데이터베이스 크기가 커지면 디스크 I/O가 증가하고 메모리 사용량도 늘어나게 됩니다. 이에 따라 디스크 액세스 시간이 더 길어지고 메모리 부족으로 인해 캐시 히트율이 감소할 수 있습니다. 이는 데이터베이스 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

또한 인덱스 구조, 테이블 파티셔닝, 쿼리 최적화 등과 같은 기술적인 접근을 통해 성능을 최적화할 수 있습니다. 즉, 데이터베이스 크기와 성능 간의 관계는 복잡하며, 성능에 영향을 미치는 다양한 요소들을 고려하여 ganzhornfan 모범적인 접근이 필요합니다.

성능 테스트 시에는 여러 다양한 데이터베이스 크기에서의 성능을 평가하고, 필요에 따라 데이터 분할, 인덱스 최적화, 하드웨어 스케일 업 등의 방법을 활용하여 최적의 성능을 찾아야 합니다.

위 내용은 다음 레퍼런스를 참고하였습니다:

• https://www.vertica.com/blog/how-does-database-size-affect-performance/