라인을 장식하고 있습니다
2022년 11월 30일 샌프란시스코 기반 OpenAI에서 프로토타입이 출시된 이후 ChatGPT가 빠르게 인기를 얻고 있습니다. 출시 5일 만에 사용자 100만 명을 돌파하기도 했고, 급격한 성장으로 인해 높은 서버 부하로 인해 사용자 접속 지연이 잦아졌다.
The New York Times는 Google CEO Sundar Pichai가 ChatGPT가 Google의 검색 사업에 가한 위협에 대응하여 '코드 레드'를 발행했다고 보도했습니다. Financial Times의 기사에 따르면 Microsoft는 OpenAI에 30억 달러를 투자했으며 추가로 100억 달러 투자를 논의하고 있습니다. 거대 기술 기업들이 실천적 행동으로 대응할 때 기업계 전체는 물론 세계마저 흔들릴 것이다.
기술 칼럼에 따르면 생성 AI는 다양한 지식 분야를 포괄하는 복잡한 질문에 답할 수 있을 뿐만 아니라 이러한 지식 기반을 통합할 수도 있습니다. 올바른 프롬프트가 주어지면 여러 분야의 점을 연결할 수 있으며, 이는 오늘날 시장의 고급 인재에게 꼭 필요한 것입니다. 컴퓨터 프로그램을 작성 및 디버깅하고, 음악을 작곡하고, 학생 논문을 작성 및 평가하고(교육 시스템과 학계에 경악을 불러일으킴) 심지어 시를 작곡할 수도 있습니다. 과학자들은 이전 버전의 GPT를 사용하여 새로운 단백질 서열을 만들었습니다. 더 끔찍한 것은 OpenAI에 따르면 이것이 시작에 불과하다는 것입니다...
주요 컨설팅 서비스 회사들도 GPT와 같은 생성적 AI 도구와 기타 기술 발전이 현재 상황을 근본적으로 뒤집을 것이라고 McKinsey가 주장합니다. . 또한 마케팅 및 영업, 운영 IT/엔지니어링, 위험 및 법률, 인적 자원, 간소화된 고객 서비스 등 광범위한 사용 사례를 확인했습니다. 그러나 기계의 힘만으로는 악의적인 의도를 제거하기에는 충분하지 않으며 여기에는 인간적인 요소가 추가되어야 합니다. 인간과 기계가 구축한 이 처리 루프는 디지털 혁신에서 중요하지만 종종 과소평가되는 구성 요소입니다.
생성 AI와 로봇공학, 데이터 통찰력 지원 플랫폼과 같은 기타 도구는 비즈니스와 인간 경험을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 이러한 잠재력을 실현하려면 변화 관리, 문화적 적합성, 평생 학습, 다양성, 새로운 채용 표준, 기술 향상, 다기능 인력, 공급망 통합 등 사람에 대한 투자가 필요합니다.
기술 변화의 가속화된 속도로 인해 이러한 작업의 중요성과 시급성이 높아졌습니다. 대기업은 디지털 혁신의 인간적 요소에 투자하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 그들은 디지털 여정의 성공이 기술과 데이터 분석뿐만 아니라 사람들의 적응성, 창의성, 호기심, 민첩한 협업 및 팀워크에 달려 있다는 것을 분명히 알고 있습니다. 이 과정에서 법적 기능이 중요한 역할을 하기 때문에 뒤처지는 것이 아니라 앞장서야 합니다. 하지만 어떻게 앞서 나갈 수 있나요?
법률 업계는 GPT와 같은 도구를 어떻게 수용합니까?
법조계는 항상 조율이 어려웠지만 변화에 저항하는 데는 꽤 단결되어 있습니다. 평생 학습자, 로펌 파트너, 기업 변호사, 판사, 규제 기관 등을 포함한 법의 전통적인 이해관계자들은 주요 변화에 반대하는 입장으로 뭉쳤습니다. 다들 거절하는 이유가 다르지만, 공통점은 늘 '혁신'을 이야기하면서도 현 상태를 단호하게 옹호한다는 점이다. 그들이 암묵적으로 지지하는 점진적인 변화는 최종 사용자나 대중에게 결코 이익이 되지 않습니다.
법률은 디지털 시대의 마지막 수공예 산업 중 하나이기도 합니다. 변호사에 대한 대중의 신뢰도가 하락하고 있습니다. 불투명하고, 매우 느리고, 질질 끌며, 비용이 많이 들고, 변호사 중심적이고, 불확실성이 가득한 사법 절차 등 법률 교육은 완전히 실패했으며, 좋은 경제적 지위와 시장 수요에 맞는 학생을 양성할 수 없습니다. . 그러나 오늘날의 법조계에는 선택의 여지가 없습니다. 격동의 시대는 반드시 오고 있고 이미 왔습니다.
법률 시장은 민법(개인 및 중소기업용)과 회사법(대기업 및 부유층용)의 두 가지 명확하고 독립적인 범주로 나뉩니다. 단기적으로 ChatGPT는 주로 민법 수준에서 두 가지에 서로 다른 영향을 미칠 것입니다. ChatGPT와 같은 도구가 개방적이고 저렴한 비용으로 유지될 수 있다면 법률 서비스는 진정으로 민주화되고 변호사의 역할이 바뀌며 오래된 사법 시스템에 영향을 미칠 것입니다.
뛰어난 "법률 미래학자" Richard Susskind는 다음과 같이 제안한 적이 있습니다. "우리는 여기서 세계 정의 문제에 대한 좋은 해결책을 봅니다. 새로운 도구를 사용하면 법적 지식이 없는 사람들도 자신의 법적 권리를 이해하고 방어할 수 있습니다. 사람들이 스스로 문서 초안을 작성할 수 있게 하고, 변호사 없이 법률 지도를 받고 법적 위험을 스스로 평가하세요. 비록 모든 것이 이제 막 시작되었지만 앞으로 나아갈 길은 이미 명확합니다.”
ChatGPT는 Rocket과 같은 민법 서비스 회사의 선구적인 업무인 Legal Zoom을 설립하고 확장했습니다. Lawyer와 DoNotPay는 기술을 사용하여 더 많은 사람들이 빠르고 저렴하며 법적 준수 지원을 받을 수 있도록 노력하고 있습니다. ChatGPT는 전문적인 배경 지식 없이도 쉽게 사용할 수 있는 더욱 강력한 도구를 사용자에게 제공합니다. 이는 사람들이 변호사 고용 비용을 절약하고 불확실성을 제거하는 동시에 법적 절차와 사법 언어를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
민법 수준의 긍정적인 의미는 차치하더라도, 비즈니스 커뮤니티, 특히 변호사 길드가 ChatGPT에 대해 그렇게 널리 퍼져 자신들의 이익 기반을 흔드는 것은 분명히 불가능합니다.
기업측 실무자는 크게 로펌과 기업(내부) 법무팀으로 나누어집니다. 두 가지 방법은 목적, 사고방식, 고객과의 관계, 성공 지표, 경제적 위치 측면에서 극적으로 다릅니다. 회사의 법무팀은 회사의 실제 상황, 리더십 스타일, 위험 프로필, 공급망 시스템, 비즈니스 전략, 경제, 제품/서비스 및 기타 특정 위험 요소를 외부 컨설턴트보다 더 잘 이해하는 경우가 많습니다.
