[TIL] 데이터 베이스의 확장

분산 시스템 이론에 대해 정리

• NoSQL(비관계형 데이터베이스)은 애초에 분산 환경에서 쉽게 확장할 수 있도록 설계되었고, RDBMS(관계형 데이터베이스)도 트래픽 증가에 따라 서버 수를 확장할 필요가 있다. 이번 글에서는 이때 어떤 방식으로 분산 시스템을 구성하는지 알아본다.

 

분산 시스템 이론 (CAP 이론)

이 분산 시스템은 어떤 분산 시스템입니까 → 무조건, Partition Tolerance(분할내성)이 있어야 함 (노드 간 연결이 끊기더라도 전체가 망가지지 않음)

 

 

1. Partitioning

• 하나의 테이블을 여러 데이터로 쪼개어서 저장하는 것을 의미한다.
• 분할 종류
  
  • Vertical Partitioning : 칼럼(열) 쪼개기
  • Horizontal Partitioning (Sharding) : 로우(행) 쪼개기

 

 

 

2. Replication

• 같은 데이터를 여러 노드에 복제(동일하게)
• 쓰기 담당(Master/Primary) / 읽기 담당(Replica) 노드를 나누고, 쓰기 발생 시 모든 읽기 담당 노드에 그 변경사항을 동기화한다
• 목적: 읽기 요청을 여러 노드에 분산시켜 부하를 낮추고, 특정 노드 장애 시에도 다른 복제본으로 서비스를 계속할 수 있게 함
  (앞서 CAP 이론에서 Availability를 선택한 시스템들이 실제로 이걸 구현하는 방법 중 하나가 Replication이다.)