데이터베이스 파티셔닝: 수평 vs. 수직 - 종합 가이드

오늘날의 데이터 중심 세계에서 데이터베이스는 거의 모든 애플리케이션의 핵심입니다. 데이터 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 최적의 데이터베이스 성능을 보장하는 것이 중요해집니다. 대규모 데이터 세트를 관리하고 성능을 향상시키는 효과적인 기술 중 하나는 데이터베이스 파티셔닝입니다. 이 블로그 게시물에서는 수평 및 수직이라는 두 가지 주요 유형의 데이터베이스 파티셔닝을 자세히 살펴보고 그 미묘한 차이점, 이점, 단점을 탐구하고 각 전략을 언제 적용해야 하는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

데이터베이스 파티셔닝이란 무엇입니까?

데이터베이스 파티셔닝은 대규모 데이터베이스 테이블을 더 작고 관리하기 쉬운 조각으로 나누는 것을 포함합니다. 파티션이라고 하는 이러한 조각은 별도로 저장하고 관리할 수 있으며 잠재적으로는 서로 다른 물리적 서버에서도 가능합니다. 이 접근 방식은 향상된 쿼리 성능, 더 쉬운 데이터 관리 및 향상된 확장성을 포함하여 여러 가지 이점을 제공합니다.

데이터베이스를 파티셔닝하는 이유는 무엇입니까?

수평 및 수직 파티셔닝의 세부 사항을 살펴보기 전에 파티셔닝을 사용하는 동기를 이해하는 것이 중요합니다. 다음은 몇 가지 주요 이유입니다.

향상된 쿼리 성능: 각 쿼리에 대해 스캔해야 하는 데이터의 양을 제한함으로써 파티셔닝은 쿼리 응답 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이는 수백만 또는 수십억 개의 행이 있는 대규모 테이블의 경우 특히 그렇습니다.
향상된 확장성: 파티셔닝을 통해 데이터를 여러 서버에 분산하여 데이터베이스를 수평으로 확장할 수 있습니다. 이는 데이터 볼륨 또는 사용자 트래픽이 빠르게 증가하는 애플리케이션에 매우 중요합니다.
더 쉬운 데이터 관리: 파티셔닝은 백업, 복구 및 데이터 보관과 같은 작업을 단순화합니다. 개별 파티션을 독립적으로 관리하여 이러한 작업이 전체 데이터베이스에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.
다운타임 감소: 전체 데이터베이스의 가용성에 영향을 주지 않고 개별 파티션에서 유지 관리 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 다운타임이 최소화되고 지속적인 작동이 보장됩니다.
향상된 데이터 보안: 서로 다른 파티션에 서로 다른 보안 정책을 적용하여 데이터 액세스를 세밀하게 제어할 수 있습니다.

수평 파티셔닝

샤딩이라고도 하는 수평 파티셔닝은 테이블을 여러 테이블로 나누고 각 테이블에는 행의 하위 집합이 포함됩니다. 모든 파티션은 동일한 스키마(열)를 갖습니다. 행은 특정 파티셔닝 키를 기반으로 나뉩니다. 파티셔닝 키는 특정 행이 속하는 파티션을 결정하는 열 또는 열 집합입니다.

수평 파티셔닝 작동 방식

고객 데이터가 포함된 테이블을 상상해 보십시오. 고객의 지리적 위치(예: 북미, 유럽, 아시아)를 기준으로 이 테이블을 수평으로 분할할 수 있습니다. 각 파티션에는 해당 특정 지역에 속하는 고객만 포함됩니다. 이 경우 파티셔닝 키는 '지역' 열이 됩니다.

쿼리가 실행되면 데이터베이스 시스템은 쿼리 기준에 따라 액세스해야 하는 파티션을 결정합니다. 예를 들어 유럽 고객에 대한 쿼리는 '유럽' 파티션에만 액세스하여 스캔해야 하는 데이터의 양을 크게 줄입니다.

