데이터베이스 샤딩 이해
데이터베이스 샤딩 이해
최신 웹사이트와 애플리케이션은 여러 사용자의 읽기 및 쓰기 요청을 처리하기 위해 데이터베이스 기술에 크게 의존합니다. 그러나 애플리케이션의 인기가 높아지면 사용자 수가 증가하고 잦은 데이터베이스 충돌로 인해 최적의 고객 경험을 제공하기가 어려워집니다.
그렇다면 개발자는 어떻게 데이터베이스를 확장하여 증가하는 수요를 처리할 수 있을까요? 사용 사례에 따라 답은 다를 수 있지만, 데이터베이스 샤딩은 간단하고 비용 효율적인 방법 중 하나입니다. 데이터베이스 샤딩은 구현하기 쉽고 상당한 성능 향상을 제공합니다.
데이터베이스 샤딩은 단순함에도 불구하고 혼란스러운 개념일 수 있습니다. 이 글에서는 샤딩의 의미, 구현 기술, 대안, 장점과 문제점, 사용 사례를 설명하여 가장 적합한 샤딩 방법을 언제, 어떻게 적용해야 하는지 이해하는 데 도움을 드리고자 합니다.
데이터베이스 샤딩이란 무엇인가요?
데이터베이스 샤딩은 방대한 데이터베이스를 샤드라는 작은 덩어리로 분할하여 여러 컴퓨터에 분산시킵니다. 각 컴퓨터는 동일한 기술을 사용해 병렬로 작동하면서 대용량의 데이터를 처리합니다.
이는 데이터 처리 속도를 높이고 [고가용성]을 보장하는 여러 방법 중 하나입니다(https://zilliz.com/learn/ensuring-high-availability-of-vector-databases). 요청 과부하로 인해 단일 컴퓨터 또는 데이터베이스 서버에 장애가 발생하더라도 다른 서버가 읽기 및 쓰기 요청을 처리하여 원활한 사용자 환경을 유지할 수 있습니다.
그러나 샤딩은 데이터를 사용할 수 있고 액세스할 수 있는 경우에만 작동합니다. 이를 통해 개발자는 워크로드를 유기적으로 분산하고 지연 시간을 줄일 수 있습니다.
복제 및 파티셔닝은 다운타임을 방지하는 또 다른 기술입니다. 이러한 방법은 소규모 데이터베이스에 더 적합합니다. 복제는 전체 데이터베이스를 여러 서버에 복사하는 것이고, 파티셔닝은 데이터베이스를 분할하여 단일 컴퓨터에 저장하는 것입니다. 다음 섹션에서 이러한 접근 방식에 대해 자세히 설명합니다.
데이터베이스 샤딩은 어떻게 작동하나요?
샤딩은 개발자가 여러 데이터 파티션을 저장하기 위해 추가 노드 또는 서버를 설치하는 수평적 확장의 한 형태입니다. 각 파티션은 원래 데이터베이스와 동일한 스키마를 공유하는 독립적인 테이블이 됩니다. 그러나 각 샤드의 정보는 고유하며 개발자는 노드라고 하는 여러 대의 컴퓨터에 개별 청크를 저장합니다.
예를 들어, 다음 표는 고객과 고객이 구매한 품목에 대한 정보를 나타내는 단일 데이터베이스를 보여줍니다.
| 고객 ID | 이름 | 구매한 품목 |
| 10001 | A | 셔츠 |
| 10002 | B | 모자 |
| 10003 | C | 셔츠 |
| 10004 | D | 신발 |
개발자는 데이터베이스 샤딩을 사용하여 데이터베이스를 논리적 샤드라고 하는 작은 파티션으로 분할하여 별도의 컴퓨터 또는 물리적 샤드에 저장할 수 있습니다.
서버 1
| 고객 ID | 이름 | 구매한 품목 |
| 10001 | A | 셔츠 |
| 10002 | B | 모자 |
서버 2
| 고객 ID | 이름 | 구매한 품목 |
| 10003 | C | 셔츠 |
| 10004 | D | 신발 |
샤딩은 컴퓨터 클러스터의 단일 노드가 사용자 요청을 독립적으로 처리하는 공유-무공유 아키텍처에서 작동합니다. 사용자가 데이터베이스에 액세스하려고 하면 해당 사용자의 정보가 포함된 샤드만 활성화되어 들어오는 요청을 처리합니다.
