[DB] 데이터 모델링(10) - 분산 데이터베이스

 

이 글은 전공 수업 내용을 복습할 겸 기록해놓은 글입니다.

추가할 사항이 있거나 잘못된 점이 있으면 댓글로 남겨주세요.

 

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분산 데이터베이스

• 분산 데이터베이스
  물리적으로 분산된 데이터베이스를 하나의 논리적 시스템으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스
  
  - 논리적으로 동일한 시스템이지만, 네트워크를 통해 물리적으로는 분산되어 있는 데이터들의 모임
  - 빠른 네트워크 환경을 이용해 데이터베이스를 여러 지역 여러 노드로 위치시켜 사용성과 성능을 높인 데이터베이스
  
  
  
• 장단점
  
  

출처 : https://dataonair.or.kr/db-tech-reference/d-guide/sql/?pageid=1&mod=document&keyword=%EC%A0%95%EA%B7%9C%ED%99%94&uid=336

 

분산 데이터베이스의 적용 기법

• 테이블 위치 분산
  테이블을 각각 다른 장소에 위치
  
  
• 테이블 분할 분산
  각 테이블을 분할해 분산
  
  
• 테이블 복제 분산
  동일 테이블의 복사본을 여러 서버에서 동시 관리
  
  - 부분 복제
  본사는 통합 테이블을, 지사는 지사에 해당된 로우만 관리
  지사에서 발생한 데이터를 본사에서 통합하는 형식
  
  - 광역 복제
  동일한 테이블을 여러 곳에 복제해 본사에서 발생한 입력, 수정, 삭제를 지사에서도 반영
  
  
• 테이블 요약 분산
  유사한 내용의 데이터를 서로 다른 관점이나 수준에서 요약해 분산 관리
  
  - 분석 요약
  각 지사별 동일한 주제의 정보를 본사에서 통합해 전체 요약 정보 산출
  
  - 통합 요약
  각 지사별 상이한 주제의 정보를 본사에서 단순 취합해 제공

 

분산 설계 고려사항

• 성능이 중요한 사이트에 적용해야 함
• 공통 코드, 기준 정보, 마스터 데이터 등에 대해 분산 구성시 성능 향상
• 실시간 동기화가 요구되지 않을 때 바람직. (준실시간(Near Real Time)인 경우도 가능)
  
• 특정 서버에 집중된 부하를 분산시키기 위한 목적으로도 가능
• 백업 사이트 구성 시 적용 가능

 

 

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