[SQLD] 1-2 데이터 모델과 성능(분산 데이터베이스)

이하영·2023년 3월 16일
SQLD
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SQLD 자격증

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SQLD 자격증 공부하면서 정리한 내용들을 작성한 글입니다.

6. 분산 데이터베이스와 성능

(1) 분산 데이터베이스란?

  • 여러 곳으로 분산되어있는 데이터베이스(DB)를 하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스(DB)
  • 논리적으로 동일한 시스템에 속하지만, 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로는 분리되어 있는 데이터 집합

(2) 분산 데이터베이스를 만족하기 위한 투명성 6가지

  1. 분할 투명성(단편화)

    • 하나의 논리적 Relation이 여러 단편으로 분할되어 각 사본이 여러 site에 저장

  2. 위치 투명성

    • 사용하려는 데이터의 저장 장소 명시 불필요
    • 위치정보가 시스템 카탈로그에 유지

  3. 지역사상 투명성

    • 지역 DBMS와 물리적 DB 사이의 Mapping 보장
    • 각 지역 이름과 무관한 이름 사용

  4. 중복 투명성

    • DB 객체가 여러 site에 중복되어 있는지 알 필요가 없는 성질

  5. 장애 투명성

    • 구성요소의 장애에 무관한 트랜잭션의 원자성 유지

  6. 병행 투명성

    • 다수 트랜잭션 동시 수행시 결과의 일관성 유지
    • TimeStamp
    • 분산 2단계 Locking 이용

(3) 분산 데이터베이스 장/단점

  • 장점

    • 지역 자치성, 신뢰성, 가용성, 효용성, 융통성, 빠른 응답속도, 비용절감, 각 지역 사용자 요구 수용

  • 단점

    • 비용증가, 오류의 잠재성 증대, 설계 관리의 복잡성, 불규칙한 응답 속도, 통제의 어려움, 데이터 무결성 위협

(4) 분산 데이터베이스 적용 기법

  1. 테이블 위치 분산
    • 테이블 구조는 변경되지 X
    • 테이블이 다른 DB에 중복으로 생성되지 X
    • 정보를 이용하는 형태가 각 위치별로 차이가 있을 경우에만 사용
      (위치 : 서버 컴퓨터)
    • 테이블의 위치를 파악할 수 있는 도식화된 위치별 DB 문서가 필요함
  1. 테이블 분할 분산

  • 수평 분할

    • 로우(행) 단위로 분리/열이나 칼럼은 분리X
    • 지사별로 다를 때 / 자사의 데이터만 수정 가능
      → 데이터가 지사별 별도로 존재하기 때문에 중복 발생 X
      → 데이터 무결성 보장

  • 수직 분할

    • 칼럼 단위로 분리
    • 각 테이블에 동일한 PK가 있어야 함
    • 데이터 중복 발생 X
  1. 테이블 복제 분산
  • 동일한 테이블을 다른 지역이나 서버에서 동시에 생성하여 관리하는 유형
  • 부분 복제
    • 마스터 DB에서 테이블의 일부의 내용만 다른 지역이나 서버에 위치시킴
    • 통합된 테이블은 본사에 저장, 지사별로 각 지사에 해당하는 로우(행)를 가지는 형태
    • 지사에서 데이터 선 발행 후 본사는 지사 데이터 통합(↔ 광역 복제)
    • 다른 지역간 데이터 복제는 실시간 처리보다 배치 처리를 이용
    • 데이터의 정합성 일치 어려움
    • 본사의 데이터를 이용하여 통계, 이동 등을 관리하며 지사에 있는 데이터를 이용하여 지사별로 빠른 업무수행을 한다.

(출처)https://dataonair.or.kr/db-tech-reference/d-guide/sql/?pageid=4&mod=document&uid=336

  1. 테이블 요약 분산

(5) 분산 DB 설계를 고려해야 하는 경우

  1. 성능이 중요한 사이트
  2. 공통코드, 기준정보, 마스터 데이터의 성능 향상
  3. 실시간 동기화가 요구되지 않는 경우, Near Real Time(거의 실시간)
  4. 특정 서버에 부하가 집중되어 부하를 분산
  5. 백업 사이트를 구성하는 경우
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