데이터베이스 파티셔닝

DB 파티셔닝(Database Partitioning)은 대량의 데이터를 분할하여 여러 개의 파티션으로 나누는 데이터베이스 설계 기법입니다. 이는 데이터 관리 및 성능 향상을 위해 사용됩니다.

파티셔닝을 사용하면 데이터를 여러 개의 논리적 또는 물리적 파티션으로 나눌 수 있습니다. 각 파티션은 독립적으로 관리될 수 있으며, 데이터베이스 시스템은 쿼리나 작업을 병렬로 처리하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

파티셔닝은 다음과 같은 이점을 제공할 수 있습니다:

1. 성능 향상: 대량의 데이터를 작은 단위로 분할하면 데이터 접근 시간이 단축되어 성능이 향상됩니다. 또한, 병렬 처리를 통해 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다.
2. 유지 보수 용이성: 파티션 단위로 데이터를 관리하면 데이터의 유지 보수가 용이해집니다. 예를 들어, 특정 기간에 해당하는 데이터만 유지하고 나머지는 아카이빙하거나 삭제할 수 있습니다.
3. 장애 대비: 파티션은 독립적으로 관리되므로 하나의 파티션에서 발생한 문제가 다른 파티션에 영향을 미치지 않습니다. 따라서 장애 발생 시 전체 시스템의 가용성이 향상됩니다.
4. 보안 및 권한 관리: 파티션을 사용하면 데이터에 대한 접근 권한을 더욱 세밀하게 관리할 수 있습니다. 각 파티션에 대해 별도의 보안 정책을 적용할 수 있습니다.

장단점

DB 파티셔닝은 대용량의 데이터를 효율적으로 관리하고 성능을 향상시킬 수 있는 장점이 있지만, 일부 단점도 고려해야 합니다.

장점:

1. 성능 향상: 대량의 데이터를 파티션으로 나누면 데이터 접근 시간이 단축되어 성능이 향상됩니다. 특히 쿼리의 범위를 파티션에 제한할 수 있다면 해당 파티션만 스캔하므로 응답 시간이 줄어듭니다.
2. 유지보수 용이성: 데이터를 논리적 또는 물리적으로 파티션으로 나누면 유지 보수가 용이해집니다. 특정 파티션만 이관, 삭제, 백업 또는 복원할 수 있으므로 전체 시스템에 대한 영향을 최소화할 수 있습니다.
3. 장애 대비: 파티션은 독립적으로 관리되므로 하나의 파티션에서 장애가 발생해도 다른 파티션은 정상적으로 작동합니다. 이는 시스템의 가용성을 향상시킵니다.
4. 보안 및 권한 관리: 각 파티션에 대해 별도의 보안 정책을 적용하여 데이터에 대한 접근 권한을 세밀하게 관리할 수 있습니다.

단점:

1. 복잡성: 파티션으로 나누는 과정이 복잡할 수 있으며, 올바른 파티션 키를 선택하는 것도 중요합니다. 잘못된 파티션 키 선택은 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
2. 오버헤드: 파티셔닝은 추가적인 관리 및 운영 오버헤드를 유발할 수 있습니다. 특히 파티션 간의 데이터 이동이 필요할 때 데이터 이관 작업은 비용이 발생할 수 있습니다.
3. 성능 하락 가능성: 일부 쿼리가 파티션 키를 포함하지 않는 경우 모든 파티션을 스캔해야 할 수 있으며, 이는 성능 저하를 가져올 수 있습니다. 또한 잘못된 파티션 키 선택은 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
4. 유연성 제한: 파티션 키는 변경되지 않으므로 시스템이 변경되거나 요구 사항이 변할 때 파티션 전략을 조정하기 어려울 수 있습니다.

 

수평 파티셔닝 (Horizontal Partitioning)

수평 파티셔닝은 테이블을 행 단위로 분할하는 것입니다. 즉, 테이블의 데이터를 논리적 또는 물리적으로 분할하여 각각의 파티션에 저장합니다. 이러한 방식은 일반적으로 특정 기준에 따라 데이터를 분리하거나 파티션 간의 데이터 접근 및 관리를 용이하게 합니다. 예를 들어, 시간에 따라 데이터를 분할하여 각 파티션에는 특정 기간 동안의 데이터만 저장하거나, 지역에 따라 데이터를 분할하여 지역별로 데이터를 관리할 수 있습니다.