개발자는 샤드 키를 사용하여 데이터를 논리적 샤드로 나눕니다. 데이터를 그룹으로 구성하는 열을 기준으로 키를 선택하거나 새 키를 만들 수 있습니다. 다음 섹션에서는 샤드 키의 작동 방식과 효율적인 샤딩을 위한 데이터 그룹을 개발하는 방법에 대해 설명합니다.
샤딩 방법 ## 샤딩 방법
개발자는 사용 사례와 처리하려는 데이터의 특성에 따라 여러 가지 샤딩 기술을 구현할 수 있습니다. 널리 사용되는 방법으로는 범위 기반 샤딩, 해시 샤딩, 디렉터리 샤딩, 지리적 샤딩이 있습니다.
범위 기반 샤딩
범위 기반 또는 동적 샤딩은 특정 값 범위를 기준으로 데이터베이스를 샤드로 분할합니다. 아래 다이어그램은 개발자가 가격 범위를 사용하여 테이블을 샤드로 분할하는 방법을 보여줍니다.
가격 기반 범위 기반 샤딩.png
가격에 따른 범위 기반 샤딩 이미지
이 예는 가격 범위를 사용하여 생성된 세 개의 논리적 샤드를 보여줍니다. 개발자는 각 청크에 고유한 샤드 키를 할당하고 별도의 물리적 샤드 또는 머신에 저장할 수 있습니다. 데이터베이스에 레코드를 기록할 때 시스템은 가격 범위에 따라 데이터가 속할 적절한 샤드를 결정하고 그에 따라 업데이트합니다.
동적 샤딩을 구현하는 것은 간단하지만, 특정 샤드에 다른 샤드보다 더 많은 레코드가 포함되어 있으면 과부하가 걸릴 수 있습니다. 위의 예에서 가격이 100달러가 넘는 상품을 구매하는 고객이 더 많으면 세 번째 샤드의 데이터 볼륨이 다른 샤드의 볼륨보다 많아집니다.
이렇게 고르지 않은 분포는 하나의 샤드에만 대부분의 데이터를 포함하게 되어 시스템 속도를 저하시키므로 샤딩의 목적에 어긋날 수 있습니다. 또한 이 방법에는 고유한 샤드 키와 해당 범위를 저장하는 조회 테이블이 필요합니다.
해시 샤딩
해시 샤딩은 특정 열을 기반으로 각 레코드에 해시 키를 할당합니다. 개발자는 열의 값을 입력으로 받는 해시 함수를 사용하여 해시 키를 생성합니다. 개발자는 해당 키 또는 해시 값에 속하는 레코드를 결정하여 데이터를 분할할 수 있습니다.
예를 들어 개발자는 열을 선택하고 그 값을 사용하여 해시 값을 생성할 수 있습니다. 이러한 값은 각 청크의 샤드 키 역할을 할 수 있으며, 개발자는 이를 다른 컴퓨터에 저장할 수 있습니다. 아래 다이어그램은 이 과정을 보여줍니다.
해시 샤딩.png
해시 샤딩은 해시 함수나 알고리즘이 데이터를 분할하는 데 사용자 정의 샤드 키가 필요하지 않기 때문에 불균등한 분포 문제를 극복합니다. 그러나 키가 의미 있는 기준에 따라 데이터를 그룹화하지 않기 때문에 개별 샤드에서 데이터를 쿼리하는 것이 어려워집니다. 알고리즘은 해시값을 무작위로 생성하고 임시 방식으로 데이터를 분할합니다.
예를 들어, 범위 기반 샤딩에서 키는 테이블의 특정 값의 범위를 반영하며 데이터 구조와 더 의미 있게 연관됩니다. 쿼리 값 범위를 기반으로 샤드를 분할하는 것이 해시 키를 기반으로 데이터를 쿼리하는 것보다 더 빠릅니다.
또한 샤드를 더 추가하거나 시스템을 업그레이드하려면 개발자가 모든 레코드에 대해 전체 해싱 알고리즘을 다시 실행해야 합니다. 이 프로세스는 여러 시스템에서 데이터 볼륨의 균형을 맞추기 위해 필요하지만 상당한 다운타임과 컴퓨팅 리소스를 수반할 수 있습니다.
디렉토리 샤딩
디렉터리 샤딩은 위에서 설명한 방법보다 더 유연합니다. 특정 열의 값을 기준으로 데이터를 나누고 조회 테이블을 사용하여 레코드가 속한 샤드를 결정합니다.
