[sql] SQL 데이터베이스의 데이터 샤딩
이 블로그 포스트에서는 SQL 데이터베이스의 데이터 샤딩에 대해 알아보겠습니다.
목차
데이터 샤딩이란 무엇인가
데이터 샤딩은 대규모 데이터베이스를 여러 부분으로 나누는 기술입니다. 이를 통해 데이터의 부하를 분산시키고 처리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 일반적으로 샤딩은 데이터베이스의 테이블을 여러 파티션으로 나누는 것을 의미합니다.
데이터 샤딩의 장점
- 성능 향상: 데이터 접근 속도가 향상되어 응답 시간이 줄어듭니다.
- 부하 분산: 데이터를 분산 저장하므로 전체 시스템 부하가 분산됩니다.
데이터 샤딩의 단점
- 복잡성 증가: 여러 데이터 파티션을 관리해야 하므로 운영 및 유지보수가 복잡해집니다.
- 데이터 일관성 문제: 데이터를 일관되게 유지하거나 조인하는 작업이 복잡해질 수 있습니다.
데이터 샤딩 전략
일반적인 데이터 샤딩 전략에는 해싱, 범위 기반 분할, 리스트 기반 분할이 있습니다. 이 전략들은 데이터를 적절히 분산시키고 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.
데이터 샤딩 시 고려해야 할 사항
- 여러 데이터베이스 인스턴스 간 통신: 데이터가 여러 인스턴스에 분산되므로 인스턴스 간 효율적인 통신이 필요합니다.
- 장애 조치: 샤딩된 환경에서의 장애 조치 및 복구 전략이 필요합니다.
데이터 샤딩은 대규모 데이터를 처리할 때 중요한 전략적 결정입니다. 샤딩은 성능 향상과 부하 분산을 위해 사용되지만, 적절한 전략과 관리가 필요합니다.
이상으로 SQL 데이터베이스의 데이터 샤딩에 대한 블로그 포스트를 마치도록 하겠습니다.
Oracle. “Managing and Monitoring Sharded Databases”