샤딩이란 무엇이며 어떻게 작동하나요?
샤드는 기본 데이터베이스에서 분리되어 별도의 서버나 위치에 저장되는 데이터베이스의 일부입니다. 이를 통해 특정 작업이나 데이터를 여러 서버에 분산하여 성능과 확장성을 향상시킬 수 있는 수평 분할이 가능합니다. . 데이터를 더 작은 샤드로 분할함으로써 각 서버는 데이터의 특정 하위 집합에 집중하여 개별 서버의 로드를 줄이고 전체 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다.
다음을 포함하여 다양한 유형의 샤딩이 있습니다. 범위 기반 샤딩: 특정 키나 속성을 기반으로 데이터를 범위로 나누고 각 범위를 별도의 샤드에 할당하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 전자 상거래 사이트의 데이터베이스는 범위 기반 샤딩을 사용하여 고객을 성을 기준으로 여러 샤드로 나눌 수 있습니다.
2. 해시 기반 샤딩: 여기에는 해시 함수를 사용하여 특정 키나 속성을 기반으로 데이터를 다른 샤드에 매핑하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼은 해시 기반 샤딩을 사용하여 사용자 이름을 기반으로 사용자를 여러 샤드에 분산시킬 수 있습니다.
3. 일관된 해싱: 이는 샤드 수가 변경되더라도 각 샤드에 일관된 데이터 하위 집합이 포함되도록 보장하는 해시 기반 샤딩의 변형입니다. 이는 시스템의 성능과 확장성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. 복합 샤딩: 여기에는 범위 기반 샤딩과 해시 기반 샤딩의 조합을 사용하여 여러 샤드에 데이터를 배포하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어, 온라인 게임 플랫폼에서는 복합 샤딩을 사용하여 플레이어를 위치와 게임 유형에 따라 여러 샤드로 나눌 수 있습니다. 샤딩은 다음을 포함한 여러 가지 이점을 제공할 수 있습니다. 향상된 성능: 샤딩은 여러 서버에 데이터를 분산함으로써 개별 서버의 로드를 줄여 시스템 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 확장성: 샤딩을 사용하면 데이터를 수평으로 분할할 수 있으므로 필요에 따라 더 많은 서버를 추가하여 시스템을 더 쉽게 확장할 수 있습니다.
3. 유연성: 샤딩은 다양한 속성이나 키를 기반으로 데이터를 배포하는 데 사용할 수 있으므로 데이터 저장 및 처리 방법에 더 큰 유연성을 제공합니다.
4. 고가용성: 샤딩은 여러 서버에 데이터를 분산함으로써 단일 실패 지점의 위험을 줄여 시스템 가용성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 샤딩에는 다음과 같은 몇 가지 잠재적인 단점도 있습니다. 복잡성 증가: 샤딩은 추가 인프라 및 유지 관리가 필요하므로 시스템에 복잡성을 추가할 수 있습니다.
2. 데이터 일관성: 샤딩을 사용하면 한 샤드에 대한 변경 사항이 다른 샤드에 즉시 반영되지 않을 수 있으므로 여러 샤드에서 데이터 일관성을 보장하기가 더 어려울 수 있습니다.
3. 네트워크 대기 시간: 서로 다른 샤드 간의 통신으로 인해 네트워크 대기 시간이 발생할 수 있으며, 이는 시스템 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
4. 데이터 지역성: 샤딩을 사용하면 데이터에 액세스하는 애플리케이션과 동일한 서버 또는 위치에 데이터를 저장하는 것이 더 어려워지고, 이는 시스템 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
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