[SQLD 학습 자료 요약] 데이터 모델링의 이해 2.6. 분산 데이터베이스와 성능

본 문서의 내용은 한국데이터산업진흥원에서 펴낸 SQL 전문가 가이드를 기반으로 자격증 취득에 도움이 될 개념을 정리한 것입니다.

SQL 전문가 가이드 국내도서 저자 : 한국데이터산업진흥원 출판 : 한국데이터산업진흥원 2020.05.29 상세보기

 

6. 분산 데이터베이스와 성능

1. 분산 데이터베이스의 개요

• 여러 곳으로 분산되어있는 데이터베이스를 하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스
• 논리적으로 동일한 시스템에 속하지만, 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는 데이터들의 모임. 물리적 Site 분산, 논리적으로 사용자 통합·공유

 

분산 데이터베이스는 데이터베이스를 연결하는 빠른 네트워크 환경을 이용하여 데이터베이스를 여러 지역 여러 노드로 위치시켜 사용성/성능 등을 극대화 시킨 데이터베이스

 

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2. 분산 데이터베이스의 투명성 (Transparency)

1. 분할 투명성 (단편화): 하나의 논리적 Relation이 분할되어 각 단편의 사본이 여러 site에 저장
2. 위치 투명성: 데이터 저장 장소 명시 불필요. System Catalog에 유지되어야 함
3. 지역사상 투명성: 지역 DBMS와 물리적 DB 사이의 Mapping 보장
4. 중복 투명성: DB 객체가 여러 site에 중복되어 있는지 알 필요가 없음
5. 장애 투명성: 구성요소의 장애에 무관한 트랜잭션의 원자성 유지
6. 병행 투명성: 다수 트랜잭션 동시 수행 시 결과의 일관성 유지, 타임스탬프와 분산 2단계 Locking을 이용하여 구현

 

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3. 분산 데이터베이스의 적용 방법 및 장단점

가. 분산 데이터베이스 적용방법

단순히 분산 환경에서 데이터베이스를 구축하는 것이 목적이 아니라, 업무의 특징에 따라 데이터베이스 분산구조를 선택적으로 설계하는 능력이 필요한 것이다. 이러한 측면만을 보았을 때는 데이터베이스 분산설계라는 측면보다는 데이터베이스 구조설계(아키텍처)라는 의미로 이해해도 무방할 것이다.

 

나. 분산 데이터베이스 장단점

장점

• 지역 자치성, 점증적 시스템 용량 확장
• 신뢰성과 가용성
• 효용성과 융통성
• 빠른 응답 속도와 통신비용 절감
• 데이터의 가용성과 신뢰성 증가
• 시스템 규모의 적절한 조절
• 각 지역 사용자의 요구 수용 증대

 

단점

• 소프트웨어 개발 비용
• 오류의 잠재성 증대
• 처리 비용의 증대
• 설계, 관리의 복잡성과 비용
• 불규칙한 응답 속도
• 통제의 어려움
• 데이터 무결성에 대한 위협

 

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5. 데이터베이스 분산구성의 가치

데이터를 분산 환경으로 구성하였을 때 가장 핵심적인 가치는 바로 통합된 데이터베이스에서 제공할 수 없는 빠른 성능을 제공한다는 점이다.

 

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6. 분산 데이터베이스의 적용 기법

가. 테이블 위치 분산

테이블별 위치 분산 (출처: SQL 전문가 가이드)

테이블의 구조는 변하지 않는다. 또한 테이블이 다른 데이터베이스에 중복되어 생성되지도 않는다. 다만 설계된 테이블의 위치를 각각 다르게 위치시키는 것이다.

 

정보를 이용하는 형태가 각 위치별로 차이가 있을 경우에 이용한다. 테이블의 위치가 위치별로 다르므로 테이블의 위치를 파악할 수 있는 도식화된 위치별 데이터베이스 문서가 필요하다.

 

나. 테이블 분할(Fragmentation) 분산

각각의 테이블을 쪼개어 분산하는 방법이다.

1. 로우 단위로 분리하는 수평분할

   • 모든 데이터가 각 지사별로 분리되어 있는 형태를 가지고 있다. 각 지사에 있는 데이터와 다른 지사에 있는 데이터와 항상 배타적으로 존재하며 한군데 집합시켜도 Primary key 에 의해 중복이 발생하지 않는다. 한 지사(Node)에서 하나의 데이터만이 존재하므로 데이터의 무결성은 보장되는 형태이다.

2. 컬럼 단위로 분할하는 수직분할

   • 모든 데이터가 각 지사별로 분리되어 있는 형태를 가지고 있다. 칼럼을 기준으로 분할하였기 때문에 각각의 테이블에는 동일한 Primary Key 구조와 값을 가지고 있어야 한다. 지사별로 쪼개어진 테이블들을 조합하면 Primary Key 가 동일한 데이터의 조합이 가능해야 하며 하나의 완전한 테이블이 구성되어야 한다. 데이터를 한군데 집합시켜 놓아도 동일한 Primary Key 는 하나로 표현하면 되므로 데이터 중복은 발생되지 않는다. 통합하여 처리하는 프로세스가 많은 경우에는 이용하지 않도록 한다.

 

다. 테이블 복제(Replication) 분산

1. 부분복제 (Segment Replication)

   • 통합된 테이블을 한군데(본사)에 가지고 있으면서 각 지사별로는 지사에 해당된 로우(Row)를 가지고 있는 형태이다. 지사에 존재하는 데이터는 반드시 본사에 존재하게 된다. 즉 본사의 데이터는 지사데이터의 합이 되는 것이다. 본사와 지사 간에는 데이터의 중복이 항상 발생하게 된다.

