[sql] 적절한 테이블 파티셔닝 전략 선택

12 Dec 2023

테이블 파티셔닝은 대량의 데이터를 보다 효율적으로 관리하기 위한 전략으로, 데이터를 분할하여 여러 개의 작은 파티션으로 관리함으로써 성능을 향상시키고 유지보수를 용이하게 합니다. 이때, 적절한 테이블 파티셔닝 전략을 선택하는 것이 매우 중요합니다.

1. 레인지 파티셔닝

레인지 파티셔닝은 주어진 열의 값을 기준으로 파티션을 생성하는 전략입니다. 예를들어, 날짜를 기준으로 파티션을 나눌 수 있습니다.

CREATE TABLE sales (
    id INT,
    sale_date DATE
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2020),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2021),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

2. 리스트 파티셔닝

리스트 파티셔닝은 주어진 열의 목록을 기준으로 파티션을 생성하는 전략입니다. 주로 범주형 데이터 혹은 상태 값을 기준으로 파티셔닝을 진행합니다.

CREATE TABLE employee (
    id INT,
    department VARCHAR(50)
)
PARTITION BY LIST (department) (
    PARTITION p_east VALUES IN ('HR', 'Admin'),
    PARTITION p_west VALUES IN ('IT', 'Finance'),
    PARTITION p_others VALUES IN ('Marketing', 'Sales'),
    PARTITION p_default VALUES IN (DEFAULT)
);

3. 해싱 파티셔닝

해싱 파티셔닝은 데이터의 해시 값을 기준으로 파티션을 생성하는 전략입니다. 주어진 해시 함수에 따라 데이터를 균등하게 분산시킬 수 있으며, 데이터의 분포를 사전에 알 수 없는 경우에 유용합니다.

CREATE TABLE sensor_data (
    id INT,
    sensor_value INT
)
PARTITION BY HASH(id)
PARTITIONS 4;

결론

테이블 파티셔닝은 데이터베이스 성능 향상과 관리 용이성을 높이는데 중요한 전략입니다. 각 파티셔닝 전략은 특정한 상황과 데이터에 맞게 선택되어져야 합니다. 적절한 파티셔닝 전략 선택이 데이터베이스의 성능과 유지보수에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

References

MySQL Documentation - Partitioning