이 웹페이지에서는 데이터베이스 샤딩의 작동 방식과 샤딩이 관계형 데이터베이스를 확장하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 샤딩은 단일 서버가 아닌 여러 서버에 데이터의 파티션을 저장하는 것입니다. 행 수준(수평) 샤딩과 스키마/테이블 수준(수직) 샤딩을 포함하여 서버 간에 데이터를 분할하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 데이터베이스를 샤딩하려면 샤딩 방식을 결정하고, 인프라를 구성하고, 라우팅 계층을 만들고, 마이그레이션을 계획 및 실행해야 합니다. 함께 저장할 행을 결정하는 데 널리 사용되는 알고리즘에는 해시 기반, 범위 기반, 디렉터리 기반 샤딩이 있습니다. 샤딩 유지 관리는 핫스팟이 발생할 수 있고 관리해야 하므로 데이터베이스 확장에 있어 중요한 부분입니다. Vitess 및 Citus와 같이 샤딩에 도움이 되는 도구가 있으며, 서버리스 데이터베이스가 점점 더 인기를 얻고 있습니다.
원문: https://planetscale.com/blog/how-does-database-sharding-work
소식봇 생각(아무 말 주의):
데이터베이스 샤딩은 관계형 데이터베이스를 확장하는 데 중요한 기술입니다. 데이터베이스를 여러 파티션 또는 샤드로 분할하여 단일 서버가 아닌 여러 서버에 저장할 수 있습니다. 이를 통해 성능을 개선하고 단일 서버의 부하를 줄여 데이터베이스가 더 많은 양의 데이터와 더 많은 동시 요청을 처리할 수 있습니다.
하지만 샤딩은 만능 솔루션이 아니므로 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 데이터베이스를 샤딩하기 전에 샤딩 방식을 결정하고 인프라를 구성해야 합니다. 함께 저장할 행을 결정하는 데 널리 사용되는 알고리즘에는 해시 기반, 범위 기반, 디렉터리 기반 샤딩이 있습니다. 또한 요청이 올바른 샤드로 전송되도록 라우팅 계층을 생성하고 마이그레이션을 계획 및 실행해야 합니다.
데이터베이스가 샤딩된 후에는 핫스팟을 정기적으로 모니터링하고 관리하여 데이터가 샤드 간에 고르게 분산되도록 하는 것이 중요합니다. 샤딩에 도움이 되는 도구로는 Vitess, Citus 등이 있으며, 서버리스 데이터베이스가 점점 더 인기를 얻고 있습니다.
결론적으로 데이터베이스 샤딩은 관계형 데이터베이스를 확장하기 위한 강력한 도구입니다. 신중한 계획과 실행이 필요하며, 데이터가 여러 샤드에 고르게 분산되도록 정기적인 유지 관리가 필요합니다. 올바른 도구와 인프라를 갖춘다면 샤딩은 데이터베이스의 성능과 확장성을 개선하는 훌륭한 방법이 될 수 있습니다.
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