회사 법무팀, 특히 고위 임원들이 법적 배경을 가진 비즈니스 리더들로 점점 더 많이 모이고 있습니다. 그들은 더 이상 전통적인 의미의 "변호사"가 아닙니다. 그들은 비즈니스 언어를 이해하고, 다양한 기능을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 경영진 및 주요 비즈니스 관리자 모두와 개인적인 관계를 구축하고 비즈니스 구조의 일부가 됩니다. "고객과 함께 일한다"는 것은 그들에게 결코 단순한 슬로건이 아니라 가장 진실한 현실입니다. "정렬", "팀워크", "가치 창출", "디지털 혁신", "기술 향상" 및 "민첩성"도 이러한 실무자가 달성해야 하는 자가 학습 목표입니다.
대부분의 기업 법무팀은 적어도 처음에는 ChatGPT와 같은 도구를 "초안 작성 도구"로 조심스럽지만 호기심을 갖고 분류합니다. Bill Deckelman이 이끄는 DXC 법무팀과 같은 최고의 팀은 전문 변호사, 아웃소싱 전문가 및 디지털 기술을 결합하는 것의 중요성을 오랫동안 인식해 왔습니다. Deckelman은 생성 AI가 법률 분야에 미치는 잠재적인 영향을 환영합니다. 그는 "ChatGPT는 AI의 패러다임 전환을 나타내며 더 발전된 모델이 곧 나타날 것입니다. 생성 AI 기술의 적용은 전통적인 법률 업무 모델을 전복시킬 가능성이 높습니다."라고 말했습니다.
하지만 대부분의 로펌에서는 ChatGPT와 같은 도구를 미래에 고객은 로펌이 인턴을 훈련하는 데 도움을 주기 위해 기꺼이 돈을 지불하지 않을 것입니다. 결과적으로 그들은 고객에게 "공포 전술"을 사용하여 상대적으로 테스트되지 않은 새로운 기술로 인해 발생할 수 있는 예측 불가능하고 부정확한 잠재적 위험에 대해 경고할 것입니다. 이러한 근시안적이고 이기적인 방어 행동으로 인해 일부 법무팀은 의도적으로 생성 AI 도구의 사용을 제한하고 "변호사 감독" 접근 방식을 고집하게 될 수 있습니다. 물론, 이 중 새로운 것은 없습니다. 이메일과 e-Discovery의 초창기부터 광범위한 디지털 혁신에 이르기까지 상당수의 로펌의 반응은 항상 수동적이고 보수적이었습니다.
대형 고객이 압력을 가하면 로펌도 이를 받아들일 수밖에 없다. 하지만 실제로는 숨겨진 가치를 실현하기 위해 투자하는 것이 아니라 화려한 모습을 이용하여 과거를 속이는 것이다. .” 이러한 고의적인 근시안적인 사고방식은 로펌 세계에서 매우 흔한데, 그 이유를 이해하는 것은 어렵지 않습니다. 간단히 말해서, 이러한 저항은 고객이 변화에 대한 더 큰 압력을 가하거나 비대칭 경쟁자가 합법적 시장에 진입함에 따라 결국 사라질 것입니다.
또 다른 관점에서 미래를 적극적으로 수용하는 사람은 인재 채용, 고객 유치, 기업 사업 확장 측면에서 두각을 나타낼 수 있습니다. 구체적인 아이디어는 다음과 같습니다.
> 새로운 실무 영역(예: 생성 AI, 데이터 민첩성 및 기타 신흥 영역) 구축에 투자
> 법률, 비즈니스 및 기술 분야에서 "최첨단" 취업 기회 제공, 다양한 분야의 인재 유치
> 생성 AI가 더 빠르고 효율적이며 더 안정적이고 더 나은 작업을 수행할 수 있기 때문에 변호사를 "고된 일"에서 해방시켜 줍니다.
> 민첩한 교육 및 기술 향상에 투자하고 새로운 기회를 적극적으로 파악합니다.
> 단순히 "법적 절차"를 처리하는 것이 아닌 비즈니스 목표를 달성하고 고객 경험을 향상시키기 위해 고객 중심 솔루션을 구축합니다.
세계 최대 다국적 로펌의 조 앤드류(Joe Andrew) 회장은 “대형 로펌이 새로운 기술을 채택하기 시작하면 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 최고의 인재를 유치할 것으로 기대된다”고 말했습니다. 법적 절차의 전통적인 고된 작업은 높은 수준의 자동화로 대체될 것이며 실제로 각 로펌의 미래 운명은 어떤 종류의 인재를 유치하고 유지할 수 있는지에 달려 있습니다.
Amazon, Microsoft, Google은 물론 Big 4 회계법인도 산업 변혁 논의에 점점 더 중요한 참여자가 될 것입니다. Ernst & Young은 최근 컨설팅 사업을 감사 기능에서 분리하고 컨설팅 사업이 파트너십 모델에서 순수한 기업 모델로 전환될 것이라고 발표했습니다. 기술 거대 기업과의 협력을 통해 대기업을 위한 생성 AI와 같은 최첨단 기술 플랫폼을 만들고 기업, 직원, 고객 및 공급망과 법적 기능을 연계하고 기업 ESG/DEI(환경, 사회, 사회적 측면)를 촉진할 수 있다는 것은 분명합니다. 이슈) 및 기업 거버넌스/다양성, 형평성, 포용성) 및 기타 노력을 다룹니다.
거대 기술 기업은 자신의 기술적 역량을 활용하여 법률 업계에서 기존 입지를 확장할 가능성이 높습니다. 그들은 이미 전체 법률 산업의 지형을 근본적으로 바꾸고 우리가 알고 있는 법률 시스템을 재구성할 브랜드, 자본, 데이터, 고객 기반, 경쟁력 있는 자금, 전문 지식, 재능, 비전 및 혁신 경험을 보유하고 있습니다. 물론 이 모든 것이 전문 그룹으로서의 변호사를 제거하지는 않지만 의심할 여지 없이 그들의 역할, 임무, 조직 및 경제 모델, 교육 배경, 훈련 및 고객 지향을 변화시킬 것입니다.
요약
생성 AI, 데이터 분석, 로봇 공학, 메타버스 등의 플랫폼은 현재 비즈니스 및 소셜 도구일 뿐이며 '법적 기술'로 받아들여지지 않습니다. 그러나 이는 곧 널리 사용되고 보편적으로 인식되며 비즈니스와 사회의 필수적인 부분이 될 것입니다. 이는 법률 산업에 전면적인 압력을 가해 새로운 생태계에서 새로운 형태를 받아들이고 변화하도록 강요하거나, 아니면 무자비한 시장 경쟁에 압도될 것입니다. 그리고 그날은 대부분의 변호사들보다 빨리 올 것입니다. 이것이 역사적 필연이 될 이유는 보수변호사 자신뿐만 아니라 기업과 사회에도 희소식이자 법률기능의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 절호의 기회가 될 것이기 때문이다.
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MySQL 시작이 실패하는 데는 여러 가지 이유가 있으며 오류 로그를 확인하여 진단 할 수 있습니다. 일반적인 원인에는 포트 충돌 (포트 점유 체크 및 구성 수정), 권한 문제 (서비스 실행 사용자 권한 실행), 구성 파일 오류 (파라미터 설정 확인), 데이터 디렉토리 손상 (데이터 복원 또는 테이블 공간 재건), IBDATA 테이블 공간 문제 (IBDATA1 파일 확인), 플러그로드 (확인 오류 로그)가 포함됩니다. 문제를 해결할 때 오류 로그를 기반으로 문제를 분석하고 문제의 근본 원인을 찾고 문제를 방지하고 해결하기 위해 정기적으로 데이터를 백업하는 습관을 개발해야합니다.

