관계형 데이터베이스의 맥락에서 파티셔닝은 대규모 데이터베이스 테이블을 더 작고 관리하기 쉬운 조각(파티션 또는 청크라고 함)으로 나누는 프로세스를 의미합니다. 각 파티션은 별도로 저장되며 다른 파티션과 독립적으로 유지 관리될 수 있으므로 쿼리 성능, 데이터베이스 관리 및 전반적인 시스템 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 더 빠른 쿼리 실행, 효율적인 데이터 구성, 최적화된 업데이트 및 삭제 프로세스, 간소화된 데이터베이스 유지 관리 작업과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
분할의 주요 개념은 데이터가 파티션에 분산되는 방식을 결정하는 열 또는 열 집합인 분할 키입니다. 분할 키의 선택은 분할 전략과 시스템의 전반적인 성능에 중요한 영향을 미칩니다. 일반적인 파티셔닝 방법으로는 범위 파티셔닝, 해시 파티셔닝, 리스트 파티셔닝, 복합 파티셔닝 등이 있습니다.
범위 파티셔닝에는 파티셔닝 키에 대해 지정된 값 범위를 기반으로 데이터를 파티션으로 나누는 작업이 포함됩니다. 각 파티션은 해당 특정 범위 내에 속하는 분할 키 값이 포함된 레코드를 저장합니다. 예를 들어 판매 데이터가 포함된 대규모 테이블은 '날짜' 열을 기준으로 분할될 수 있으며 각 파티션에는 특정 월 또는 연도의 판매 데이터가 보관됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 특정 기간 동안 레코드를 효율적으로 검색할 수 있으며 특히 시간 기반 데이터가 있는 시스템에서 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
해시 파티셔닝은 해시 함수를 사용하여 파티셔닝 키의 해시 값을 기반으로 파티션에 레코드를 할당합니다. 이 방법은 모든 파티션에 데이터를 고르게 분산시켜 균형 잡힌 시스템 성능을 보장하는 것을 목표로 합니다. 해시 파티셔닝은 여러 저장 장치와 고가용성 시스템에 데이터를 균등하게 배포하는 데 특히 유용합니다.
목록 분할은 분할 키에 대해 미리 정의된 값 목록을 기반으로 파티션에 레코드를 할당합니다. 각 파티션은 해당 파티션에 명시적으로 속하는 분할 키 값이 있는 레코드를 저장합니다. 예를 들어 고객 데이터가 포함된 테이블은 '국가' 열을 기준으로 국가별로 별도의 파티션으로 분할될 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 특정 값에 대한 데이터를 대상으로 검색할 수 있으므로 쿼리 성능이 향상됩니다.
복합 파티셔닝은 여러 파티셔닝 방법을 조합하여 사용합니다. 예를 들어, 1차 파티셔닝 키에는 범위 파티셔닝을 사용하고 2차 파티셔닝 키에는 해시 파티셔닝을 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 더욱 복잡한 파티션 구성이 가능하며 지능적으로 사용할 때 최고의 성능을 제공할 수 있습니다.
분할은 성능 향상을 제공할 뿐만 아니라 데이터베이스 관리 작업을 단순화합니다. 예를 들어 파티셔닝을 사용하면 백업 및 복원 작업에 소요되는 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 인덱스 재구축 및 데이터 재구성 작업의 영향을 최소화할 수 있습니다. 또한 파티셔닝은 다른 파티션을 온라인 상태로 유지하고 액세스할 수 있는 상태로 유지하면서 개별 파티션을 백업, 복원 또는 재구성할 수 있도록 하여 데이터 가용성을 향상시킬 수도 있습니다.
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