캐시1 DevOps Day 17 (3.29) 데이터베이스_데이터 파티셔닝 + 캐시 대용량의 데이터 – 파티셔닝 데이터셋이 매우 크거나, 쿼리 처리량이 매우 높아 복제하는 것만으로는 부족할 수 있는 문제가 있을 경우 데이터베이스를 파티션이라는 작은 단위로 쪼개서 활용하는 방법이 있습니다. 샤딩 (sharding)이라고도 표현합니다. 파티셔닝의 목적 데이터 파티셔닝을 필요로 하는 주된 이유는 확장성 때문입니다. 데이터베이스가 확장되면서 점점 대용량의 데이터베이스가 되고, 그러한 환경에 맞게 프로세스를 처리할 필요성이 생기기 때문입니다. 쓸림현상 (Skewed) 방지를 위한 시도 - 일반적으로 파티셔닝과 복제(Replica)는 함께 사용됩니다. 파티션 내부를 더 자세히 살펴보면 각 파티션의 복사본을 여러 노드에 저장하고 있는 것을 알 수 있습니다. 이러한 방식을 사용하는 이유는 요청의 쏠림.. 2023. 3. 31. 이전 1 다음
