데이터베이스는 많은 양의 데이터를 효과적으로 저장하고 관리하기 위해 사용됩니다. 때로는 데이터가 단일 서버에 저장되기에는 너무 많아서, 데이터베이스 서버를 분산시켜야 할 때가 있습니다. 분산된 데이터베이스를 효과적으로 처리하기 위해 몇 가지 방법을 알아보겠습니다.

수평 분할

수평 분할은 테이블을 행 단위로 분할하는 방법입니다. 행을 기준으로 데이터를 여러 서버에 나눠 저장함으로써 데이터를 효율적으로 분산할 수 있습니다. 각 서버는 분할된 데이터에 대한 권한을 가지며, 이는 데이터 접근 속도를 향상시킵니다.

-- 예시: 수평 분할
CREATE TABLE employees (
  id INT,
  name VARCHAR(100),
  department_id INT
);

-- 데이터베이스 서버 1
SELECT * FROM employees WHERE id < 1000;

-- 데이터베이스 서버 2
SELECT * FROM employees WHERE id >= 1000;

수직 분할

수직 분할은 열을 기준으로 데이터를 분할하는 방법입니다. 서로 다른 열이 다른 서버에 저장됨으로써 성능을 최적화할 수 있습니다. 이는 자주 사용되는 열과 드물게 사용되는 열을 분리하여 데이터베이스에 접근하는데 필요한 시간을 단축시킵니다.

-- 예시: 수직 분할
CREATE TABLE employees_part1 (
  id INT,
  name VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE employees_part2 (
  id INT,
  department_id INT
);

데이터베이스 샤딩

데이터베이스 샤딩은 데이터베이스를 여러 물리적 서버에 분산시키는 기술입니다. 각 서버는 데이터베이스의 부분을 관리하며, 응용 프로그램은 이를 투명하게 처리할 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스의 처리 성능을 향상시키고, 확장성을 증가시킬 수 있습니다.

컨센서스 알고리즘

분산된 데이터베이스에서는 여러 서버 간에 데이터 동기화가 필요합니다. 컨센서스 알고리즘은 서버 간의 일관성을 유지하기 위해 사용됩니다. 대표적인 예로는 Paxos, Raft, 그리고 ZAB(ZooKeeper Atomic Broadcast) 등이 있으며, 이러한 알고리즘을 사용하여 데이터베이스의 신뢰성을 보장할 수 있습니다.

이와 같이, 데이터베이스를 효과적으로 분산 처리하기 위해서는 수평 분할, 수직 분할, 데이터베이스 샤딩, 그리고 컨센서스 알고리즘 등을 고려해야 합니다. 각 방법은 데이터베이스의 성능과 확장성을 향상시키는데 도움이 됩니다.

참고 문헌:

• Scalability for Dummies
• Database Sharding
• Consensus Algorithms