[정보처리기사] 파티셔닝과 클러스터링의 차이점

파티셔닝

테이블을 논리적으로 분할하고 각 파티션에 따로 저장하는 것입니다.

각 파티션은 별도의 물리적인 파일이나 디렉토리에 저장됩니다.

 

파티셔닝을 사용하면 특정 쿼리를 빠르게 수행할 수 있으며, 전체 테이블을 스캔하지 않고도 필요한 데이터에만 접근할 수 있습니다. 따라서 대규모 데이터베이스에서는 파티셔닝을 사용하여 데이터의 조회 및 조작 성능을 향상시키는 경우가 많습니다.

 

또한, 파티션 기준으로 데이터가 분할되므로, 파티션 단위로 병렬 처리가 가능합니다. 이를 통해 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

 

파티셔닝 유형은 사용자가 지정해야 하는데, 이는 데이터의 특성에 따라 적합한 유형을 선택해야 합니다.
예를 들어 날짜와 시간에 관련된 데이터의 경우 RANGE나 HASH 파티셔닝이 적합하고, 범주형 데이터의 경우 LIST 파티셔닝을 사용할 수 있습니다. 파티셔닝 유형을 선택하는 것은 데이터베이스 설계의 중요한 부분 중 하나이며, 데이터의 크기, 구조, 검색 패턴 등을 고려하여 적절한 유형을 선택해야 합니다.

MySQL에서는 범위 분할, 해시 분할, 목록 분할, 조합 분할, 라운드 로빈 등 다양한 유형을 제공합니다.

 

 

클러스터링

클러스터링(Clustering)은 데이터베이스에서 관련 있는 데이터를 같은 그룹으로 묶는 기술입니다.

클러스터링을 사용하면 데이터가 물리적으로 가까운 위치에 저장되기 때문에, 데이터 접근 시간이 빨라지고 성능이 향상될 수 있습니다.

 

예를 들어 주문 데이터에서는 고객 ID가 비슷한 주문 데이터를 같은 그룹으로 묶어서 저장할 수 있습니다. 이렇게 데이터를 클러스터링하면 특정 고객이 주문한 데이터를 검색할 때, 해당 고객의 데이터가 물리적으로 가까운 위치에 있기 때문에 검색 성능이 향상됩니다.

 

 

클러스터링과 파티셔닝은 데이터를 물리적으로 분산시켜 성능을 향상시키는 목적은 동일하지만, 그 방법과 목적에서 차이가 있습니다.

 

파티셔닝은 큰 테이블을 작은 조각으로 분할하여 각 파티션마다 별도의 저장소에 저장하는 것입니다. 이를 통해 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 파티셔닝은 주로 대용량 데이터베이스 처리와 성능 향상에 사용됩니다.

 

반면, 클러스터링은 관련있는 데이터를 같은 물리적 위치에 저장하는 것으로, 데이터베이스에서 자주 사용되는 인덱스 기반 클러스터링과, 데이터베이스 시스템의 노드 기반 클러스터링으로 나뉩니다. 인덱스 기반 클러스터링은 테이블의 기본 키에 대한 인덱스를 기반으로 클러스터링하는 방법이며, 노드 기반 클러스터링은 여러 대의 서버를 하나의 클러스터로 구성하여 처리 능력과 가용성을 높이는 방법입니다.

 

클러스터링과 파티셔닝은 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 파티셔닝을 통해 데이터를 분산 저장하고, 클러스터링을 통해 파티션 단위로 클러스터를 구성할 수도 있습니다. 이렇게 함께 사용하면 파티셔닝으로 인한 데이터 분산 효과와 클러스터링으로 인한 쿼리 처리 성능 향상 효과를 모두 누릴 수 있습니다. 그러나 이러한 구성은 구현하기가 어려울 뿐 아니라, 관리와 운영에도 어려움이 따르기 때문에 신중한 검토가 필요합니다.

 

파티셔닝과 클러스터링은 각각 목적에 맞게 사용해야 합니다.
대규모 데이터베이스 시스템에서는 일반적으로 파티셔닝을 우선으로 사용하고, 이후에 클러스터링을 고려합니다. 파티셔닝을 통해 데이터를 분산하고, 클러스터링을 통해 이러한 분산된 데이터에 대한 처리 속도를 높일 수 있습니다. 또한, 클러스터링은 파티셔닝으로 분산된 데이터를 묶어서 처리할 수 있는 방법이기 때문에, 이 둘을 결합하여 사용하면 더욱 효율적인 데이터베이스 시스템을 구축할 수 있습니다.

 

소규모 데이터베이스 시스템에서는 대개 파티셔닝만으로도 충분한 성능을 달성할 수 있습니다. 클러스터링은 대규모 데이터베이스 시스템에서 복잡성과 가용성을 높이기 위해 사용되는 기술입니다. 그러나 소규모 시스템에서는 클러스터링의 이점이 크게 나타나지 않을 수 있으므로 파티셔닝만으로 충분히 성능을 확보할 수 있습니다. 따라서 데이터베이스 시스템의 크기와 성격에 따라서 적절한 기술을 선택하는 것이 중요합니다.