분산 데이터베이스는 대규모 데이터를 처리하고 여러 노드에 데이터를 분산시켜 처리 성능을 향상시킬 수 있는 방법입니다. 이 글에서는 파이썬을 사용하여 분산 데이터베이스를 스케일 아웃하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

목차

1. 분산 데이터베이스란?
2. 파이썬을 이용한 분산 데이터베이스 접속
3. 데이터 분산 및 병합
4. 코드 예시
5. 참고 자료

분산 데이터베이스란?

분산 데이터베이스는 데이터베이스 관리 시스템이 여러 대의 컴퓨터나 노드에 분산되어 있는 데이터를 처리하는 시스템입니다. 이를 통해 데이터 처리량이 증가하고 병목 현상을 해소할 수 있습니다.

파이썬을 이용한 분산 데이터베이스 접속

파이썬에서는 다양한 데이터베이스에 접속하기 위한 라이브러리들이 존재합니다. 대표적으로 pymongo나 pyodbc 등이 있습니다. 이러한 라이브러리를 활용하여 분산 데이터베이스에 접근할 수 있습니다.

데이터 분산 및 병합

분산 데이터베이스에서 성능 향상을 위해 데이터를 여러 노드에 분산시켜 저장하게 됩니다. 파이썬을 사용하여 데이터를 분산 저장하고, 그 데이터를 병합하는 방법을 알아보겠습니다.

코드 예시

import pymongo

# MongoDB에 접속
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")

# 데이터 쓰기
db = client["mydatabase"]
collection = db["mycollection"]
data = {"name": "John", "address": "Highway 37"}
collection.insert_one(data)

# 데이터 읽기
result = collection.find()
for x in result:
  print(x)

위 코드는 pymongo를 사용하여 MongoDB에 데이터를 쓰고 읽는 예시입니다.

참고 자료

1. MongoDB Python Driver - https://pypi.org/project/pymongo/
2. Python Database Connectivity - https://github.com/mkleehammer/pyodbc/wiki