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샤딩과 파티셔닝 비교 선택 가이드는

블로그 꿀팁 2025. 4. 17. 11:00
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데이터 분산 전략인 샤딩과 파티셔닝의 차이를 이해하는 것은 데이터베이스 운영의 효율성을 높이는 데 중요합니다. 이 글에서는 각각의 전략의 개념과 실제 사례를 통해 어떤 선택이 필요한지 알아봅니다.
≡ 목차


데이터 분산의 필요성

데이터의 양과 서비스의 성장은 밀접한 관계가 있습니다. 데이터 분산은 단순한 성능 향상을 넘어 많은 기업에서 필수적인 전략으로 자리 잡고 있습니다. 이번 섹션에서는 데이터 분산의 필요성에 대해 세 가지 주요 주제를 설치해 살펴보겠습니다.


서비스 성장과 데이터 증가

서비스가 성장하면서 사용자 수와 데이터 양은 기하급수적으로 증가하게 됩니다. 이때, 단일 데이터베이스 인스턴스에 모든 데이터를 저장하고 처리하려고 하면 확연한 성능 저하와 운영 이슈가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 서비스가 하루에 수천 명의 사용자를 유치하는 경우, 단일 DB 인스턴스의 처리 능력이 한계를 초과할 가능성이 높아집니다. 이러한 문제는 단순한 사용량 증가 이외에도 데이터 정합성 문제로까지 연결될 수 있습니다.

"단일 DB 인스턴스에서 모든 데이터를 처리하면 성능 저하뿐 아니라 운영 이슈, 데이터 정합성 문제로 이어질 수 있습니다."


단일 DB의 한계와 문제점

단일 DB의 한계는 여러 가지가 있습니다. 가장 대표적인 문제는 I/O 병목과 인덱스 비대화입니다. 데이터가 증가하면 디스크에서 데이터를 읽고 쓰는 속도가 느려지며, 결국에는 시스템 기술이 제한에 도달하게 됩니다.

문제 종류 설명
I/O 병목 데이터가 많을수록 읽기/쓰기 속도 저하
인덱스 비대화 인덱스 크기 증가에 따른 탐색 비용 증가
데이터 락 충돌 동시성 트랜잭션 증가로 인한 대기 및 충돌 발생

이러한 문제는 데이터 접근이 늦어지게 하며, 사용자 경험에 해를 끼칠 수 있으므로 적절한 데이터 분산 전략이 필요합니다.


성능 최적화 목표

성능 최적화의 목표는 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하는 것입니다. 이를 위해서는 읽기/쓰기 부하를 분산시키고, 시스템의 확장성을 확보해야 합니다. 파티셔닝과 샤딩 같은 데이터 분산 전략은 이러한 목표를 달성하는 데 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 파티셔닝은 특정 조건에 따라 테이블을 나누어 쿼리 성능을 향상시키고, 샤딩은 전체 데이터베이스 인스턴스를 여러 개로 나누어 병렬 처리를 가능하게 합니다.

만약 서비스가 지속적으로 성장하고 있다면, 데이터 분산 전략은 필수적으로 고려해야 할 영역이 됩니다. 데이터와 사용자 수의 증가에 따른 문제를 사전에 방지하고, 원활한 서비스 제공을 위한 전략적 접근이 필요할 것입니다.

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파티셔닝의 개념과 장점


파티셔닝 정의 및 효과

파티셔닝은 대용량 데이터를 관리하기 위한 효과적인 기술입니다. 이는 하나의 큰 테이블을 여러 개의 작은 단위로 나누어, 개별적으로 독립적인 테이블처럼 관리할 수 있도록 해주는 방법입니다. 이를 통해 쿼리 성능을 높이고, 데이터 관리를 효율화하며, 아카이빙과 같은 작업을 자동화하는 효과를 얻습니다.

"파티셔닝은 단순한 성능 개선이 아닌, 데이터 관리 측면에서의 이점이 더 큰 전략이다."


수평 및 수직 파티셔닝 비교

파티셔닝은 크게 수평과 수직으로 나눌 수 있습니다. 수평 파티셔닝은 행 기준으로 데이터를 나누는 방식이고, 수직 파티셔닝은 열 기준으로 데이터를 분리합니다. 각 방식의 예시 및 장단점은 다음과 같습니다:

구분 수평 파티셔닝 수직 파티셔닝
기준 행(row) 기준 열(column) 기준
예시 가입 연도별 회원 나누기 개인정보와 활동 로그 분리
장점 쿼리 범위 축소 보안 강화, 각기 다른 테이블로 분리 가능
단점 파티션 수 증가 시 관리 부담 조인 필요성 증가 및 성능 저하 가능

수직 파티셔닝은 사용이 드문데, 이는 join 비용 증가와 컬럼 선택성 저하로 성능 악화를 초래할 수 있기 때문입니다.


