데이터베이스가 점점 더 커지고 복잡해짐에 따라 성능과 확장성을 효율적으로 제어하는 ​​것이 중요해졌습니다. 데이터베이스 샤딩은 이러한 장애물을 극복하는 데 사용되는 한 가지 방법입니다. "샤딩"으로 알려진 데이터베이스 파티셔닝은 대규모 데이터베이스를 "샤드"라고 하는 더 작고 관리하기 쉬운 세그먼트로 나눕니다. 각 샤드를 여러 서버에 분산하면 확장성과 처리량이 향상될 수 있습니다. 각 서버는 전체 데이터의 일부를 보유하고 있습니다.

이 글에서는 샤딩이 무엇인지, 샤딩이 왜 중요한지, MySQL에서 샤딩을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 또한 실제 사례와 함께 이 접근 방식의 이점과 잠재적인 과제에 대해서도 논의하겠습니다.

데이터베이스 샤딩이란 무엇입니까?

데이터베이스 샤딩은 여러 데이터베이스 또는 서버에 데이터를 수평으로 분할하는 데 사용되는 전략입니다. 샤딩은 모든 레코드를 하나의 대규모 데이터베이스에 저장하는 대신 데이터 세트를 각각 데이터의 하위 집합을 포함하는 여러 개의 작은 조각(샤드)으로 분할합니다. 각 샤드는 독립적인 데이터베이스로 작동하지만 함께 작동하여 전체 데이터 세트에 대한 액세스를 제공합니다.

예를 들어 사용자 데이터베이스가 있다고 가정해 보겠습니다. 모든 사용자 데이터를 단일 데이터베이스에 저장하는 대신 사용자를 지역별로 분할하여 데이터베이스를 분할할 수 있습니다. 이런 방식으로 북미 사용자를 하나의 샤드에 저장하고 유럽 사용자를 다른 샤드에 저장할 수 있습니다.

샤딩이 필요한 이유

다음과 같은 경우에 샤딩이 필요합니다.

↳ 데이터 볼륨 증가: 데이터베이스 크기가 증가함에 따라 쿼리 속도 저하, 로드 시간 증가 등의 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 샤딩은 대규모 데이터 세트를 분할하여 단일 서버의 로드를 줄이는 데 도움이 됩니다.

↳ 확장성: 기존의 수직적 확장(보다 강력한 하드웨어로 업그레이드)에는 한계가 있습니다. 샤딩을 통한 수평적 확장(더 많은 서버 추가)을 통해 여러 데이터베이스에 로드를 분산할 수 있으므로 대규모 애플리케이션을 더 쉽게 처리할 수 있습니다.

↳ 결함 격리: 샤드가 다운되면 데이터의 일부에만 영향을 미치므로 복구 속도가 빨라지고 전체 가동 중지 시간이 최소화됩니다.
향상된 성능: 샤딩을 사용하면 쿼리가 대규모 테이블을 검색하는 대신 데이터의 하위 집합에만 도달하므로 쿼리 응답 시간이 더 빨라집니다.

샤딩 전략

데이터베이스를 샤딩하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 선택하는 전략은 특정 사용 사례에 따라 달라집니다. 가장 일반적인 두 가지 샤딩 전략은 범위 기반 샤딩과 해시 기반 샤딩입니다.

1. 범위 기반 샤딩

범위 기반 샤딩에서는 데이터가 숫자 값이나 타임스탬프와 같은 특정 기준에 따라 범위로 구분됩니다. 예를 들어, 사용자 데이터를 저장하는 경우 사용자 ID를 기반으로 데이터를 샤딩할 수 있으며, 각 샤드는 ID가 특정 범위에 속하는 사용자를 포함합니다.

-- Example of range-based sharding:
-- Shard 1 (User IDs 1-1000)
-- Shard 2 (User IDs 1001-2000)

-- Query for Shard 1
SELECT * FROM users WHERE user_id BETWEEN 1 AND 1000;

범위 기반 샤딩은 구현이 간단하지만 특정 범위에 다른 범위보다 훨씬 더 많은 레코드가 있는 경우 데이터가 고르지 않게 배포될 수 있습니다.

2. 해시 기반 샤딩

해시 기반 샤딩에는 해시 함수를 적용하여 레코드를 어느 샤드에 배치해야 하는지 결정하는 작업이 포함됩니다. 이 방법을 사용하면 샤드 전체에 데이터를 보다 균일하게 배포할 수 있습니다.

-- Example of hash-based sharding:
-- Use a modulo operation to determine which shard to query.