MySQL은 JSON 데이터를 반환 할 수 있습니다. json_extract 함수는 필드 값을 추출합니다. 복잡한 쿼리의 경우 where 절을 사용하여 JSON 데이터를 필터링하지만 성능 영향에주의하십시오. JSON에 대한 MySQL의 지원은 지속적으로 증가하고 있으며 최신 버전 및 기능에주의를 기울이는 것이 좋습니다.

데이터베이스 산 속성에 대한 자세한 설명 산 속성은 데이터베이스 트랜잭션의 신뢰성과 일관성을 보장하기위한 일련의 규칙입니다. 데이터베이스 시스템이 트랜잭션을 처리하는 방법을 정의하고 시스템 충돌, 전원 중단 또는 여러 사용자의 동시 액세스가 발생할 경우에도 데이터 무결성 및 정확성을 보장합니다. 산 속성 개요 원자력 : 트랜잭션은 불가분의 단위로 간주됩니다. 모든 부분이 실패하고 전체 트랜잭션이 롤백되며 데이터베이스는 변경 사항을 유지하지 않습니다. 예를 들어, 은행 송금이 한 계정에서 공제되지만 다른 계정으로 인상되지 않은 경우 전체 작업이 취소됩니다. BeginTransaction; updateAccountssetBalance = Balance-100WH

