데이터베이스 샤딩과 파티셔닝(Sharding & Partitioning)

데이터베이스 시스템은 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하기 위한 다양한 방법을 제공합니다. 그 중 데이터베이스 샤딩(Sharding)과 파티셔닝(Partitioning)은 데이터 처리 성능을 향상시키고 확장성을 높이는데 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 데이터베이스 샤딩과 파티셔닝의 개념, 주요 차이점, 장단덤 그리고 실제 구현 사례를 알아보겠습니다.

 

1. 데이터베이스 샤딩과 파티셔닝의 개념

1.1 데이터베이스 샤딩(Sharding)

샤딩은 대규모 데이터를 여러 개의 데이터베이스 서버로 분산하는 기술입니다. 이를 통해 단일 데이터베이스에 저장된 데이터를 물리적으로 분리하여 각 서버에서 처리량을 분산시킬 수 있습니다. 샤딩은 주로 대규모 트래픽을 처리해야 하는 시스템에서 사용됩니다.

샤딩은 수평적 확장을 가능하게 하며 데이터의 크기와 사용량이 증가하는 환경에서 특히 유용합니다. 대규모 전자상거래 플랫폼, 소셜 미디어 애플리케이션, 금융 거래 시스템 등에서 널리 사용되고 있습니다.

• 샤드(Shard) : 데이터를 분산 저장하는 개별 데이터베이스
• 샤딩 키(Sharding Key) : 데이터를 특정 샤드로 분산시키기 위한 기준

1.2 데이터베이스 파티셔닝 (Partitioning)

파티셔닝은 하나의 데이터베이스 내에서 테이블을 논리적으로 나누어 관리하는 방법입니다. 파티셔닝된 데이터는 물리적으로는 하나의 데이터베이스에 저장되지만 데이터 액세스 성능을 개선하고 관리 효율성을 높입니다. 파티셔닝은 주로 데이터의 크기가 크고 특정 기준으로 데이터를 구분하여 조회 성능을 향상시키고자 할 때 사용됩니다.

• 파티션(Partition) : 하나의 테이블을 분리하여 저장한 단위
• 파티셔닝 키(Partitioning Key) : 데이터를 파티션에 분산시키는 기준

파티셔닝은 데이터의 관리와 접근을 최적화하며, 데이터 삭제, 백업, 복구를 단위별로 처리할 수 있는 유연성을 제공합니다.

 

2. 샤딩과 파티셔닝의 차이점

항목	샤딩	파티셔닝
적용범위	여러 데이터베이스 서버	하나의 데이터베이스 내부
목적	데이터베이스 확장성과 분산처리	단이 ㄹ데이터베이스 내의 성능 최적화
구현 복잡도	상대적으로 높음	상대적으로 낮음
데이터 이동	각 샤드 간 독립적	파티션 간 데이터가 동일한 데이터베이스에 존재
장점	무한한 수평 확장 가능	데이터 접근 속도 개선

샤딩과 파티셔닝은 각각의 목적과 환경에 따라 선택적으로 사용됩니다. 샤딩은 대규모 확장이 필요한 시스템에 적합하며, 파티셔닝은 단일 데이터베이스 내에서 성능 최적화를 추구할 때 유용합니다.

 

3. 샤딩과 파티셔닝의 장단점

3.1 샤딩의 장점과 단점

장점:

• 수평적 확장성: 데이터베이스 서버를 추가하여 무한히 확장 가능.
• 트래픽 분산: 여러 서버에 요청을 분산하여 고성능 유지.
• 장애 격리: 특정 샤드에 문제가 발생해도 다른 샤드는 영향을 받지 않음.

단점:

• 복잡한 구현: 샤딩 키 설계와 데이터베이스 관리가 어려움.
• 데이터 불균형: 샤딩 키 선택에 따라 특정 샤드에 데이터가 몰릴 수 있음.
• 복잡한 쿼리 처리: 여러 샤드에서 데이터를 조회해야 하는 경우 성능 저하.
• 운영 비용 증가: 여러 서버를 관리해야 하므로 유지 보수 비용이 증가.