배달 영역 기반 디렉토리 샤딩.png
예를 들어, 이 그림은 배송 지역 열을 샤드 키로 사용하여 고객이 속한 지역에 따라 데이터를 분할하는 방법을 보여줍니다. 이 방법은 테이블에 4개의 구역이 있으므로 4개의 개별 샤드를 생성했습니다.
범위 기반 샤딩과 달리, 데이터 파티션은 엄격한 값 범위를 준수할 필요가 없기 때문에 더 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 또한 개발자는 특정 열의 모든 값에 대해 알고리즘적으로 키를 생성할 필요가 없기 때문에 샤드를 더 빠르게 업데이트할 수 있습니다.
하지만 이 기법은 들어오는 요청을 처리하기 위해 조회 테이블이 필요하므로 처리 속도가 느려집니다. 또한 광범위한 수의 샤드를 생성하는 열을 선택하면 조회 테이블 크기와 지연 시간이 크게 증가할 수 있습니다.
샤드 키 선택
효율적인 데이터베이스 샤딩을 위해서는 개발자가 적절한 샤딩 키를 결정하여 샤드 간에 균일한 데이터 분포를 보장해야 합니다. 데이터가 고르지 않게 분산되면 특정 샤드가 다른 샤드보다 더 많은 데이터를 포함하는 데이터 핫스팟이 될 수 있습니다.
또한 샤드 키는 처리 속도를 높이고 다운타임을 방지하기 위해 쿼리 프로세스를 단순화해야 합니다. 또한 적절한 샤드 키를 결정하려면 올바른 열을 선택해야 합니다.
아래 목록은 개발자가 샤드 키를 생성하는 데 가장 적합한 열을 선택할 때 고려할 수 있는 세 가지 중요한 요소를 강조합니다.
- 카디널리티:** 카디널리티는 개발자가 열의 고유 값을 기반으로 생성할 수 있는 최대 샤드 수를 지정합니다. 예를 들어, 3개의 고유 값이 포함된 열을 선택하면 3개의 샤드가 생성됩니다. 디렉터리 기반 샤딩은 열의 카디널리티가 낮을 때 유용합니다.
**빈도: **빈도는 특정 샤드 키에 속하는 데이터의 비율을 나타냅니다. 예를 들어, 가격을 기반으로 하는 범위 기반 샤딩의 경우 특정 가격 범위에 전체 레코드의 약 80%가 포함되어 데이터 핫스팟이 발생할 수 있습니다.
- 동적 샤드:** 동적 샤드의 데이터 볼륨은 애플리케이션의 수요 변화에 따라 변경됩니다. 예를 들어, 애플리케이션이 인기를 얻으면 사용자 인구 통계가 변경되고 20~25세 연령대의 고객 가입이 증가할 수 있습니다. 연령에 따른 범위 기반 샤딩은 20-25세 연령대에 해당하는 샤드에 더 많은 데이터가 존재하기 때문에 데이터 핫스팟을 초래할 수 있습니다.
효과적인 데이터베이스 샤딩을 보장하기 위해 개발자는 샤드 키의 카디널리티와 빈도를 고려하여 동적 샤드를 생성할지 여부를 결정해야 합니다.
대안과의 비교
데이터베이스 샤딩은 데이터베이스를 확장하는 한 가지 방법입니다. 다른 방법으로는 수직 확장, 복제, 파티셔닝 등이 있습니다. 이러한 방법이 샤딩과 어떻게 다른지 이해하면 개발자가 특정 시나리오에 적합한 확장 방법을 사용하는 데 도움이 됩니다.
수직 확장
수직 확장은 기존 서버의 용량을 업그레이드하는 것입니다. 개발자는 CPU, 하드 디스크 및 기타 소프트웨어를 추가로 설치하여 성능을 개선할 수 있습니다.
이 방법은 단일 시스템으로 사용자 요청을 처리하기에 충분하고 점진적인 성능 향상만 필요한 경우에 유용합니다.
샤딩보다 비용이 적게 들지만, 사용자 요청을 처리할 수 있는 컴퓨터가 한 대뿐이므로 서버 용량을 제한적으로만 늘릴 수 있습니다.
복제
복제는 개발자가 동일한 데이터베이스의 복사본을 만들어 여러 컴퓨터에 저장할 때 발생합니다. 이 방법은 샤딩과 마찬가지로 한 컴퓨터에 장애가 발생해도 다른 컴퓨터는 활성 상태로 유지되므로 고가용성을 보장합니다.
샤딩과 복제는 여러 컴퓨터에 걸쳐 처리를 분산한다는 점에서 비슷합니다. 그러나 샤딩은 데이터를 여러 개의 청크로 분할하는 반면, 복제는 데이터를 분할하지 않고 전체 데이터를 복사합니다.