sqllimit 절 : 쿼리 결과의 행 수를 제어하십시오. SQL의 한계 절은 쿼리에서 반환 된 행 수를 제한하는 데 사용됩니다. 이것은 대규모 데이터 세트, 페이지 진화 디스플레이 및 테스트 데이터를 처리 할 때 매우 유용하며 쿼리 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 구문의 기본 구문 : SelectColumn1, Collect2, ... Fromtable_namelimitnumber_of_rows; 번호_of_rows : 반환 된 행 수를 지정하십시오. 오프셋이있는 구문 : SelectColumn1, Column2, ... Fromtable_namelimitOffset, number_of_rows; 오프셋 : skip

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

기본 키는 데이터베이스의 각 행을 고유하게 식별하는 키 속성이기 때문에 MySQL 기본 키는 비어있을 수 없습니다. 기본 키가 비어 있으면 레코드를 고유하게 식별 할 수 없으므로 데이터 혼동으로 이어질 수 있습니다. 자체 점수 정수 열 또는 UUID를 기본 키로 사용하는 경우 효율성 및 우주 점유와 같은 요소를 고려하고 적절한 솔루션을 선택해야합니다.

해시 값으로 저장되기 때문에 MongoDB 비밀번호를 Navicat을 통해 직접 보는 것은 불가능합니다. 분실 된 비밀번호 검색 방법 : 1. 비밀번호 재설정; 2. 구성 파일 확인 (해시 값이 포함될 수 있음); 3. 코드를 점검하십시오 (암호 하드 코드 메일).

MySQL 및 MariaDB 데이터베이스의 효과적인 모니터링은 최적의 성능을 유지하고 잠재적 인 병목 현상을 식별하며 전반적인 시스템 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다. Prometheus MySQL Expler는 능동적 인 관리 및 문제 해결에 중요한 데이터베이스 메트릭에 대한 자세한 통찰력을 제공하는 강력한 도구입니다.
