엔터프라이즈 데이터 관리에서는 확장 가능한 고성능 데이터 스토리지 시스템의 필요성이 가장 중요합니다. 데이터베이스 샤딩이 도움이 되며, 다양한 혜택도 제공합니다. 이 글에서는 데이터베이스 공유의 기본 사항과 엔터프라이즈 데이터베이스 관리의 이점, 몇 가지 핵심 전략, 구현 단계 및 모범 사례를 자세히 살펴보겠습니다.
데이터베이스 샤딩이란?
데이터베이스 샤딩은 데이터베이스를 샤드라고 하는 더 작고 관리 가능한 단위로 수평 분할하는 기법으로, 각 샤드는 별도의 서버에 상주합니다. 주요 목표는 스케일이지만 병렬 처리를 통해 성능 및 내결함성을 개선할 수도 있습니다. 모든 데이터를 하나의 대규모 데이터베이스에 저장하는 대신, 샤드라고 하는 여러 개의 소규모 데이터베이스에 분산되어 각 데이터베이스는 특정 데이터 범위 또는 유형을 담당합니다. 이를 통해 보다 빠르고 효율적인 데이터 처리가 가능합니다.
비유는 다음과 같습니다. 수백 명의 사람들을 위한 6코스 뷔페를 개최한다고 가정해 보세요. 전체 객실에 대한 모든 코스가 포함된 하나의 뷔페 테이블 대신 각 코스를 자체 스테이션에 배치할 수 있습니다. 이렇게 하면 더 많은 식사자들이 병목 현상을 줄이고 동시에 더 빠르게 서비스를 제공할 수 있습니다.
데이터베이스 샤딩의 장점
데이터베이스 샤딩을 구현하면 다음과 같은 수많은 이점을 얻을 수 있습니다.
- 향상된 성능. 뷔페 테이블의 예에서, 이는 더 빠른 서비스로 이어집니다. 대규모 뷔페 테이블에서는 모든 사람이 공간 경쟁을 통해 혼잡을 야기하고 서빙 프로세스를 늦춥니다. 다양한 종류의 요리를 위한 전용 스테이션을 통해 고객은 다른 음식을 기다리지 않고도 원하는 음식에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 데이터베이스의 경우 병렬 액세스와 더 빠른 쿼리 성능을 의미합니다.
- 확장성 향상 디너 파티에서는 더 많은 고객을 수용할 수 있습니다. 고객 수가 증가함에 따라 단일 뷔페 테이블이 부하를 처리하는 데 어려움을 겪어 비효율성을 초래할 수 있습니다. 샤딩을 통해 더 많은 게스트를 효율적으로 수용할 수 있어 대규모 데이터베이스 워크로드를 처리할 수 있습니다.
- 데이터 스토리지 비용 절감 이는 효율적인 리소스 활용과 폐기물 절감에 관한 것입니다. 리소스를 과도하게 프로비저닝하거나 낭비하지 않고 성능을 향상시키고 확장성을 향상하는 것은 필요한 것만 분할하는 것에서 비롯됩니다. 샤딩된 데이터베이스에서는 관련성에 따라 데이터를 분산시켜 스토리지 공간 및 비용을 절감할 수 있습니다.
- 내결함성 향상 . 이는 한 영역에 문제가 발생할 경우를 대비하여 작업을 계속하는 것입니다. 백업 스테이션을 사용하면 한 테이블에 히터 연료가 쏟아지거나 부족할 경우 원활한 서비스를 유지할 수 있습니다. 샤딩된 데이터베이스에서 한 샤드에 문제가 발생하면 다른 샤드는 계속 작동합니다.
- 효율적인 데이터 검색 . 샤딩은 원하는 것을 찾기 위한 보다 타겟화된 접근 방식을 가능하게 합니다. 단일 뷔페 테이블은 단일 요리를 검색할 수 있는 넓은 표면적입니다. 개별 스테이션 또는 파쇄된 데이터베이스를 통해 특정 정보에 보다 빠르고 목표 지향적으로 액세스할 수 있습니다.
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샤딩 전략
다양한 샤딩 전략은 관리되는 데이터의 요구 사항과 특성에 따라 고유한 이점을 제공합니다. 범위별이든, 균등한 분산을 위해 해시 함수를 사용하거나, 데이터가 어디에 상주해야 하는지 명시적으로 나열하는 경우, 샤딩 전략의 선택은 애플리케이션의 데이터 분산 패턴 및 쿼리 패턴과 같은 요인에 따라 달라집니다. 다음은 세 가지 일반적인 샤딩 전략에 대한 자세한 내용입니다.