샤딩은 대규모 데이터베이스에 더 적합하며, 복제를 위해서는 스토리지 용량이 큰 서버가 필요합니다. 각 복제본을 다른 컴퓨터에서 유지 관리하고 업데이트하는 것은 비용과 시간이 많이 소요됩니다.
파티셔닝
파티셔닝은 데이터베이스를 여러 그룹으로 분할하여 단일 컴퓨터에 저장합니다. 이 방법은 쿼리 성능을 개선하고 싶고 데이터베이스 크기가 여러 컴퓨터에 파티션을 저장할 만큼 충분히 크지 않은 경우에 적합합니다.
개발자가 날짜와 시간에 따라 데이터를 파티션할 수 있어 데이터 아카이빙을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특정 임계값보다 오래된 타임스탬프가 있는 특정 레코드를 아카이브 테이블로 옮기고 다른 테이블을 사용해 최신 레코드를 저장할 수 있습니다.
데이터베이스 샤딩의 장점 ## 데이터베이스 샤딩의 이점
데이터베이스 샤딩은 효율적인 데이터 관리를 위한 유용한 전략입니다. 웹사이트, 애플리케이션, 기타 데이터 기반 소프트웨어를 운영하기 위해 방대한 데이터에 의존하는 기업은 데이터베이스 기술의 이점을 극대화하기 위해 샤딩을 도입해야 합니다.
아래 목록에는 샤딩이 조직에 제공하는 몇 가지 이점이 자세히 나와 있습니다.
확장성: 샤딩은 데이터를 여러 대의 컴퓨터에 분할함으로써 데이터베이스 시스템을 보다 효율적으로 확장하여 증가하는 워크로드를 지원할 수 있습니다.
다운타임 최소화:** 샤딩은 공유되지 않는 아키텍처에서 작동하여 고가용성을 보장합니다. 이 전략은 한 컴퓨터의 장애가 다른 컴퓨터의 성능에 영향을 미치지 않기 때문에 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.
손쉬운 업그레이드:** 개발자가 전체 시스템을 종료하지 않고 개별 머신을 개별적으로 업데이트할 수 있으므로 성능 업그레이드 구현이 더 효율적입니다.
데이터베이스 샤딩의 과제 ## 데이터베이스 샤딩의 도전 과제
샤딩은 상당한 이점을 제공하지만, 개발자는 구현 복잡성을 증가시키는 몇 가지 문제에 직면할 수 있습니다. 아래 목록은 이러한 문제와 잠재적인 완화 전략을 강조합니다.
불균일한 분산: 데이터의 양과 다양성에 대한 불확실성으로 인해 핫스팟이 발생할 수 있습니다. 효과적인 샤드 키가 있더라도 데이터의 특성이 변경되어 개발자가 새로운 키를 선택하거나 생성해야 할 수 있습니다. 개발자는 특정 시나리오에서 데이터베이스 샤딩의 적합성을 신중하게 평가해야 합니다. 상황에 따라서는 샤딩보다 복제 또는 수직 확장이 더 실용적일 수 있습니다.
**관리 복잡성: 개발자가 각 노드의 상태를 지속적으로 모니터링하여 문제를 신속하게 파악하고 해결해야 하므로 여러 대의 시스템을 관리하는 것은 복잡합니다. 실시간 알림 메커니즘을 갖춘 강력한 모니터링 시스템은 서버 장애 발생 시 관련 팀에 알림을 보내 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
유지 관리 비용:** 여러 대의 온프레미스 서버를 유지 관리하려면 비용이 많이 들고 유지 관리 중 문제를 해결하기 위해 관련 전문 지식을 갖춘 추가 인력이 필요합니다. 조직은 클라우드 인프라로 마이그레이션하여 다양한 샤드를 호스팅하고 클라우드 공급업체가 백그라운드에서 정기적인 유지 관리 점검을 수행하도록 할 수 있습니다.
데이터베이스 샤딩 사용 사례 ## 데이터베이스 샤딩 사용 사례
위의 섹션에서는 샤딩이 유용한 사용 사례를 간략하게 소개했지만, 아래 목록에서는 이러한 시나리오를 더 자세히 분류하고 설명합니다.