효율적 데이터 관리 특징

파티셔닝은 단순히 성능 향상을 위한 방법이 아니라, 데이터 관리를 보다 효율적으로 만드는 여러 효점을 제공합니다. 각 파티션은 물리적으로 독립적인 저장 단위로 취급되어 데이터의 보관 및 삭제가 용이하고, 각 파티션 단위로 백업 및 복구가 가능합니다.

이러한 방식은 특히 오래된 데이터를 주기적으로 삭제하는 상황에서 유리하며, 특정 조건(예: 날짜, 지역 등)에 따라 자주 조회되는 쿼리의 성능을 극대화할 수 있습니다

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결론적으로 파티셔닝은 대용량 데이터를 효과적으로 관리하기 위한 실용적인 방법으로, 데이터의 접근성과 관리 용이성을 높여주는 필수적인 전략입니다.

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샤딩의 기본 이해

데이터베이스 샤딩은 현대 비즈니스 환경에서 점점 중요해지고 있는 개념입니다. 지금부터 샤딩의 기본 개념과 특징을 살펴봅시다.


샤딩 정의 및 적용

샤딩은 하나의 데이터베이스를 여러 대의 데이터베이스 인스턴스로 나누어 데이터를 병렬로 저장하고 처리하는 기술입니다. 이를 통해 시스템은 확장성과 병렬성을 이미지화함으로써 사용자 요청을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 샤딩이 필요한 이유는 데이터와 사용자 요청이 급격히 증가함에 따라 단일 데이터베이스 인스턴스의 한계를 넘어서기 위함입니다.

"단일 데이터베이스 인스턴스가 한계에 부딪히면, 샤딩은 그 해결책이 될 수 있습니다."

샤딩은 특정 기준, 즉 샤드 키를 이용하여 데이터를 나누는데, 이를 통해 각 샤드에 분산된 데이터를 독립적으로 처리할 수 있는 이점을 제공합니다.

전략 정의 장점 단점
Range-based 데이터 범위에 의한 샤딩 설계가 간단하고 직관적 특정 범위의 데이터 집중 위험
Key-based 해시 함수를 이용하여 데이터 분산 균등적 데이터 분산 샤드 추가 시 어려움
Directory-based 매핑 테이블을 통해 динамично 관리 유연성 있지만 매핑 테이블 관리 필요 복잡한 관리
Geographic-based 사용자 지역에 따라 데이터 나눔 지역적으로 지연 최소화 글로벌 동기화 어려움


성능 개선 및 장애 격리

샤딩은 단순히 데이터의 분산뿐만 아니라 성능 개선과 장애 격리의 측면에서도 중요한 역할을 합니다. 여러 샤드에서 데이터가 병렬로 처리됨에 따라 처리 속도가 획기적으로 향상되며, 한 샤드에 문제가 발생하더라도 다른 샤드는 영향을 받지 않도록 설계되기 때문에 장애 격리 효과도 얻을 수 있습니다.

이는 특히 사용자가 많고 데이터 요청이 빈번한 서비스에서 큰 장점으로 작용합니다. 예를 들어, 특정 서비스에서 사용자 ID를 기준으로 샤딩을 하였다면, 특정 해당 샤드에서 발생한 문제는 전체 서비스에 영향을 주지 않게 되어 안정성을 높입니다.


샤딩의 설계 요소

샤딩을 수행하기 위해서는 몇 가지 주요 설계 요소를 고려해야 합니다. 기본적으로 샤드와 샤드 키, 라우터가 중요한 역할을 합니다.

  • 샤드: 실제 데이터를 저장하는 데이터베이스 인스턴스.
  • 샤드 키: 어떤 샤드에 데이터를 저장할지를 결정하는 기준.
  • 라우터: 클라이언트의 쿼리를 올바른 샤드로 유도하는 계층 (미들웨어 또는 DB 자체).

샤딩 설계 시 다음과 같은 질문을 고려해야 합니다:
1. 어떤 기준으로 데이터를 나눌 것인가?
2. 데이터의 확장성이 얼마나 필요한가?
3. 현재의 모델이 장애를 얼마나 견딜 수 있도록 설계되어 있는가?