SELECT * FROM users WHERE MOD(user_id, 3) = 1;  -- For shard 1
SELECT * FROM users WHERE MOD(user_id, 3) = 2;  -- For shard 2

해시 기반 샤딩은 데이터가 특정 샤드로 편향되는 것을 방지하지만 범위 쿼리(예: 특정 연령대의 사용자)를 검색하는 것이 더 어려울 수 있습니다.

MySQL에서 샤딩을 구현하는 방법

MySQL은 내장된 샤딩 기능을 제공하지 않지만 다음 접근 방식을 사용하여 샤딩을 수동으로 구현할 수 있습니다.

↳ 샤딩 전략 설계: 데이터를 여러 샤드로 분할하는 방법을 결정하세요. 사용자 ID, 지리적 위치 또는 기타 관련 기준을 기반으로 샤딩할 수 있습니다.

↳ 여러 MySQL 인스턴스 설정: 각 샤드는 별도의 MySQL 인스턴스 또는 서버에 저장됩니다. 각 서버가 특정 샤드를 처리하도록 필요한 수의 MySQL 서버를 설치하고 구성합니다.

↳ 데이터 배포: 선택한 샤딩 전략에 따라 샤드 전체에 데이터를 배포합니다. 예를 들어 범위 기반 샤딩을 사용하는 경우 레코드를 적절한 샤드로 마이그레이션하는 스크립트를 작성하세요.

↳ 애플리케이션의 샤딩 로직: 애플리케이션에 샤딩 로직을 구현합니다. 여기에는 샤드 키(예: 사용자 ID)를 기반으로 쿼리할 샤드를 결정하는 작업이 포함됩니다. ProxySQL과 같은 미들웨어 또는 데이터베이스 프록시 계층을 사용하여 쿼리를 올바른 샤드로 라우팅할 수 있습니다.

// Example in Node.js to handle sharding logic
import mysql from 'mysql2/promise';

// Shard connections
const shards = [
  mysql.createConnection({ host: 'shard1.db.com', user: 'root', database: 'db1' }),
  mysql.createConnection({ host: 'shard2.db.com', user: 'root', database: 'db2' }),
];

// Function to get shard by user ID (Range-based sharding)
function getShardByUserId(userId: number) {
  if (userId 



샤딩의 과제

샤딩은 많은 이점을 제공하지만 복잡성도 발생합니다. 고려해야 할 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.

↳ 복잡성 증가: 샤딩은 여러 데이터베이스를 관리하고 쿼리를 적절하게 라우팅해야 하므로 애플리케이션 로직에 복잡성을 추가합니다.

↳ 교차 샤드 쿼리: 여러 샤드에 걸쳐 있는 쿼리는 구현하기 어려울 수 있으며 추가 조정이 필요할 수 있어 성능이 저하될 수 있습니다.

↳ 데이터 재조정: 데이터가 샤드 전체에서 고르지 않게 증가하는 경우 샤드 재조정이 필요할 수 있으며 이는 시간이 많이 걸리는 프로세스일 수 있습니다.

MySQL의 샤딩 모범 사례

효과적인 샤드 키 선택: 샤드 키는 핫스팟을 방지하기 위해 샤드 전체에 데이터가 균등하게 배포되도록 해야 합니다. 불균형 분포를 생성할 가능성이 없는 키를 선택하세요(예: 활성도가 높은 시스템에서 샤드 키로 타임스탬프를 사용하지 않음).

↳ 샤드 모니터링 및 조정: 샤드에 성능 문제가 있는지 지속적으로 모니터링하세요. 특정 샤드가 너무 커지면 샤드 키 배포를 다시 샤딩하거나 조정하는 것이 좋습니다.

↳ 재분배 자동화: 샤드가 과부하될 때 데이터를 자동으로 재분배하는 메커니즘을 구현합니다. Vitess와 같은 도구는 MySQL 기반 시스템의 재조정을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

↳ 백업 및 복구: 각 샤드가 별도로 백업되고 특정 샤드에서 데이터가 손실될 경우를 대비한 복구 전략이 마련되어 있는지 확인하세요.

결론

MySQL에서 샤딩은 대규모 데이터 세트를 처리하고, 속도를 최적화하고, 대규모 데이터베이스를 확장하는 데 유용한 기술입니다. 복잡성이 한 단계 더 추가되기는 하지만, 적절한 접근 방식과 결합된 신중한 계획을 통해 확장 가능하고 고도로 최적화된 데이터베이스 아키텍처를 얻을 수 있습니다. 이 문서의 조언과 범위 기반 또는 해시 기반 샤딩 알고리즘을 사용하여 애플리케이션 요구 사항을 충족하는 샤딩 솔루션을 사용할 수 있습니다.