수직 파티셔닝 (Vertical Partitioning)

수직 파티셔닝은 테이블을 열 단위로 분할하는 것입니다. 즉, 테이블의 열을 논리적 또는 물리적으로 분할하여 각각의 파티션에 저장합니다. 이러한 방식은 주로 열의 성격이나 사용 빈도에 따라 데이터를 분리하여 저장할 때 사용됩니다. 예를 들어, 자주 사용하지 않는 열을 따로 분리하여 저장하거나, 접근 패턴에 따라 자주 함께 조회되는 열을 하나의 파티션으로 묶어 저장할 수 있습니다

 

수평 파티셔닝 (Horizontal Partitioning)

장점:

1. 성능 향상: 대용량의 데이터를 여러 파티션으로 분할하여 병렬 처리를 가능하게 하므로 데이터 접근 및 처리 속도가 향상됩니다.
2. 유지보수 용이성: 데이터를 논리적인 단위로 분할하기 때문에 데이터 관리와 유지보수가 용이합니다. 특히 특정 기간의 데이터만을 유지하거나 삭제하는 등의 작업이 쉽습니다.
3. 장애 대비: 파티션은 독립적으로 관리되므로 한 파티션의 장애가 다른 파티션에 영향을 미치지 않습니다.
4. 보안 및 권한 관리: 각 파티션에 대해 별도의 보안 정책을 적용할 수 있으므로 데이터 접근 권한을 보다 세밀하게 관리할 수 있습니다.

단점:

1. 조인 오버헤드: 수평 파티셔닝은 테이블을 분할하므로 데이터를 다시 조합하기 위한 조인 연산이 빈번하게 발생할 수 있습니다.
2. 데이터 불일치 가능성: 조인 오버헤드로 인해 데이터 일관성 유지를 위한 추가적인 작업이 필요하며, 잘못된 파티셔닝 설정으로 인해 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다.

수직 파티셔닝 (Vertical Partitioning)

장점:

1. 조인 최소화: 테이블의 열을 물리적으로 분할하기 때문에 필요한 열만을 가져와서 작업할 수 있어서 조인 연산이 줄어듭니다.
2. 데이터의 논리적 분리: 테이블의 열을 논리적으로 구분하여 저장할 수 있으므로 데이터 관리가 용이합니다.

단점:

1. 성능 저하 가능성: 테이블을 수직으로 분할하면 하나의 열에 대한 작업이 다른 열에 영향을 미칠 수 있으므로 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
2. 유지보수 어려움: 수직 파티셔닝은 테이블의 열을 분할하므로 열 추가 또는 삭제에 따라 구조를 변경해야 하므로 유지보수가 어려울 수 있습니다.

 

DB 파티셔닝의 분할 기준

1. 시간 기준 분할: 데이터를 시간에 따라 분할하는 것으로, 특정 기간(일, 주, 월 등)에 해당하는 데이터를 분리하여 저장합니다. 이를 통해 과거 데이터와 현재 데이터를 분리하여 관리할 수 있습니다.
2. 지역 기준 분할: 데이터를 지리적인 영역에 따라 분할하는 것으로, 지역 또는 국가별로 데이터를 분리하여 저장합니다. 이를 통해 지역별로 데이터를 관리하고 조회 성능을 최적화할 수 있습니다.
3. 사용자 또는 그룹 기준 분할: 데이터를 사용자 또는 사용자 그룹에 따라 분할하는 것으로, 특정 사용자 또는 그룹이 접근하는 데이터를 따로 분리하여 저장합니다. 이를 통해 보안 및 권한 관리를 강화할 수 있습니다.
4. 기능 또는 업무 영역 기준 분할: 데이터를 기능이나 업무 영역에 따라 분할하는 것으로, 특정 기능이나 업무 영역에 해당하는 데이터를 따로 분리하여 저장합니다. 이를 통해 데이터 접근과 처리를 최적화할 수 있습니다.
5. 해싱 기법을 이용한 분할: 데이터의 해시 값에 따라 데이터를 분할하는 것으로, 데이터를 해시 함수를 사용하여 해시 값으로 변환한 후 일정 범위에 따라 파티션으로 나누어 저장합니다.
6. 루틴 기준 분할: 데이터를 특정 루틴 또는 프로세스에 따라 분할하는 것으로, 특정 루틴이나 프로세스가 사용하는 데이터를 따로 분리하여 저장합니다.