파티셔닝과 샤딩에 대해서 설명해 주세요.
데이터베이스 볼륨이 커질수록 데이터베이스 읽기 및 쓰기 성능은 감소할 것이고, 데이터베이스가 병목 지점이 될 것이다.
때문에 이를 적절히 분할할 필요가 있는데, 데이터베이스를 분할하는 방법으로 크게 파티셔닝(Partitioning) 과 샤딩(Sharding) 이 있다.
파티셔닝
파티셔닝은 매우 큰 테이블을 여러 개의 테이블로 분할하는 작업이다.
큰 데이터를 여러 테이블로 나눠 저장하기 때문에 쿼리 성능이 개선될 수 있다.
데이터는 물리적으로 여러 테이블로 분산하여 저장되지만, 사용자는 마치 하나의 테이블에 접근하는 것과 같이 사용할 수 있다.
파티셔닝을 이용하여 얻을 수 있는 이점
성능
특정 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있다.
대용량
Data Write환경에서 효율적이다.필요한 데이터만 빠르게 조회할 수 있으므로 쿼리가 가벼워진다.
Full Scan에서 데이터 접근의 범위를 줄여 성능을 향상시킬 수 있다.
가용성
물리적인 파티셔닝으로 전체 데이터의 훼손 가능성이 줄어들고 데이터 가용성이 향상된다.
파티션별로 독립적으로 백업하고 복구할 수 있다.
관리용이
큰 테이블들을 제거하여 관리를 쉽게 할 수 있다.
파티셔닝 단점
테이블을 여러 파티션으로 쪼개기 때문에 테이블 간의
JOIN비용이 증가한다.테이블과 인덱스를 별도로 파티셔닝 할 수 없기 때문에 테이블과 인덱스를 같이 파티셔닝 해야 한다.
파티셔닝의 종류로는 수평 파티셔닝과 수직 파티셔닝이 있다.
샤딩
샤딩은 동일한 스키마를 가지고 있는 여러 대의 데이터베이스 서버들에 데이터들 작은 단위로 나누어 분산 저장하는 기법이다.
작은 단위를 샤드(
shard)라고 부른다.어떻게 보면 샤딩은 수평 파티셔닝의 일종이다.
차이점은 파티셔닝은 모든 데이터를 동일한 컴퓨터에 저장하지만, 샤딩은 데이터를 서로 다른 컴퓨터에 분산한다는 점이다.
수평 파티셔닝
샤딩
물리적으로 서로 다른 컴퓨터에 저장하므로, 쿼리 성능 향상과 더불어 부하가 분산되는 효과까지 얻을 수 있다.
즉, 샤딩은 데이터베이스 차원의 수평 확장(
scale-out)인 셈이다.하지만 샤딩은 데이터베이스 서버 간의 연결 과정이 많아져 비용이 증가할 수 있으며, 하나의 서버가 고장나면 데이터의 무결성이 깨질 수 있다는 단점이 있다.
참고
Last updated