범위 기반 샤딩
범위 기반 샤딩은 지정된 값의 범위를 기반으로 데이터를 분할하는 것을 포함합니다. 전채 요리, 메인 코스, 디저트 등 종류에 따라 뷔페에서 요리를 분류하는 것과 같습니다.
예: 전자상거래 플랫폼은 구매 금액에 따라 고객 데이터베이스를 파쇄합니다. 한 개의 샤드는 낮은 구매 금액으로 고객을 처리하고, 다른 샤드는 중간 금액으로 처리합니다. 이를 통해 특정 유형의 쿼리를 효율적으로 검색할 수 있습니다.
해시 기반 샤딩
해시 기반 샤딩은 선택한 샤드 키(예: 고객 ID)에 해시 함수를 적용하는 것을 포함합니다. 그 결과 데이터가 저장되는 샤드가 결정됩니다.
예: 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자 데이터는 사용자 ID에 따라 해시 샤딩될 수 있습니다. 해시 함수는 각 사용자를 특정 샤드에 일관되게 매핑합니다. 이러한 접근 방식은 샤드에 걸쳐 사용자들의 분산을 고르게 하여 균형 잡힌 데이터 액세스 및 스토리지를 촉진합니다.
목록 기반 샤딩
목록 기반 샤딩은 사전 정의된 값 목록을 기반으로 특정 데이터를 저장할 샤드를 명시적으로 지정하는 것을 포함합니다. 이는 고유한 특성에 따라 특정 요리를 지정된 뷔페 스테이션에 할당하는 것과 같습니다.
예: 메시징 앱은 국가 코드를 기반으로 채팅 기록 데이터베이스를 샤딩할 수 있습니다. 각 샤드는 특정 국가의 사용자로부터 시작되거나 사용자와 관련된 대화에 책임이 있습니다.
데이터베이스 샤딩 및 모범 사례 구현 방법
데이터베이스 공유를 구현하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 원활한 전환과 최적의 성능을 보장하기 위한 몇 가지 주요 단계가 있습니다.
1. 샤딩 전략 정의
애플리케이션의 요구 사항 및 특성(예: 범위 기반, 해시 기반, 목록 기반)에 따라 적절한 샤딩 전략을 선택합니다. 선택한 전략을 데이터 배포 및 쿼리 패턴에 맞게 조정해야 합니다.
팁: 현재 필요한 것뿐만 아니라 수요가 증가함에 따라 필요할 수 있는 것까지, 미래의 확장성 요구 사항을 예측하세요.
2. Shard Key 선택
샤드 간에 데이터를 분산하는 데 사용되는 샤드 키, 필드 또는 필드 세트를 식별합니다. 샤딩의 효율성은 이 키에 크게 의존하므로 데이터를 고르게 분산시키는 키를 선택해야 합니다.
팁:
- 핫스팟을 피하기 위해 선택한 키의 카디널리티를 고려하십시오.
- 쿼리 성능에 미치는 영향을 평가합니다.
3. 데이터 파티셔닝
선택한 전략과 샤드 키를 기반으로 데이터를 물리적으로 구분합니다. 선택한 전략과 일치하는 분할 체계를 개발하고, 분할 프로세스 동안 데이터 무결성을 보장하며, 시간이 지남에 따라 데이터 배포의 잠재적 변화를 계획해야 합니다.
4. 데이터 마이그레이션
다운타임과 데이터 일관성을 최소화하면서 기존 데이터를 각 샤드로 이동시킵니다.
팁:
- 배치 프로세스를 사용하여 시스템 부담을 방지하세요.
- 마이그레이션 중에 문제가 발생할 경우 롤백 메커니즘을 구축합니다.
5. 애플리케이션 코드 업데이트
샤드 키를 쿼리에 통합하여 샤드 데이터베이스와 상호 작용하도록 애플리케이션 코드를 수정합니다. 시작하기 전에 선택한 샤딩 전략과 앱의 호환성을 확인하십시오.
팁:
- 연결 풀링 및 쿼리 라우팅 메커니즘을 업데이트합니다.
- 샤드 장애 가능성에 대한 오류 처리를 구현합니다.
6. 트랜잭션 관리 고려
분산된 트랜잭션 관리를 구현하여 여러 조각에 저장된 데이터와 관련된 트랜잭션의 복잡성을 해결하세요. 데이터 일관성을 유지하면서 성능을 최적화하세요.
팁: 잠재적인 트랜잭션 장애 및 롤백을 항상 계획하십시오.
7. 모니터링 및 최적화
모니터링 도구는 파쇄 상태, 쿼리 성능 및 시스템 리소스를 추적하는 데 도움이 됩니다. 이를 설정할 때, 잠재적 문제에 대한 알림을 생성하고, 균형을 유지하기 위해 파쇄 분포를 정기적으로 검토하고 조정해야 합니다.