샤딩은 단순한 데이터 분산을 넘어서, 서비스의 성장 가능성과 안정성 측면에서 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다. 이러한 구조를 이해하고 적절히 활용하는 것이 기술 인프라 관리에 있어 결정적인 역할을 합니다.

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파티셔닝과 샤딩의 비교

데이터의 증가와 사용자 요청의 증가에 따라 파티셔닝과 샤딩은 데이터베이스에서 필수적인 전략으로 자리 잡았습니다. 이 두 전략은 기본적으로 데이터 분산 방법이지만, 그 적용 범위와 목적에서 상당한 차이가 있습니다. 이번 섹션에서는 파티셔닝과 샤딩의 비교를 통해 각 전략의 특징과 사용 사례를 파악해보겠습니다.


전략 적용 범위 및 목적

파티셔닝은 대용량 데이터를 가시적으로 분할하여 성능을 향상시키고 관리 효율성을 높이기 위해 적용됩니다. 예를 들어, 테이블을 특정 조건에 따라 여러 개의 파티션으로 나누면 쿼리 성능이 개선되고, 오래된 데이터를 손쉽게 아카이빙할 수 있습니다.

반면 샤딩은 전체 데이터베이스를 여러 개의 물리적 저장소로 나누는 접근법입니다. 이를 통해 시스템의 부하를 분산시키고, 대량의 사용자 트래픽을 처리할 수 있도록 합니다. 샤딩은 주로 서비스가 커짐에 따라 데이터베이스를 수평적으로 확장하기 위해 사용됩니다.

"파티셔닝은 관리와 성능에 중점을 두고, 샤딩은 확장성과 병렬성에 초점을 맞춘다고 할 수 있습니다."


성능 vs 확장성

파티셔닝은 특정 테이블 내에서 쿼리 성능을 최적화하는 목적으로 사용되며, 예를 들어 주기적으로 오래된 데이터를 제거해야 하는 서비스에서 적합합니다. 따라서 성능 향상이 주가 되는 전략입니다.

반면 샤딩은 데이터가 급격히 증가하고 동시에 많은 요청이 있을 때 필요한 전략으로, 확장성에 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 사용자는 더 높은 트래픽을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

항목 파티셔닝 샤딩
사용 목적 성능 최적화 트래픽 및 데이터 분산
적용 대상 단일 DB 내부 여러 DB 인스턴스
성능 개선 쿼리 성능 향상 시스템 부하 분산


데이터 정합성 문제

데이터 정합성 문제는 두 방법에서 다르게 다루어집니다. 파티셔닝의 경우, DBMS가 데이터 일관성을 자동으로 보장하므로 사용자는 비교적 적은 주의를 기울여도 됩니다. 반면에 샤딩 환경에서는 데이터가 여러 위치에 분산되기 때문에, 개발자가 직접 정합성을 보장해야 합니다. 이를 위해 샤딩 로직을 구현해야 하며, 이는 시스템 설계에 중요한 요소로 작용합니다.

결론적으로, 파티셔닝과 샤딩은 데이터베이스의 성능과 안정성을 극대화하기 위한 중요한 기술입니다. 이 두 전략을 적절히 조합하여 운영하는 것이 데이터의 효율적 관리를 위한 중요한 첫걸음일 것입니다.

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실무 사례 분석

데이터의 양이 기하급수적으로 증가하면서 효율적인 데이터 저장 전략이 필수적입니다. 파티셔닝과 샤딩을 활용하는 기업들은 이 문제를 어떻게 해결하고 있는지, 몇 가지 실무 사례를 통해 살펴보겠습니다.


Airbyte의 파티셔닝 활용

Airbyte는 대규모 ETL(Extract, Transform, Load) 파이프라인을 운영하며, 파티셔닝을 통해 병렬 처리와 증분 적재의 효율성을 높이는 전략을 적용하였습니다. 데이터를 처리하는 과정에서 각 파티션이 병렬로 처리될 수 있도록 하고, created_at 기준의 range 파티셔닝을 활용하여 시간 단위로 데이터를 나누었습니다.

이러한 접근은 다음과 같은 효과를 가져왔습니다:

  • 전체 작업 시간 단축: 각 파티션을 병렬로 처리함으로써 데이터를 더 빨리 적재할 수 있었습니다.
  • 증분 로딩: 전체 데이터 대신 변경된 데이터만을 적재하여 부담을 최소화하는 구조와 잘 맞았습니다.