대규모 웹 애플리케이션:** 광범위한 사용자 기반을 가진 전자상거래 사이트, 소셜 미디어 플랫폼, 차량 호출 앱, 게임 웹사이트는 데이터베이스 샤딩에 이상적인 후보입니다. 이러한 사이트의 관리자는 샤딩을 통해 보다 효과적으로 부하를 분산하고 피크 시간대의 다운타임을 방지할 수 있습니다.
빅 데이터 분석:** 빅 데이터를 분석하는 사용자의 경우, 샤딩은 여러 서버에 부하를 분산하여 처리 속도를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
콘텐츠 전송 네트워크(CDN): CDN은 가까운 지리적 위치에 있는 사용자의 요청을 처리하기 위해 여러 위치에 분산된 서버 그룹입니다. 개발자는 사용자의 위치에 따라 데이터베이스를 분할하고 이러한 서버에 데이터를 분산하여 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
데이터베이스 샤딩에 대한 ## 자주 묻는 질문
- **샤딩과 파티셔닝의 차이점은 무엇인가요?
샤딩과 파티셔닝은 데이터를 더 작은 청크로 분할하지만, 샤딩은 각 청크를 여러 머신 또는 노드에 분산시킵니다. 반면, 파티셔닝은 각 청크를 단일 머신 내에 저장합니다.
- **샤딩과 복제의 차이점은 무엇인가요?
복제는 전체 데이터베이스를 복사하여 다른 컴퓨터에 저장합니다. 데이터베이스를 여러 행으로 분할하고 각 청크를 여러 서버에 저장하는 샤딩에 비해 복제는 더 높은 가용성을 제공하지만 더 많은 컴퓨팅 리소스와 스토리지 용량을 필요로 합니다.
- **올바른 샤드 키는 어떻게 선택하나요?
적절한 샤드 키를 선택하려면 개발자가 데이터를 나누기 위한 적절한 열을 결정해야 합니다. 샤드 키는 카디널리티가 낮고 빈도가 같아야 합니다.
카디널리티는 열 값에 따라 가능한 최대 샤드 수를 의미합니다. 예를 들어, 4개의 고유 값이 포함된 열을 선택하면 4개의 샤드가 생성됩니다. 빈도는 각 샤드에 포함된 데이터의 비율을 나타냅니다.
또한 애플리케이션의 수명 주기 동안 정적으로 유지되는 샤드를 선택하거나 생성합니다. 데이터 볼륨이 변경될 가능성이 있는 샤드는 핫스팟을 발생시킬 수 있으며, 일부 샤드는 다른 샤드보다 더 많은 볼륨을 갖게 됩니다.
- **데이터베이스 샤딩의 주요 과제는 무엇인가요?
데이터베이스 샤딩은 개발자가 분석을 수행하기 위해 여러 컴퓨터의 데이터에 액세스하기 위해 쿼리를 작성해야 하므로 쿼리 오버헤드가 증가합니다.
또한 조직이 여러 서버를 유지 관리하고 중단을 방지하기 위해 서버 상태를 모니터링해야 하므로 인프라 비용이 증가합니다.
또한 데이터의 양과 다양성이 증가하면 샤드를 업데이트하고 재조정하는 작업도 복잡해집니다. 어떤 상황에서는 적합한 샤딩 기술이 다른 상황에서는 더 이상 실용적이지 않을 수도 있습니다.
- **데이터베이스 샤딩은 소규모 애플리케이션에 적합한가요?
데이터베이스 샤딩은 처리 속도와 처리량을 개선하는 데 유용한 기술이지만, 소규모 애플리케이션에는 적합하지 않습니다. 데이터 볼륨이 단일 서버에서 단일 데이터베이스를 유지하는 것이 더 이상 지속 가능하지 않은 지점에 도달했을 때만 구현하는 것이 실용적입니다.
관련 리소스
개발자는 일반적으로 정형 데이터 세트에 샤딩을 적용하지만, 다음 리소스는 비정형 데이터 및 벡터 데이터베이스의 맥락에서 개념을 이해하는 데 도움이 될 것입니다:
샤딩, 파티셔닝 및 세그먼트 - 데이터베이스 최대한 활용하기](https://zilliz.com/blog/sharding-partitioning-segments-get-most-from-your-database)(https://zilliz.com/blog/sharding-partitioning-segments-get-most-from-your-database)
멀티 클라우드 환경에서 벡터 데이터베이스 배포](https://zilliz.com/learn/Deploying-Vector-Databases-in-Multi-Cloud-Environments)
클라우드 네이티브 벡터 데이터베이스 관리 시스템의 구조](https://zilliz.com/blog/anatomy-of-a-cloud-native-vector-database-management-system)