수평 파티셔닝 유형

범위 파티셔닝: 파티셔닝 키의 값 범위를 기준으로 파티션이 정의됩니다. 예를 들어 주문 날짜를 기준으로 주문을 분할하고 각 파티션에는 특정 월 또는 연도의 주문이 포함됩니다.
목록 파티셔닝: 파티셔닝 키의 특정 값을 기준으로 파티션이 정의됩니다. 예를 들어 국가를 기준으로 고객을 분할하고 각 파티션에는 특정 국가의 고객이 포함됩니다.
해시 파티셔닝: 해시 함수가 파티셔닝 키에 적용되어 행이 속하는 파티션을 결정합니다. 이 접근 방식은 파티션 간에 데이터를 보다 균등하게 분산시킵니다.
복합 파티셔닝: 둘 이상의 파티셔닝 방법의 조합입니다. 예를 들어 연도별 범위 파티셔닝 다음에 각 연도 내에서 지역별 목록 파티셔닝이 이어집니다.

수평 파티셔닝의 이점

향상된 쿼리 성능: 쿼리는 관련 파티션에만 액세스하면 되므로 스캔 시간이 줄어듭니다.
향상된 확장성: 데이터를 여러 서버에 분산하여 수평 확장이 가능합니다.
더 쉬운 데이터 관리: 개별 파티션을 백업, 복원 및 독립적으로 관리할 수 있습니다.
경쟁 감소: 데이터를 여러 서버에 분산하면 리소스에 대한 경쟁이 줄어들어 전반적인 성능이 향상됩니다.

수평 파티셔닝의 단점

복잡성 증가: 수평 파티셔닝을 구현하고 관리하는 것은 복잡할 수 있으며 신중한 계획과 실행이 필요합니다.
쿼리 라우팅: 데이터베이스 시스템은 각 쿼리에 대해 액세스할 파티션을 결정해야 하므로 오버헤드가 추가될 수 있습니다.
데이터 불균형: 파티션 간에 데이터가 고르지 않게 분산되면 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다.
파티션 간 조인: 다르게 분할된 테이블 간의 조인은 복잡하고 비효율적일 수 있습니다.
스키마 변경: 모든 파티션의 스키마를 수정하려면 신중한 조정이 필요합니다.

수평 파티셔닝을 사용해야 하는 경우

수평 파티셔닝은 다음과 같은 경우에 적합합니다.

테이블이 매우 큽니다(수백만 또는 수십억 개의 행).
쿼리는 일반적으로 특정 기준(예: 날짜 범위, 지역)을 기준으로 데이터의 하위 집합에 액세스합니다.
애플리케이션이 증가하는 데이터 볼륨과 사용자 트래픽을 처리하기 위해 수평으로 확장해야 합니다.
보안 또는 규정 준수상의 이유로 데이터의 다른 하위 집합을 격리해야 합니다.

수평 파티셔닝 예시

전자 상거래: 전자 상거래 웹사이트는 주문 날짜를 기준으로 주문 테이블을 수평으로 분할할 수 있습니다. 각 파티션에는 특정 월 또는 연도의 주문이 포함될 수 있습니다. 이렇게 하면 시간 경과에 따른 주문 추세를 분석하는 보고서의 쿼리 성능이 향상됩니다.

소셜 미디어: 소셜 미디어 플랫폼은 사용자 ID를 기준으로 사용자 활동 테이블을 수평으로 분할할 수 있습니다. 각 파티션에는 특정 범위의 사용자에 대한 활동 데이터가 포함될 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자 수가 증가함에 따라 플랫폼을 수평으로 확장할 수 있습니다.

금융 서비스: 금융 기관은 계정 ID를 기준으로 거래 테이블을 수평으로 분할할 수 있습니다. 각 파티션에는 특정 범위의 계정에 대한 거래 데이터가 포함될 수 있습니다. 이렇게 하면 사기 탐지 및 위험 관리를 위한 쿼리 성능이 향상됩니다.

수직 파티셔닝

수직 파티셔닝은 테이블을 여러 테이블로 나누고 각 테이블에는 열의 하위 집합이 포함됩니다. 모든 파티션에는 동일한 수의 행이 포함됩니다. 열은 사용 패턴과 관계를 기준으로 나뉩니다.

수직 파티셔닝 작동 방식

`customer_id`, `name`, `address`, `phone_number`, `email` 및 `purchase_history`와 같은 열이 있는 고객 데이터가 포함된 테이블을 고려해 보십시오. 일부 쿼리는 고객의 이름과 주소에만 액세스해야 하고 다른 쿼리는 구매 내역이 필요한 경우 이 테이블을 두 개의 테이블로 수직으로 분할할 수 있습니다.

