샤딩(Sharding)

데이터베이스 샤딩에 대해서 알아보자.

데이터베이스 샤딩은 대규모 데이터베이스 시스템에서 데이터의 성능과 확장성을 향상시키기 위한 중요한 기술이다. 이 개념은 데이터를 작은 단위로 분할하여 여러 데이터베이스 서버에 분산 저장하는 것을 의미한다. 샤딩을 통해 데이터베이스 시스템은 수평적으로 확장 가능해지며, 이는 한 서버의 자원이 부족해질 때 추가 서버를 추가하여 처리 용량을 늘릴 수 있음을 의미한다.

샤딩 방식

샤딩은 크게 두 가지 방식으로 나눌 수 있다.

첫 번째는 수평 샤딩이다. 수평 샤딩에서는 각 테이블의 로우를 여러 서버에 나누어 저장한다. 예를 들어, 사용자 테이블이 있다고 가정하면, 사용자 ID를 기준으로 특정 범위의 사용자 데이터를 각기 다른 서버에 분산 저장할 수 있다. 이렇게 하면 특정 서버에 대한 부담이 줄어들고, 각 서버는 자신에게 할당된 데이터만 처리하면 되므로 전체 시스템의 성능이 향상된다.

두 번째 방식은 수직 샤딩이다. 수직 샤딩에서는 테이블을 컬럼 단위로 나누어 저장한다. 예를 들어, 사용자 테이블의 경우, 사용자의 기본 정보(이름, 이메일 등)는 한 서버에 저장하고, 사용자의 활동 기록(로그인 기록, 주문 내역 등)은 다른 서버에 저장할 수 있다. 이렇게 하면 특정 쿼리나 작업이 특정 서버에 집중되지 않고 분산되어 처리할 수 있게 되어 성능이 향상된다.

샤딩을 구현할 때는 샤딩 키의 선택이 매우 중요하다. 샤딩 키는 데이터를 분할하는 기준이 되는 값으로, 잘못된 샤딩 키를 선택하면 데이터가 고르게 분산되지 않고 특정 서버에 데이터가 집중될 수 있다. 이는 특정 서버의 부하를 증가시키고 전체 시스템의 성능 저하를 초래할 수 있다. 따라서 샤딩 키는 데이터의 고른 분포를 보장할 수 있도록 신중하게 선택해야 한다.

샤딩의 장점

샤딩의 장점은 무엇보다도 시스템의 확장성과 성능을 향상시킬 수 있다는 점이다. 단일 데이터베이스 서버의 처리 용량이 한계에 도달하면, 추가 서버를 통해 용량을 확장할 수 있다. 또한, 여러 서버에 데이터를 분산 저장함으로써 쿼리 처리 속도가 빨라지고, 데이터 읽기 및 쓰기 작업이 병렬로 수행될 수 있다.

하지만 샤딩에는 몇 가지 단점도 존재한다. 첫째, 시스템의 복잡도가 증가한다. 여러 서버에 데이터를 분산 저장하기 때문에 데이터 일관성을 유지하는 것이 어려워진다. 예를 들어, 여러 서버에 걸친 트랜잭션을 관리하는 것은 매우 복잡할 수 있으며, 이는 개발 및 유지 보수 비용을 증가시킨다. 둘째, 샤딩 키의 변경이 어렵다. 한번 샤딩 키를 선택하고 데이터를 분산 저장하면, 샤딩 키를 변경하기 위해서는 전체 데이터를 다시 분산 저장해야 하는 번거로움이 있다.

샤딩의 또 다른 고려 사항은 데이터 이동이다. 서버 간의 데이터 이동은 네트워크 비용을 발생시키고, 데이터 이동 중에는 서비스 가용성이 떨어질 수 있다. 따라서 샤딩을 계획할 때는 이러한 네트워크 비용과 가용성 문제를 충분히 고려해야 한다.

종합적으로, 데이터베이스 샤딩은 대규모 데이터베이스 시스템의 성능과 확장성을 높이는 데 매우 유용한 기술이다. 샤딩을 통해 데이터 처리 능력을 향상시키고, 시스템의 용량을 유연하게 확장할 수 있다.

그러나 샤딩을 구현할 때는 샤딩 키의 선택, 데이터 일관성 유지, 데이터 이동 등의 여러 가지 고려 사항을 신중하게 판단해야 한다. 이러한 점을 충분히 고려하여 샤딩을 올바르게 구현하면, 대규모 데이터베이스 시스템에서 효율적이고 안정적인 데이터 처리가 가능해진다.