[sql] 파티셔닝을 사용한 병렬 처리 방법

11 Dec 2023

데이터베이스 시스템에서 파티셔닝은 대량의 데이터를 여러 파티션으로 분할하여 처리하는 기술입니다. 이를 통해 데이터 처리를 병렬화하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

파티셔닝된 테이블을 사용하는 경우, 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

대량의 데이터를 병렬로 처리하여 처리 속도를 높일 수 있음
각 파티션을 별도의 스토리지에 저장하여 I/O 병목 현상을 완화할 수 있음
파티션 키를 기준으로 데이터를 필터링하거나 집계하는 작업을 빠르게 수행할 수 있음

파티셔닝 전략

파티셔닝은 여러 가지 전략을 활용할 수 있습니다.

Range Partitioning: 숫자나 날짜를 기반으로 파티션을 나누는 전략

 CREATE TABLE sales (
     sale_id INT,
     sale_date DATE
 ) PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (
     PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000),
     PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2010),
     PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2020),
     PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
 );

List Partitioning: 지정된 값의 목록에 따라 파티션을 나누는 전략

 CREATE TABLE employees (
     employee_id INT,
     department_id INT
 ) PARTITION BY LIST (department_id) (
     PARTITION p1 VALUES IN (100, 200),
     PARTITION p2 VALUES IN (300, 400),
     PARTITION p3 VALUES IN (500, 600),
     PARTITION p4 VALUES IN (700, 800)
 );

Hash Partitioning: 해시 함수에 따라 파티션을 나누는 전략

 CREATE TABLE products (
     product_id INT,
     product_name VARCHAR(50)
 ) PARTITION BY HASH (product_id) PARTITIONS 4;

병렬 처리

파티셔닝된 테이블을 활용하면 병렬 처리가 가능해집니다. 일반적으로 데이터베이스 시스템은 쿼리 실행 시 여러 파티션에서 동시에 작업을 수행하여 전체 처리 속도를 향상시킵니다. 이를 통해 대용량 데이터의 빠른 처리가 가능해지며, 시스템의 확장성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.

병렬 처리를 위해서는 데이터베이스 시스템이 병렬 처리를 지원해야 하며, 테이블이 적절하게 파티셔닝되어 있어야 합니다.

결론

파티셔닝을 사용하여 데이터를 관리하고 처리하는 경우, 데이터베이스 시스템의 성능을 최적화하고 확장성을 확보할 수 있습니다. 적절한 파티셔닝 전략과 병렬 처리를 통해 대량의 데이터를 효율적으로 다룰 수 있으며, 데이터 처리 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

위와 같은 방법으로 파티셔닝을 활용하여 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

참고 자료

Oracle 파티셔닝 가이드: https://docs.oracle.com/cd/B28359_01/server.111/b32024/part_avail.htm
MySQL 파티셔닝 가이드: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/partitioning.html