데이터베이스는 현대 애플리케이션의 핵심 요소 중 하나로, 대량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 필수 도구입니다. 그러나 데이터의 양이 증가함에 따라 쿼리의 실행 속도와 성능에 대한 고려가 더욱 중요해지고 있습니다. 특히 대규모 데이터베이스에서는 단일 서버로는 처리하기 힘들어져 분산 쿼리 실행 기법이 필요하게 됩니다.

분산 쿼리 실행 기법은 여러 개의 서버에 데이터를 분산하여 쿼리를 병렬로 실행하는 방식입니다. 이 기법을 사용하면 단일 서버에서 처리하기 어려운 대용량 데이터의 처리를 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다. 분산 쿼리 실행 기법에는 다양한 방식이 있으며, 여기서는 가장 흔하게 사용되는 두 가지 기법을 살펴보겠습니다.

1. 셰딩(Sharding)

셰딩은 데이터를 여러 개의 서버에 분산하는 기법입니다. 데이터베이스의 테이블을 셰딩하기 위해 테이블의 특정 컬럼을 기준으로 데이터를 분배합니다. 예를 들어, 고객 테이블의 경우 고객 ID를 셰딩 컬럼으로 선택하여 고객 ID가 일정 범위에 해당하는 데이터는 해당 범위의 서버에 저장하도록 분배합니다. 이렇게 데이터를 분산하여 쿼리를 실행하면 각 서버는 자신이 가지고 있는 데이터만 처리하므로 전체 쿼리의 성능이 향상될 수 있습니다.

2. 리파티션(Repartitioning)

리파티션은 데이터를 여러 개의 서버로 분리하여 쿼리를 병렬로 실행하는 기법입니다. 리파티션은 셰딩과 다르게 테이블을 물리적으로 분할하는 것이 아니라, 쿼리 실행시에만 임시로 분할하여 처리합니다. 쿼리를 실행하기 전에 데이터를 적절하게 분할하여 여러 개의 서버에 나누어 쿼리를 실행하고, 각 서버의 결과를 결합하여 최종 결과를 얻습니다. 이렇게 쿼리를 병렬로 실행하면 전체적인 성능이 향상될 수 있습니다.

위에서 소개한 분산 쿼리 실행 기법은 대용량 데이터의 처리를 효율적으로 수행할 수 있는 방법입니다. 셰딩과 리파티션을 적절히 조합하여 쿼리 성능을 최적화할 수 있으며, 데이터베이스 확장성과 가용성을 높일 수 있습니다. 이러한 분산 쿼리 실행 기법은 현대 데이터베이스 시스템에서 필수적인 기능으로 도출되고 있으며, 데이터 처리의 성능을 향상시키기 위한 핵심 기술로 활용될 것으로 기대됩니다.

참고 자료

• https://www.ibm.com/cloud/learn/sharding
• https://www.infoq.com/articles/database-sharding-scalable-web-infrastructure

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