DB Partitioning

DB의 Partitioning, Sharding을 분석한다.

1. DB Partitioning

Partitioning은 성능, 가용성, 유지 보수의 용이성을 위해서 하나의 Table을 여러개의 Table로 분리하는 기법이다. Table이 분리 되는 만큼 Table의 Data도 별도의 Disk 공간으로 분리가 된다. Partitioning은 Vertical Partitioning과 Horizontal Paritioning이 존재한다. [Figure 1]은 Vertical Partitioning과 Horizontal Paritioning을 나타내고 있다.

1.1. Vertical Partitioning

Vertical Partitioning은 Table을 수직으로 분리하는 기법이다. Data Read가 일부 Column에서만 자주 발생한다면, 자주 Read가 발생하는 Column만 별도의 Table로 분류하여 Read 성능을 높일 수 있다. DB를 다수의 Instance로 구성하여도 Vertical Partitioning을 통해서는 다수의 DB Instance를 제대로 활용하지 못한다.

1.2. Horizontal Paritioning

Horizontal Paritioning은 Table을 수평으로 분리하는 기법이다. 단일 DB Instance에서 수행하는 Horizontal Paritioning은 적용하여도 큰 성능적 이점을 얻기 힘들다. 하지만 다수의 DB Instance에게 수평으로 분리한 Table을 분산하면 다수의 DB Instance의 성능을 많이 활용할 수 있는 장점을 갖고 있다. Query를 다수의 DB Instance로 분리하여 처리할 수 있기 때문이다.

일반적으로 DB Sharding은 Horizontal Paritioning을 통해서 Table을 수평으로 분리하고, 분리한 Table을 다수의 DB Instance에 분리하여 저장하는 기법을 의미한다. Horizontal Paritioning은 Table을 수평으로 분리하는 Algorithm에 따라서 Hash, Range, List 방법이 존재한다.

1.2.1. Hash

[Figure 2]는 Modular 연산 기반의 Hash Algorithm을 이용하는 Horizontal Partitioning을 나타내고 있다. [Figure 2]에서는 Fruit ID를 Hash Key로 이용하고 있지만 다른 Column을 Hash Key로 이용할 수도 있다. Hash Algorithm의 균일한 Data 분배가 가능하다는 장점이 있다. 반면에 Table을 저장하는 DB Instance가 추가/제거시 대부분의 Data를 재정렬 해야하는 단점을 가지고 있다.

1.2.2. Range

[Figure 3] Horizontal Partitioning Range

[Figure 3]은 Range Algorithm을 이용하는 Horizontal Partitioning을 나타내고 있다. 각 DB Instance에 들어갈 수 있는 Fruit ID의 범위가 지정되어 있는것을 확인할 수 있다. [Figure 3]에서는 Fruit ID를 이용하여 범위를 지정하고 있지만 다른 Column을 이용하여 범위를 지정할 수도 있다. Table을 저장하는 DB Instance가 추가/제거시 Range의 설정에 따라서 Data의 재정렬을 최소화 할 수 있는 장점을 가지고 있지만, Data에 따라서 Data가 제대로 분배되지 않을 수 있는 단점을 가지고 있다.

1.2.3. List

[Figure 4] Horizontal Partitioning Range

[Figure 4]는 List Algorithm을 이용하는 Horizontal Partitioning을 나타내고 있다. 각 DB Instance에 들어갈 수 있는 Fruit ID가 나열되어 있는것을 확인할 수 있다. [Figure 4]에서는 Fruit ID를 나열하고 있지만 다른 Column의 값을 나열할 수도 있다. Range Algorithm와 동일한 장단점을 가지고 있다.

2. 참조

DB N+1 문제 DB Primary Key