`customer_info`: `customer_id`, `name`, `address`, `phone_number`, `email`
`customer_purchase_history`: `customer_id`, `purchase_history`

`customer_id` 열은 두 테이블 간의 조인이 가능하도록 두 테이블에 모두 포함됩니다.

쿼리가 실행되면 데이터베이스 시스템은 쿼리에 필요한 열이 포함된 테이블에만 액세스하면 됩니다. 이렇게 하면 디스크에서 읽어야 하는 데이터의 양이 줄어들어 쿼리 성능이 향상됩니다.

수직 파티셔닝의 이점

향상된 쿼리 성능: 쿼리는 관련 열에만 액세스하면 되므로 I/O가 줄어듭니다.
축소된 테이블 크기: 개별 테이블이 더 작아져 관리하고 백업하기가 더 쉽습니다.
향상된 보안: 서로 다른 테이블에 서로 다른 보안 정책을 적용할 수 있습니다.
단순화된 데이터 마이그레이션: 덜 자주 사용되는 데이터를 더 저렴한 스토리지 계층으로 이동합니다.

수직 파티셔닝의 단점

복잡성 증가: 수직 파티셔닝을 구현하고 관리하는 것은 복잡할 수 있으며 신중한 계획이 필요합니다.
필수 조인: 여러 파티션의 데이터가 필요한 쿼리에는 조인이 필요하므로 오버헤드가 추가될 수 있습니다.
데이터 중복성: 일부 열(예: 기본 키)은 여러 테이블에서 복제해야 합니다.
트랜잭션 관리: 여러 테이블에서 데이터 일관성을 유지하려면 신중한 트랜잭션 관리가 필요합니다.

수직 파티셔닝을 사용해야 하는 경우

수직 파티셔닝은 다음과 같은 경우에 적합합니다.

테이블에 많은 수의 열이 있습니다.
서로 다른 쿼리가 열의 서로 다른 하위 집합에 액세스합니다.
일부 열은 다른 열보다 더 자주 액세스됩니다.
서로 다른 열에 서로 다른 보안 정책을 적용해야 합니다.
덜 자주 액세스되는 열을 더 저렴한 스토리지로 이동하고 싶습니다.

수직 파티셔닝 예시

고객 관계 관리(CRM): CRM 시스템은 사용 패턴을 기준으로 고객 테이블을 수직으로 분할할 수 있습니다. 예를 들어 자주 액세스하는 고객 정보(이름, 주소, 연락처 정보)는 하나의 테이블에 저장하고 덜 자주 액세스하는 정보(예: 자세한 상호 작용 기록, 메모)는 다른 테이블에 저장할 수 있습니다.

제품 카탈로그: 온라인 소매업체는 제품 카탈로그 테이블을 수직으로 분할할 수 있습니다. 자주 액세스하는 제품 정보(이름, 가격, 설명, 이미지)는 하나의 테이블에 저장하고 덜 자주 액세스하는 정보(예: 자세한 사양, 리뷰, 공급업체 정보)는 다른 테이블에 저장할 수 있습니다.

의료: 의료 제공자는 환자 기록 테이블을 수직으로 분할할 수 있습니다. 민감한 환자 정보(예: 병력, 진단, 약물)는 더 엄격한 보안 제어를 통해 하나의 테이블에 저장하고 덜 민감한 정보(예: 연락처 정보, 보험 정보)는 다른 테이블에 저장할 수 있습니다.

수평 vs. 수직 파티셔닝: 주요 차이점

다음 표는 수평 및 수직 파티셔닝 간의 주요 차이점을 요약한 것입니다.

기능	수평 파티셔닝	수직 파티셔닝
데이터 분할	행	열
스키마	모든 파티션에 대해 동일	각 파티션마다 다름
행 수	파티션마다 다름	모든 파티션에 대해 동일
주요 사용 사례	대규모 테이블의 확장성 및 성능	자주 사용되는 열에 대한 액세스 최적화
복잡성	높음	중간
데이터 중복성	최소	가능(기본 키)

올바른 파티셔닝 전략 선택

적절한 파티셔닝 전략을 선택하는 것은 데이터의 크기 및 구조, 지원해야 하는 쿼리 유형, 성능 목표를 포함한 다양한 요소에 따라 달라집니다. 다음은 일반적인 지침입니다.

