[DB 기초] 2. DB 확장 방법

0. 종류

:: 대규모 데이터베이스 시스템에서 부하 분산 및 확장성을 위해 사용하는 3개의 전략

1. Partitioning (수직 파티셔닝)

2. Sharding (수평 파티셔닝)

3. Replication (복제)

 

1. Partitioning (Vertical Partitioning) 과 Sharding (Horizontal Partitioning)

출처 : https://www.digitalocean.com/community/tutorials/understanding-database-sharding

1.1 Partitioning (수직 파티셔닝, Vertical Partitioning)

항목	내용
특징	:: 데이터의 속성별로 테이블을 나누는 방식 :: 테이블의 열을 기준으로 분할
장점	- 자주 사용되는 열들만 분리하여 쿼리 성능을 개선 - 필요한 열만 읽기 때문에 입력/출력(I/O) 성능이 개선
단점	- 복잡한 쿼리에서 성능 저하가 있을 수 있음.
사용	특정 열만 자주 조회되는 경우 (예: 고객 기본 정보와 구매 이력 분리)

1.2 Sharding (수평 파티셔닝, Horizontal Partitioning)

항목	내용
특징	:: 테이블의 행을 기준으로 분할 :: 각 Shards는 데이터의 일부를 저장, 여러 샤드가 합쳐져 전체 DB를 구성 :: 데이터를 나누는 기준은 키 값을 기반 or 특정 범위
종류	1) Range-based Sharding :: 알파벳, 한글 순서 혹은 값의 순서로 차등 분리 2) Hash-based Sharding :: 해시 함수를 통해 균등 분리 3) Composite Sharding :: 위 두 방식 혼합 사용 (Range-based, Hash-based)
장점	- 수평적 확장에 유리 - 부하 분산을 통한 성능 향상
단점	- 복잡한 쿼리에서 성능 저하가 있을 수 있음. - join 시 성능 저하
사용	대규모 트래픽과 데이터를 다루는 서비스 (예: 소셜 네트워크, 온라인 쇼핑몰)

1.3 Replication (복제)

출처 : asac 수업 자료(좌) / https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/modernization-data-persistence/cqrs-pattern.html (우)

CQRS (Command and Query Responsibility Segregation)

:: 데이터 저장소로부터의 읽기와 업데이트 작업을 분리하는 패턴

:: 어플리케이션의 퍼포먼스, 확장성, 보안성을 극대화할 수 있다

항목	내용
특징	:: 동일 데이터를 여러 서버(노드)에 복제 :: 쓰기 담당 / 읽기 담당을 나누어, 쓰기 발생 시 읽기 담당 노드 모두에 동기화 필요
종류	1) 마스터-슬레이브(Master-Slave) :: 마스터 서버에 쓰기 작업, 슬레이브 서버에 읽기 작업을 분배 2) 마스터-마스터(Master-Master) :: 두 개 이상의 서버가 쓰기 작업을 처리
장점	- 고가용성과 부하 분산 지원 - 읽기 성능 향상
단점	- 데이터의 일관성(동기화 지연) - 쓰기 성능 제한
사용	읽기 요청이 많은 서비스, 고가용성이 필요한 시스템 (예: 뉴스 웹사이트)

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참고

ASAC 수업자료