1. 쿼리 튜닝과 인덱스 최적화:
   • 과적재 문제를 해결하기 위해 먼저 성능 저하를 일으키는 쿼리를 식별하고 해당 쿼리를 수정하여 성능을 향상시킵니다. 또한 데이터베이스의 쿼리 실행 계획을 분석하여 효율적인 인덱스를 생성하거나 기존 인덱스를 최적화하여 성능을 개선할 수 있습니다.
2. 파티셔닝:
   • 데이터베이스의 파티셔닝을 통해 데이터를 논리적 또는 물리적 단위로 분할하여 처리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 시간대별 또는 지리적으로 데이터를 분할하는 등의 전략을 사용할 수 있습니다.
3. 스케일 아웃 및 스케일 업:
   • 과적재로 인한 데이터베이스 부하를 해소하기 위해 스케일 아웃(수평 확장) 또는 스케일 업(수직 확장)을 고려할 수 있습니다. 스케일 아웃은 데이터베이스 서버를 추가하거나 샤딩을 통해 부하를 분산시키는 방법이며, 스케일 업은 데이터베이스 서버의 하드웨어 성능을 늘리는 것입니다.
4. 캐싱 및 메모리 최적화:
   • 쿼리 결과나 자주 액세스되는 데이터를 캐싱하여 데이터베이스 부하를 줄일 수 있습니다. 또한 데이터베이스 서버의 메모리 구성을 최적화하여 데이터베이스가 더 많은 데이터를 메모리에 보관하고 관리할 수 있도록 합니다.
5. 모니터링 및 자동화:
   • 과적재 상황에서는 데이터베이스 성능을 모니터링하고 자동화된 경고 및 조치 시스템을 구축하여 장애를 예방하고 신속하게 대응할 수 있습니다.

위 전략들을 종합적으로 활용하여 데이터베이스 과적재로 인한 장애를 효과적으로 처리할 수 있습니다.