3.2 파티셔닝의 장점과 단점

장점:

• 성능 최적화: 테이블 데이터를 논리적으로 분리하여 액세스 속도 향상.
• 효율적 관리: 파티션 단위로 데이터 삭제, 백업, 복구가 가능.
• 테이블 잠금 감소: 특정 파티션만 잠금 처리하여 동시 작업 성능 향상.

단점:

• 제한된 확장성: 단일 데이터베이스 내에서만 관리되므로 확장에 한계.
• 설계 의존성: 파티셔닝 키가 잘못 설계되면 성능이 오히려 저하될 수 있음.
• 운영 복잡성: 파티션 수가 많아질 경우 관리가 복잡해질 수 있음.

4. 샤딩과 파티셔닝의 주요 기법

4.1 샤딩 기법

1. 범위 샤딩(Range Sharding)
   • 데이터를 범위에 따라 샤드에 분배.
2. 해시 샤딩(Hash Sharding)
   • 샤딩 키의 해시 값을 사용해 샤드를 선택.
   • 균등한 데이터 분산이 가능.
3. 지리적 샤딩(Geo Sharding)
   • 데이터를 지역(예: 국가, 도시) 단위로 분산.
   • 지역 기반 애플리케이션에서 사용.

4.2 파티셔닝 기법

1. 범위 파티셔닝(Range Partitioning)
   • 특정 범위의 데이터를 기준으로 분할.
   • 예: 날짜 기준으로 2023년 데이터는 Partition A, 2024년 데이터는 Partition B.
2. 리스트 파티셔닝(List Partitioning)
   • 특정 값 목록에 따라 데이터를 분할.
   • 예: 서울 데이터는 Partition A, 부산 데이터는 Partition B.
3. 해시 파티셔닝(Hash Partitioning)
   • 데이터를 해시 함수로 분할하여 균등하게 분배.
4. 컴포지트 파티셔닝(Composite Partitioning)
   • 두 개 이상의 파티셔닝 기법을 조합하여 사용.
   • 예: 범위 + 해시 파티셔닝.

5. 샤딩과 파티셔닝 설계 시 고려 사항

5.1 샤딩 설계 시 고려 사항

• 샤딩 키 선택: 데이터 불균형을 방지할 수 있는 적절한 샤딩 키 선정.
• 데이터 이동 계획: 샤드 추가/제거 시 데이터를 어떻게 이동할지 고려.
• 애플리케이션 설계: 애플리케이션이 여러 샤드에 분산된 데이터를 처리할 수 있도록 설계.

5.2 파티셔닝 설계 시 고려 사항

• 파티셔닝 키 선택: 자주 조회되는 데이터를 기준으로 적절한 키를 선택.
• 파티션 크기: 각 파티션의 데이터 크기를 균등하게 유지.
• 파티션 유지 관리: 오래된 데이터를 효율적으로 삭제하거나 아카이빙.
• 자동 파티셔닝: 새로운 데이터가 자동으로 적절한 파티션에 추가되도록 설계.

6. 결론

샤딩과 파티셔닝은 대규모 데이터 처리와 데이터베이스 성능 최적화를 위해 필수적인 기술입니다. 샤딩은 여러 데이터베이스 서버에 데이터를 분산하여 확장성을 제공하며, 파티셔닝은 단일 데이터베이스 내에서 데이터를 분할하여 효율성을 높입니다. 각각의 기술은 목적과 환경에 따라 다르게 적용될 수 있으므로, 요구 사항에 맞는 전략을 선택하는 것이 중요합니다. 실제 환경에서 두 기술을 적절히 활용하면 데이터베이스의 성능과 확장성을 극대화할 수 있습니다. 추가적으로 이러한 기술들은 클라우드 기반 데이터베이스 관리 시스템에서도 널리 활용되며, 빅데이터 처리와도 밀접한 연관이 있습니다.