DB - 파티셔닝과 샤딩

파티셔닝과 샤딩

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파티셔닝과 샤딩

• 서비스 크기 증가에 따른 DB 크기 증가하며 VLDB(Very Large DBMS)가 등장했고 여러 테이블을 관리하며 생기는 성능 이슈를 해결하기 위해 파티셔닝과 샤딩이 나왔다. 

 

파티셔닝

• 큰 테이블이나 인덱스를 관리하기 쉬운 크기로 분리하는 방법이다.

• 장점
  1. 가용성: 물리적인 노드 분리에 따라 전체 DB내의 데이터 손상 가능성이 줄어들고, 데이터 가용성이 향상된다.
  2. 관리 용이성: 큰 테이블을 제거하여 관리를 쉽게 할 수 있다,
  3. 성능: 대용량 Data Write환경에서 효율적이며 특정 DML과 쿼리 성능을 향상시킨다.
• 단점
  1. 테이블 간 JOIN비용 증가
  2. 테이블과 인덱스를 별도로 파티셔닝 할 수 없고 함께 파티셔닝 해야 한다.
• 방법
  1. Horizontal Partitioning(수평 파티셔닝)
     • 스키마가 같은 데이터를 두 개 이상의 테이블에 나누어 저장한다.
     • ex) 주민 데이터 -> a동 주민, b동 주민
     • 하나의 데이터베이스 안에서 이루어 진다. 
  2. Vertical Partitioning(수직 파티셔닝)
     • 테이블의 컬럼을 기준으로 데이터를 나눈다.
     • 이미 정규화된 데이터를 분리하는 과정이다. 
     • 자주 사용하는 컬럼을 분리하여 성능 향상을 시킬 수 있다.

 

샤딩

• 수평 파티셔닝과 동일하나, 수평 파티셔닝과 달리 물리적으로 다른 데이터베이스에 데이터를 수평 분할 방식으로 분산 저장하고 조회하는 방법을 말한다.
•  장점
  1. 데이터의 개수가 작아지고 따라서 인덱스의 개수도 작아져 성능이 향상된다.
  2. 데이터 훼손 가능성이 줄어든다
• 단점
  1. 데이터를 찾는 과정이 기존보다 복잡하다.

 

reference

velog.io/@hygoogi/%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EB%A9%B4%EC%A0%91-%EC%A7%88%EB%AC%B8-%EB%AA%A8%EC%9D%8C#%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4

seokbeomkim.github.io/posts/partition-and-sharding/

gmlwjd9405.github.io/2018/09/24/db-partitioning.html