👨‍💻 [DB] 데이터베이스의 성능을 향상하기 위해서, 키값을 기준으로 스키마를 여러개 나눠서 저장하는 방법은 좋은 구조인가요?

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👨‍💻 안녕하세요, 윌리 프로젝트의 윌리 입니다.

데이터베이스의 성능을 향상하기 위해서, 키값을 기준으로 스키마를 여러개 나눠서 저장하는 방법은 좋은 구조인지 간략히 알아보았습니다.

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질문 >

데이터베이스의 성능을 향상하기 위해서, 키값을 기준으로 스키마를 여러개 나눠서 저장하는 방법은 좋은 구조인가요?

답변 >

키 값을 기준으로 데이터베이스 스키마를 여러 개로 나눠 저장하는 방법은 상황에 따라 성능을 크게 향상시킬 수 있지만, 고려해야 할 장단점이 있습니다. 이 방법은 샤딩(Sharding) 또는 파티셔닝(Partitioning)의 일종으로 볼 수 있습니다. 아래에 이 접근법의 장단점과 고려사항을 정리했습니다.

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장점

1. 병렬 처리 가능
2. 키값으로 데이터를 나누면 각 스키마가 독립적으로 운영될 수 있어 병렬로 읽기/쓰기 작업을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 병목 현상을 줄이고 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
3. 스케일링 용이
4. 데이터베이스가 커질수록 성능이 저하될 수 있는데, 샤딩은 수평적 확장을 가능하게 하여 더 많은 서버를 추가함으로써 용량과 성능을 개선할 수 있습니다.
5. 데이터 격리
6. 서로 다른 스키마에 데이터를 분리 저장하면 특정 키 범위의 장애가 다른 키 범위에 영향을 미치지 않도록 할 수 있습니다.
7. 효율적인 자원 관리
8. 각 스키마에 대한 읽기/쓰기 부하가 균등하게 나뉘면 리소스를 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.

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단점 및 고려사항

1. 복잡한 관리
2. 데이터베이스를 여러 개로 나누면 관리 오버헤드가 증가합니다. 데이터 스키마 설계, 인덱스 관리, 백업, 복구 등이 복잡해질 수 있습니다.
3. 개발 복잡성 증가
4. 데이터를 분할하면서 애플리케이션 레이어에서 데이터를 적절한 스키마로 라우팅해야 하는 로직이 필요합니다. 이는 개발 및 유지보수에 추가적인 비용을 발생시킵니다.
5. 불균형한 데이터 분포
6. 키 값의 분포가 균등하지 않다면 특정 스키마에 부하가 집중될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 키 설계를 신중히 해야 합니다.
7. 트랜잭션 처리 어려움
8. 여러 스키마에 분산된 데이터 간의 트랜잭션을 처리하려면 복잡도가 급격히 증가합니다. 분산 트랜잭션 관리가 필요할 수 있습니다.
9. 데이터 이동 비용
10. 데이터의 크기가 커지거나 분포가 변화하면 데이터를 재분배해야 할 수 있는데, 이는 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

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적합한 사용 사례

• 데이터 양이 매우 많고 읽기/쓰기 요청이 빈번한 경우.
• 데이터의 키값이 자연스럽게 여러 파티션으로 분할 가능할 때.
• 각 스키마 간의 데이터 의존성이 낮고 독립적인 작업이 많은 경우.
• 트래픽 증가를 대비해 수평 확장이 필수적인 경우.

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비추천 사례

• 데이터베이스 규모가 작아 단일 인스턴스로도 충분히 처리 가능한 경우.
• 여러 스키마 간에 조인(Join) 작업이 빈번히 필요한 경우.
• 트랜잭션 일관성이 매우 중요한 경우.

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결론

키 값을 기준으로 스키마를 나누는 방법은 적절한 사용 사례에서는 매우 효과적일 수 있지만, 반드시 데이터의 특성과 운영 요구 사항을 면밀히 분석한 후에 적용해야 합니다. 이를 성공적으로 구현하기 위해 샤딩 전략, 키 설계, 데이터 분포, 확장성 등을 철저히 검토해야 합니다.

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