데이터베이스 샤딩, 데이터 파티셔닝 또는 간단히 샤딩이라고도 하는 수직 파티셔닝은 대규모 데이터베이스를 샤드 또는 파티션이라고 하는 더 작고 관리하기 쉬운 조각으로 나누는 프로세스를 의미합니다. 이러한 소규모 데이터 저장소는 여러 서버 또는 인스턴스에 분산될 수 있으므로 데이터 저장 및 검색 작업의 성능, 확장성 및 안정성이 향상됩니다. 확장성의 측면에서 수직 분할은 조직이 계속 증가하는 데이터 볼륨을 처리하고 이러한 대규모 데이터 세트에 의존하는 애플리케이션의 증가하는 워크로드를 효율적으로 관리하는 데 중요한 역할을 합니다.
수직 파티셔닝의 주요 목표는 워크로드와 함께 데이터를 균등하게 분산하여 단일 서버나 인스턴스가 성능 병목 현상을 일으키지 않도록 하는 것입니다. 이는 분할 키(파티션 키라고도 함)를 기반으로 데이터 행 또는 열을 분할하여 달성됩니다. 샤드 키는 일반적으로 시계열 데이터, 지리적 위치 또는 고객 세분화와 같은 특정 속성이나 애플리케이션 요구 사항을 기반으로 선택됩니다. 그런 다음 데이터는 서로 다른 서버의 별도 샤드에 저장되며, 각 샤드는 전체 데이터 세트의 일부를 처리합니다.
데이터베이스가 증가함에 따라 증가된 데이터 요구 사항을 수용하기 위해 새로운 샤드를 쉽게 추가할 수 있으므로 수직 파티셔닝을 통해 선형 확장이 가능합니다. 종종 "스케일 아웃"이라고도 하는 이러한 종류의 확장 아키텍처는 AppMaster 플랫폼에서 생성된 것과 같은 대규모 애플리케이션을 지원하는 데 매우 중요합니다. 여기서 사용자 요구는 빠르게 변하고 요구 사항은 시간이 지남에 따라 발전할 수 있습니다. Business+ 및 Enterprise 구독 계획에 따라 수직으로 분할된 데이터베이스를 온프레미스에서 호스팅하여 데이터 주권을 보장하고 고성능, 확장성 및 안정성에 대한 요구를 충족할 수 있습니다.
수직 파티셔닝은 대기 시간 향상, 쿼리 시간 단축, 스토리지 용량 증가, 내결함성 향상 등 최신 애플리케이션 개발에 몇 가지 주요 이점을 제공합니다. 여러 서버 또는 인스턴스에 데이터를 분산함으로써 조직은 대규모 데이터 세트에 대한 쿼리 시간을 크게 줄일 수 있을 뿐만 아니라 서버 오류 또는 데이터베이스 인프라의 성능 문제로 인한 영향을 완화할 수도 있습니다.
많은 장점과 함께 수직 분할에는 몇 가지 문제도 발생한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 여기에는 운영 복잡성 증가, 데이터 배포 및 재조정, 백업 및 복구 관리, 샤드 간 트랜잭션, 글로벌 일관성이 포함됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 조직은 강력한 샤드 관리 전략을 개발하고, 데이터 배포 접근 방식을 신중하게 고려하고, 특정 사용 사례에 가장 적합한 도구와 기술을 선택해야 합니다.
수직 파티셔닝 솔루션의 채택은 일반적으로 끊임없이 증가하는 데이터 볼륨을 처리할 수 있는 확장 가능하고 성능이 뛰어난 애플리케이션에 대한 요구가 증가함에 따라 이루어졌습니다. 최근 연구 및 통계에 따르면 전 세계 빅 데이터 및 비즈니스 분석 시장은 연평균 복합 성장률(CAGR) 13.2%로 2022년까지 2,743억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 인상적인 성장 궤적은 현대 소프트웨어 개발 환경에서 수직 파티셔닝과 같은 확장 가능한 데이터베이스 아키텍처의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다.
수직 분할 구현의 성공적인 사례는 다양한 산업 및 사용 사례에서 찾을 수 있습니다. Google, Facebook, Amazon과 같은 주요 기술 회사는 데이터베이스를 확장하고 전 세계 수십억 명의 사용자가 생성하는 엄청난 양의 데이터를 지원하기 위해 샤딩 전략을 채택했습니다. 전자상거래 영역에서 온라인 마켓플레이스는 수직 분할을 활용하여 대규모 재고와 고객 기반을 수용하고 블랙 프라이데이나 사이버 먼데이와 같이 트래픽이 많은 기간 동안 원활하고 응답성이 뛰어난 사용자 경험을 보장합니다. 마찬가지로 사물 인터넷(IoT) 공간에서 운영되는 조직은 연결된 장치와 센서에서 생성된 방대한 양의 데이터를 관리하는 동시에 짧은 응답 시간을 유지하기 위해 샤딩 기술을 채택했습니다.
요약하면, 수직 분할은 조직이 분산 환경에서 대용량 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있도록 지원하는 확장 가능한 데이터베이스 아키텍처의 중요한 측면입니다. 데이터 양이 계속해서 기하급수적으로 증가하고 사용자 요구가 진화함에 따라 수직 파티셔닝 기술을 수용하는 것은 성능이 뛰어나고 안정적인 애플리케이션을 구축하려는 소프트웨어 개발자에게 점점 더 중요한 전략이 되고 있습니다. 강력하고 포괄적인 도구 세트를 갖춘 AppMaster 플랫폼은 사용자가 효율적이고 분산된 데이터베이스 아키텍처를 갖춘 확장 가능한 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 설계, 구축 및 배포할 수 있도록 지원합니다.