      

      

      

      

   • 본사의 데이터를 이용하여 통계, 이동 등을 관리하며 지사에 있는 데이터를 이용하여 지사별로 빠른 업무수행을 한다. 보통 지사에 데이터가 먼저 발생하고 본사에 데이터는 지사에 데이터를 이용하여 통합하여 발생된다.

   •  

     본사와 지사 양쪽 모두 데이터를 수정하여 전송하는 경우 데이터의 정합성을 일치시키는 것이 어렵기 때문에 가능하면 한쪽(지사)에서 데이터의 수정이 발생하여 본사로 복제(Replication)를 하도록 한다.

2. 광역복제 (Broadcast Replication)

   • 통합된 테이블을 한군데(본사)에 가지고 있으면서 각 지사에도 본사와 동일한 데이터를 모두 가지고 있는 형태이다. 지사에 존재하는 데이터는 반드시 본사에 존재하게 된다. 모든 지사에 있는 데이터량과 본사에 있는 데이터량이 다 동일하다.

   •  

     부분복제의 경우는 지사에서 데이터에 대한 입력, 수정, 삭제가 발생하여 본사에서 이용하는 방식이 많은 반면 광역복제(Broadcast Replication)의 경우에는 본사에서 데이터가 입력, 수정, 삭제가 되어 지사에서 이용하는 형태가 차이점이다.

 

라. 테이블 요약(Summarization) 분산

1. 분석요약 (Rollup Replication)

   • 분석요약(Rollup Replication)은 각 지사별로 존재하는 요약정보를 본사에 통합하여 다시 전체에 대해서 요약정보를 산출하는 분산방법이다.

   •  

     예를 들어, 제품별 판매실적이라는 테이블이 존재한다고 가정하자. 각 지사에서는 취급제품이 동일하다. 지사별로 판매된 제품에 대해서 지사별로 판매실적이 관리된다. 지사 1 과 지사 2 에도 동일한 제품이 취급이 되므로 이를 본사에서 판매실적을 집계할 경우에는 통합된 판매실적을 관리할 수 있는 것이다.

2. 통합요약 (Consolidation Replication)

   • 통합요약(Consolidation Replication)은 각 지사별로 존재하는 다른 내용의 정보를 본사에 통합하여 다시 전체에 대해서 요약정보를 산출하는 분산방법이다.

   •  

     통합요약은 단지 지사에서 산출한 요약정보를 한군데 취합하여 보여주는 형태이다. 분석요약은 지사에 있는 데이터를 이용하여 본사에서 통합하여 요약 데이터를 산정하였지만 통합요약에서는 지사에서 요약한 정보를 본사에서 취합하여 각 지사별로 데이터를 비교하기 위해 이용되는 것이다.

 

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7. 분산 데이터베이스를 적용하여 성능이 향상된 사례

업무 특성에 따라 사용자 테이블을 복제 분산한다. (출처: SQL 전문가 가이드)

개인정보를 관리하는 데이터베이스가 인사 데이터베이스일 때 분산이 안된 경우의 각 서버에 독립적으로 테이블이 있을 때 트랜잭션과 복제분산을 통해 테이블의 정보가 양쪽에 있을 때 트랜잭션 처리의 특성을 보여주는 그림이다.

 

분산 설계가 효과적인 상황

• 성능이 중요한 사이트에 적용해야 한다.
• 공통코드, 기준정보, 마스터 데이터 등에 대해 분산환경을 구성하면 성능이 좋아진다.
• 실시간 동기화가 요구되지 않을 때 좋다. 거의 실시간의 업무적인 특징을 가지고 있을 때도 분산 환경을 구성할 수 있다.
• 특정 서버에 부하가 집중될 때 분산시킨다.
• 백업 사이트를 구성할 때 간단하게 분산기능을 적용하여 구성할 수 있다.

 

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↓SQL 전문가 가이드 요약 목록

1장. 데이터 모델링의 이해

Part 1. 데이터 모델링의 이해

1.1. 데이터 모델링의 이해

1.2. 엔터티

1.3. 속성

1.4. 관계

1.5. 식별자

 

Part 2. 데이터 모델과 성능

2.1. 성능 데이터 모델링 개요

2.2. 정규화와 성능

2.3. 반정규화와 성능

2.4. 대량 데이터에 따른 성능

2.5. 데이터베이스 구조와 성능

2.6. 분산 데이터베이스와 성능

 

2장. SQL 기본 및 활용

Part 1. SQL 기본

1.1. 관계형 데이터베이스 개요

1.2. DDL

1.3. DML

1.4. TCL

1.5. WHERE 절

1.6. 함수 (FUNCTION)

1.7. GROUP BY, HAVING 절

1.8. ORDER BY 절

1.9. 조인 (JOIN)

 

Part 2. SQL 활용

2.1. 표준 조인

2.2. 집합 연산자

2.3. 계층형 질의와 셀프 조인

2.4. 서브쿼리

2.5. 그룹 함수

2.6. 윈도우 함수

2.7. DCL

2.8. 절차형 SQL

 

Part 3. SQL 최적화 기본원리

3.1. 옵티마이저와 실행계획

3.2. 인덱스 기본

3.3. 조인 수행 원리

 

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