목차

• 소개
• 샤딩된 데이터베이스의 필요성
• 샤딩된 데이터베이스의 확장 가능한 방법
• 샤딩된 데이터베이스의 구현 계획

소개

샤딩은 대량의 데이터베이스를 여러 개의 파티션으로 분할하는 기술로, 각 파티션은 독립적으로 운영되어 작업 부하를 분산시킬 수 있습니다. 본 포스트에서는 샤딩된 데이터베이스의 확장 계획에 대해 논의하겠습니다.

샤딩된 데이터베이스의 필요성

대규모 어플리케이션에서 데이터베이스의 확장은 필수적입니다. 증가하는 데이터 양과 동시 접속자 수에 따라 데이터베이스의 성능 유지가 중요한데, 이를 위해 샤딩은 효과적인 해결책이 될 수 있습니다.

샤딩된 데이터베이스의 확장 가능한 방법

샤딩을 위한 확장 가능한 방법 중에는 수평 샤딩과 수직 샤딩이 있습니다. 수평 샤딩은 특정 테이블의 데이터를 여러 물리적 서버에 분산시키는 것이며, 수직 샤딩은 테이블의 컬럼을 나누어 각각 다른 서버에 저장하는 방식입니다.

샤딩된 데이터베이스의 구현 계획

샤딩된 데이터베이스를 구현하기 위해서는 데이터베이스의 스키마를 재설계하고, 어플리케이션 코드를 샤딩 아키텍처에 맞도록 수정해야 합니다. 또한 데이터의 분산과 일관성을 위한 적절한 데이터베이스 관리도 필요합니다.

샤딩된 데이터베이스의 구현은 복잡하고 신중한 계획이 필요하지만, 확장성과 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 전략이 될 수 있습니다.

참고 자료

• “샤딩(Architecture Patterns for Sharding, Scaling and Replication)” - O’Reilly Media

마무리

샤딩된 데이터베이스의 구현은 어플리케이션의 성능을 향상시키는데 중요한 역할을 합니다. 확장 가능하고 성능이 우수한 어플리케이션을 구축하기 위해 샤딩에 대한 심층적인 이해와 구현이 필요합니다.