인피니스팬이란 말 그대로 끝나지 않는 팬이라는 뜻으로, 데이터 처리에서 매우 큰 데이터 세트를 처리할 때 유용합니다. 병렬 쿼리 처리는 여러 쿼리를 동시에 실행하여 처리 속도를 향상시키는 기술입니다. 이번 글에서는 인피니스팬과 병렬 쿼리 처리에 대해 알아보겠습니다.
인피니스팬
인피니스팬은 대량의 데이터를 처리해야 할 때 사용하는 패턴입니다. 일반적으로 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에서 사용되며, 매우 큰 데이터 세트를 작은 묶음으로 나누어 처리합니다. 이렇게 작은 묶음으로 나누어 처리하면, 전체 데이터를 한 번에 처리하는 것보다 효율적이고 성능이 향상됩니다. 예를 들어, 수백만 개의 레코드를 가진 테이블을 한 번에 처리하려면 매우 오랜 시간이 걸릴 수 있지만, 인피니스팬을 사용하여 작은 묶음으로 나누어 처리하면 처리 시간을 단축시킬 수 있습니다.
병렬 쿼리 처리
병렬 쿼리 처리는 여러 쿼리를 동시에 실행하여 처리 속도를 향상시키는 방법입니다. 쿼리를 병렬로 실행하면, 여러 작업을 동시에 처리할 수 있으므로 전체 처리 시간을 단축할 수 있습니다. 이를 위해 데이터베이스 시스템은 여러 개의 쿼리 스레드를 생성하여 병렬로 실행하고, 결과를 병합하여 반환합니다. 병렬 쿼리 처리는 대량의 데이터를 처리해야 할 때 특히 유용합니다.
예시 코드
다음은 Java에서 인피니스팬과 병렬 쿼리 처리를 구현하는 예시 코드입니다.
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ParallelQueryProcessing {
private static final int THREAD_POOL_SIZE = 4;
public static void processInfiniteSpan(List<Data> dataList) {
int size = dataList.size();
int batchSize = size / THREAD_POOL_SIZE;
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE);
for (int i = 0; i < THREAD_POOL_SIZE; i++) {
int start = i * batchSize;
int end = (i == THREAD_POOL_SIZE - 1) ? size : (i + 1) * batchSize;
List<Data> subList = dataList.subList(start, end);
executorService.submit(new QueryTask(subList));
}
executorService.shutdown();
try {
executorService.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
private static class QueryTask implements Runnable {
private List<Data> dataList;
public QueryTask(List<Data> dataList) {
this.dataList = dataList;
}
@Override
public void run() {
// 쿼리 실행 및 결과 처리
}
}
private static class Data {
// 데이터 모델
}
}
위의 코드는 processInfiniteSpan 메소드에서 인피니스팬을 구현하고, 병렬 쿼리 처리를 위해 쿼리 스레드 풀을 생성합니다. QueryTask 클래스는 각각의 작업을 정의하고, run 메소드에서 실제 쿼리를 실행하고 처리합니다.
결론
인피니스팬과 병렬 쿼리 처리는 매우 큰 데이터 세트를 효율적으로 처리하기 위한 필수적인 기술입니다. 인피니스팬을 사용하여 데이터를 작은 묶음으로 나누어 처리하고, 병렬 쿼리 처리를 통해 여러 작업을 동시에 실행함으로써 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다. 개발자는 이러한 기술을 적절히 활용하여 데이터 처리 성능을 최적화할 수 있습니다.