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데이터베이스 확장 전략: 수직/수평 스케일링과 샤딩
데이터베이스아키텍트
2025년 6월 14일
11분 읽기
수직/수평 스케일링, 읽기 복제본, 샤딩 등 데이터베이스 확장의 모든 방법을 비교 분석합니다.
증가하는 데이터와 트래픽에 대응하기 위한 데이터베이스 확장 전략은 신중하게 계획되어야 합니다. 수직 스케일링의 한계와 수평 스케일링의 복잡성, 읽기 복제본 활용, 샤딩
전략까지 데이터베이스 성능과 확장성을 동시에 확보하는 방법을 알아보겠습니다.
수직 스케일링은 단일 서버의 하드웨어 성능을 향상시키는 방법으로 구현이 간단하지만 물리적 한계가 있습니다. CPU, 메모리, 스토리지의 업그레이드를 통해 단기적인 성능 향상을 달성할 수 있습니다.
읽기 복제본을 활용하면 읽기 트래픽을 분산시켜 주 데이터베이스의 부하를 줄일 수 있습니다. 마스터-슬레이브 구조에서 읽기와 쓰기를 분리하고, 복제 지연을 고려한 애플리케이션 설계가 필요합니다.
샤딩은 데이터를 여러 데이터베이스에 분산 저장하는 수평 스케일링 기법입니다. 적절한 샤드 키 선택과 리밸런싱 전략이 중요하며, 크로스 샤드 쿼리와 트랜잭션 처리의 복잡성을 고려해야 합니다.
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댓글 (8)
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박
박민지2025년 6월 25일좋아요 2개
글 잘 읽었습니다. 성능 최적화 관련해서 추가 질문이 있는데 답변 부탁드려도 될까요?
최
최현우2025년 6월 24일좋아요 2개
실제 프로젝트에 적용해보니 성능 최적화 개념이 정말 유용하더라구요. 경험 공유합니다.
박
박민지2025년 6월 22일좋아요 2개
마침 핵심 개념에 대해 공부하고 있었는데, 이 글이 큰 도움이 되었습니다. 북마크!
정
정수진2025년 6월 22일좋아요 3개
오늘 이 글을 읽고 핵심 개념 문제를 해결했습니다. 정말 감사합니다!
정
정수진2025년 6월 21일좋아요 1개
저도 같은 고민을 하고 있었는데, 핵심 개념 접근법이 신선하네요. 한번 적용해보겠습니다.
박
박민지2025년 6월 20일
실습 예제 내용이 매우 명확하게 설명되어 있네요. 북마크해두고 자주 참고하겠습니다.
이
이서연2025년 6월 20일좋아요 2개
마침 구현 방법에 대해 공부하고 있었는데, 이 글이 큰 도움이 되었습니다. 북마크!
최
최현우2025년 6월 18일좋아요 1개
실습 예제와 관련된 베스트 프랙티스가 더 있다면 공유 부탁드립니다.