테이블이 매우 크고 수평으로 확장해야 하는 경우 수평 파티셔닝을 선택합니다.
테이블에 많은 수의 열이 있고 서로 다른 쿼리가 열의 서로 다른 하위 집합에 액세스하는 경우 수직 파티셔닝을 선택합니다.
수평 및 수직 파티셔닝의 이점을 모두 결합해야 하는 경우 복합 파티셔닝을 고려하십시오.

각 파티셔닝 전략과 관련된 복잡성과 오버헤드도 고려하는 것이 중요합니다. 파티셔닝을 구현하려면 신중한 계획과 실행이 필요하며 쿼리 처리에 오버헤드가 추가될 수 있습니다. 따라서 결정을 내리기 전에 이점과 비용을 비교하는 것이 필수적입니다.

데이터베이스 파티셔닝을 위한 도구 및 기술

다음과 같은 여러 도구 및 기술이 데이터베이스 파티셔닝을 지원합니다.

SQL 데이터베이스: 대부분의 주요 SQL 데이터베이스(예: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server)는 파티셔닝에 대한 기본 제공 지원을 제공합니다.
NoSQL 데이터베이스: 많은 NoSQL 데이터베이스(예: Cassandra, MongoDB, Couchbase)는 수평 확장을 위한 샤딩 기능을 제공합니다.
데이터 웨어하우징 플랫폼: Snowflake 및 Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우징 플랫폼은 파티셔닝 및 데이터 배포를 위한 기능을 제공합니다.
미들웨어: Vitess 및 ProxySQL과 같은 미들웨어 솔루션을 사용하여 기존 데이터베이스 앞에서 파티셔닝을 구현할 수 있습니다.

데이터베이스 파티셔닝을 위한 모범 사례

성공적인 데이터베이스 파티셔닝을 보장하려면 다음 모범 사례를 따르십시오.

데이터 이해: 데이터를 분석하여 최상의 파티셔닝 키와 전략을 식별합니다.
신중한 계획: 성능 목표, 확장성 요구 사항 및 데이터 관리 요구 사항을 고려하는 자세한 파티셔닝 계획을 개발합니다.
올바른 도구 선택: 특정 요구 사항에 따라 적절한 도구 및 기술을 선택합니다.
성능 모니터링: 파티셔닝된 데이터베이스의 성능을 모니터링하여 문제를 식별하고 해결합니다.
쿼리 최적화: 파티셔닝을 활용하도록 쿼리를 최적화합니다.
관리 자동화: 백업 및 데이터 보관과 같은 일상적인 관리 작업을 자동화합니다.
아키텍처 문서화: 향후 참조 및 유지 관리를 위해 파티셔닝 아키텍처를 명확하게 문서화합니다.

결론

데이터베이스 파티셔닝은 데이터베이스 성능, 확장성 및 관리 용이성을 향상시키는 강력한 기술입니다. 수평 및 수직 파티셔닝의 차이점을 이해하고 모범 사례를 따르면 파티셔닝을 효과적으로 활용하여 까다로운 워크로드에 맞게 데이터베이스를 최적화할 수 있습니다. 대규모 전자 상거래 플랫폼, 소셜 미디어 네트워크 또는 복잡한 금융 시스템을 구축하든 데이터베이스 파티셔닝은 최적의 성능을 달성하고 원활한 사용자 경험을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 요구 사항에 가장 적합한 파티셔닝 전략을 선택하려면 데이터 및 애플리케이션 요구 사항을 신중하게 분석하십시오. 파티셔닝의 힘을 받아들이고 데이터베이스의 잠재력을 최대한 활용하십시오!

성공적인 파티셔닝의 핵심은 데이터, 애플리케이션 요구 사항 및 각 접근 방식과 관련된 절충 사항을 깊이 이해하는 데 있습니다. 특정 사용 사례에 맞는 최적의 구성을 찾기 위해 주저하지 말고 실험하고 반복하십시오.