데이터베이스 샤딩은 데이터를 더 작고 관리하기 쉬운 부분, 즉 "샤드"로 분할하여 대규모 데이터베이스를 관리하는 데 사용되는 방법입니다. 이는 수평 분할의 한 형태입니다. 즉, 각 샤드는 전체 데이터의 하위 집합을 포함하는 데이터베이스의 별도 부분임을 의미합니다. 이 접근 방식은 하나의 쿼리에 저장되고 검색되는 데이터의 양을 줄여 데이터베이스 성능을 높이고 리소스 활용도를 줄이는 데 자주 사용됩니다.
샤딩은 데이터 세트가 증가함에 따라 데이터베이스의 확장성을 높이기 위해 여러 시스템에 걸쳐 데이터를 분할하는 데 사용됩니다. 하나의 대규모 데이터베이스를 여러 개의 작은 데이터베이스로 분할함으로써 샤딩은 미션 크리티컬 애플리케이션에 대해 더 높은 수준의 탄력성과 안정성을 보장합니다.
샤딩은 데이터베이스가 여러 클라우드 서버에 분산되는 경우가 많은 클라우드 컴퓨팅 시나리오에 특히 유용합니다. 샤딩은 분산 데이터베이스 쿼리를 최적화하고 대기 시간과 응답 시간을 낮게 유지하면서 대규모 워크로드를 처리하는 데 도움이 됩니다.
데이터베이스 성능과 확장성을 최적화하는 데 유용한 기술이지만 샤딩에는 몇 가지 단점이 있습니다. 샤딩은 각 샤드를 별도로 관리하고 유지해야 하므로 데이터베이스 관리가 더 복잡해질 수 있습니다. 또한 원본 정보의 일부를 클러스터 주변에서 수집해야 하므로 데이터를 여러 서버에 걸쳐 보관해야 하는 경우 샤딩을 사용하면 처리 시간이 늘어날 수 있습니다.
이러한 단점에도 불구하고 데이터베이스 샤딩은 크고 복잡한 데이터베이스를 관리하는 데 가장 널리 사용되는 기술 중 하나로 남아 있어 기업이 대규모 워크로드를 쉽게 효과적으로 처리할 수 있도록 해줍니다.
