개주 훈련일지/📚 코살대 교본 학습

SQL) 분산 데이터베이스와 성능

lshfood2 2025. 12. 26. 20:00

[ 분산 데이터베이스 ]

분산 데이터베이스는 여러 곳으로 분산되어 있는 데이터베이스를

하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스다.

 

논리적으로는 동일한 시스템에 속하지만

컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로는

분산되어 있는 데이터들의 모임이다.


[ 분산 데이터베이스의 투명성 ]

데이터베이스를 사용하는 사용자가

데이터베이스 시스템이 분산되어 있는 것을

인식하지 못하고 자신만의 데이터베이스 시스템을

사용하는 것으로 인식하도록 만드는 것이다.

 

아래와 같은 투명성을 지닌다.

 

- 분할 투명성(단편화)
- 위치 투명성

- 지역 사상 투명성

- 중복 투명성

- 장애 투명성

- 병행 투명성


[ 장단점 ]

장점 단점
지역자치성, 점증적 시스템 용량 확장 소프트웨어 개발 비용
신뢰성과 가용성 오류의 잠재성 증대
효용성과 융통성 처리 비용의 증대
빠른 응답 속도와 통신비용 절감 설계 및 관리의 복잡성과 비용
데이터의 가용성과 신뢰성 증가 불규칙한 응답 속도
시스템 규모의 적절한 조절 통제의 어려움
각 지역 사용자의 요구 수용 증대 데이터 무결성에 대한 위협

[ 적용 기법 ]

분산 데이터베이스의 적용 기법은 4가지가 있다.

 

1) 테이블 위치 분산

설계된 테이블의 위치를 각각 다르게 위치시키는 것

 

2) 테이블 분할 분산

각가의 테이블을 쪼개어 분산하는 방법

: 수평 분할 > 테이블을 특정 칼럼의 값을 기준으로 로우 분리

: 수직 분할 > 테이블 칼럼을 기준으로 칼럼을 분리

 

3) 테이블 복제 분산

동일한 테이블을 다른 지역이나 서버에서 동시에 생성하여 관리

: 부분복제 > 통합 테이블을 본사에 갖고 지사별로는 로우를 가지는 형태

: 광역복제 > 통합 테이블을 본사가 갖지만 지사도 동일하게 데이터를 가짐

 

4) 테이블 요약 분산

지역 간에 또는 서버 간에 데이터가 비슷하지만

서로 다른 유형으로 존재하는 경우

: 분석요약 > 지사별로 존재하는 요약정보를 본사에 통합
                > 다시 전체에 대해서 요약정보를 산출하는 분석방법

: 통합요약 > 지사별로 존재하는 다른 내용의 정보를 본사에 통합

                > 다시 전체에 대해서 요약정보를 산출하는 분석방법