팁: 잠재적인 병목현상을 예측하고 지속적인 개선을 위한 피드백 루프를 구축합니다.
8. 샤딩 아키텍처 문서화
샤딩 아키텍처, 전략 및 주요 고려 사항을 간략히 설명하는 포괄적인 문서를 작성하세요. 핵심 결정의 근거를 문서화하고 향후 수정 및 확장 노력에 대한 지침을 제공해야 합니다.
팁: 일반적인 문제에 대한 문제 해결 문서를 제공합니다.
샤딩 vs. 파티셔닝: 동일한가요?
샤딩 및 파티셔닝은 분산 데이터베이스의 맥락에서 관련 개념이지만, 정확히 동일하지는 않습니다. 샤딩은 분산되고 독립적인 파티셔닝의 한 유형으로, 종종 여러 서버 또는 노드에서 확장과 관련이 있습니다.
둘 다 대규모 데이터 세트를 더 작고 관리 가능한 부분으로 나누는 것이지만, 주요 차이점은 목표와 운영 규모에 있습니다. Sharding은 수평 확장성과 향상된 성능을 위해 독립 노드에 데이터를 분산하는 것을 강조합니다. 파티셔닝은 관리 및 쿼리 최적화가 용이하도록 단일 데이터베이스 내의 논리적 조직에 중점을 둡니다.
샤딩에서 “핫스팟”이란?
고르지 않은 파편 분포는 특정 파편이 다른 파편보다 더 많이 로드되는 “핫스팟”으로 이어집니다. 이로 인해 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 이는 잘못 선택된 샤드 키나 고르지 않은 데이터 배포로 인해 발생하는 경우가 많습니다.
데이터베이스 샤딩의 단점은 무엇일까요?
데이터베이스 샤딩은 확장성과 성능을 제공하지만, 어려움과 단점을 수반합니다. 데이터베이스 공유와 관련된 몇 가지 일반적인 단점은 다음과 같습니다.
구현 및 시스템 아키텍처의 복잡성: 데이터베이스 설계, 애플리케이션 로직 및 쿼리 관리에 복잡성을 초래할 수 있습니다.
개발 오버헤드: 샤딩된 데이터베이스는 보다 복잡한 애플리케이션 개발과 지속적인 유지보수, 업데이트 및 디버깅이 필요할 수 있습니다.
트랜잭션 복잡성: 여러 개의 샤드가 관련된 트랜잭션은 복잡성과 잠재적인 성능 오버헤드가 추가됩니다.
제한된 크로스샤드 결합: 다양한 샤드에서 조인을 수행하는 것은 복잡할 수 있으며 추가적인 오버헤드가 수반될 수 있습니다. 일부 공유 전략은 특정 유형의 조인을 효율적으로 수행하는 능력을 제한합니다.
쿼리 라우팅 오버헤드: 쿼리를 적절한 샤드로 라우팅하면 추가적인 네트워크 오버헤드가 발생합니다. 성능 저하를 방지하려면 효율적인 쿼리 라우팅 메커니즘이 필요합니다.
샤드 동기화: 특히 실시간 또는 거의 실시간 시나리오에서 데이터를 샤드 간에 동기화하는 것은 어려울 수 있습니다.
제한된 자동 확장: 샤드 환경에서 원활하고 자동화된 스케일링을 달성하는 것은 기존의 스케일링 접근 방식에 비해 더 복잡합니다.
데이터 스토리지는 데이터 샤딩을 개선할 수 있을까요?
기본적인 데이터 스토리지 기술은 데이터 샤딩의 효율성과 구현 용이성에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 다양한 기능과 역량이 파쇄된 데이터베이스의 성능, 확장성 및 관리에 영향을 줄 수 있습니다.
SSD와 같은 고성능 스토리지 장치는 샤딩된 데이터베이스의 읽기 및 쓰기 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 지연 시간을 줄이고 전반적인 시스템 응답성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 퓨어스토리지의 Kubernetes 온 Portworx®와 같은 컨테이너화된 스토리지 솔루션을 활용하면 파쇄된 데이터베이스의 구축 및 확장성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼은 동적 확장 및 리소스 관리를 위한 메커니즘을 제공합니다.
결론
데이터베이스 공유는 대규모 데이터 스토리지 시스템의 확장성과 성능을 향상시킬 수 있지만, 도전과제에 대한 신중한 구현과 고려가 필요합니다. 기업들이 빅데이터의 도전과제를 지속적으로 해결함에 따라, 데이터베이스 샤딩을 고려하고 구현하는 것은 효율성과 확장성을 높이기 위한 툴박스의 귀중한 도구입니다.
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