LINE의 샤딩 사례

LINE의 Manga 플랫폼은 샤딩을 애플리케이션 레벨에서 직접 구현한 대표적인 사례로 알려져 있습니다. 특정 작품 데이터가 한 샤드에 집중되는 key-based 샤딩 기법을 사용하였고, 이를 통해 사용자 트래픽과 콘텐츠 양에 대한 관리 효율성을 강화했습니다.

이 실무 사례에서 LINE은 다음과 같은 점을 고려하였습니다:

  • 애플리케이션 레벨 라우팅 구현: getshardkey(id) 함수를 통해 특정 샤드로 사용자의 요청을 효과적으로 분산시켰습니다.
  • 장애 대응 메커니즘: 특정 샤드에서 장애가 발생했을 때 비동기 큐를 통해 요청을 재시도하는 방법을 적용했습니다.

이렇게 해샤딩이 단순한 데이터 분산을 넘어서, 운영 장애 대응과 샤드 로직의 유연성까지 고려된 사례입니다.


LinkedIn의 기술적 조언

LinkedIn의 기술 커뮤니티는 파티셔닝과 샤딩을 선택할 때 유용한 기준을 제시합니다. 이들은 단순히 기술적 조언을 넘어서, 각 전략의 적용 상황에 맞춰 우선순위를 고려해야 한다는 점을 강조합니다.

"단일 인스턴스로 운영이 가능하다면 먼저 파티셔닝을 고려하라."

이 외에도, 쿼리 패턴이 단일 키에 집중되는 경우 샤딩이 효과적이라고 조언하며, 시스템의 복잡도, 개발 효율, 확장성을 균형 있게 검토할 필요성이 있다는 점을 시사합니다.


요약

위의 사례들은 한정된 기술적 정보가 아닌, 실제 기업들이 운영하는 전략 차원에서의 접근법을 보여줍니다. 파티셔닝과 샤딩은 각각 그 목적과 필요성이 다르기 때문에 상황에 맞는 전략 선택이 중요합니다.

이러한 전략적 접근은 단순한 데이터 관리 차원을 넘어, 기업이 성장하는 과정에서 필수적인 아키텍처 설계를 구성하는 데 큰 역할을 합니다.

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전략 선택 기준 정리

데이터베이스 관리에서 파티셔닝과 샤딩은 각각의 데이터 분산 전략으로 사용됩니다. 효과적인 분산 전략을 선택하기 위해서는 특정 상황에 적합한 기준을 이해하는 것이 중요합니다. 이 섹션에서는 각 전략의 활용 시점을 자세히 설명하겠습니다.


언제 파티셔닝 선택할까

파티셔닝은 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 유용한 방법입니다. 다음과 같은 상황에서 파티셔닝을 고려할 수 있습니다:

  • 단일 테이블의 크기가 커져서 쿼리 성능이 저하되는 경우: 많은 데이터로 인해 쿼리 처리 속도가 느려질 때, 파티셔닝을 통해 효율성을 높일 수 있습니다.
  • 시간 순으로 데이터를 관리해야 할 때: 예를 들어, 많은 로그 데이터를 다루는 서비스에서 특정 기간의 데이터를 주기적으로 삭제해야 할 경우 유효합니다.
  • 조건에 따라 자주 조회되는 데이터가 있을 때: 예를 들어 특정 지역이나 날짜로 조회하는 쿼리가 빈번한 경우, 파티셔닝을 통해 불필요한 데이터 스캔을 방지할 수 있습니다.
  • 여전히 단일 DB 인스턴스로 충분한 운영이 가능한 경우: 이때는 기존 구조에서 관리 효율성을 높이기 위해 파티셔닝을 활용할 수 있습니다.

“데이터가 너무 커졌다 느리다? 그렇다고 샤딩부터 고려하지 말고, 먼저 파티셔닝을 검토하라.”


언제 샤딩이 필요할까

샤딩은 데이터베이스를 수평적으로 분산시키는 방법으로, 대규모 사용자 트래픽을 처리하는 데 적합합니다. 다음과 같은 상황에서 샤딩을 고려할 수 있습니다:

  • 단일 DB 인스턴스가 감당할 수 없는 경우: 데이터 볼륨이 급증하거나 사용자의 요청이 극도로 많아졌다면, 샤딩이 필요합니다.
  • 글로벌 리전 분산을 요구하는 경우: 사용자 데이터가 다양한 지역에서 온다면, 지역에 따라 데이터를 나누어 저장하는 것이 더 나은 성능을 보장합니다.
  • 서로 다른 데이터 도메인이 필요한 경우: 예를 들어, 고객과 주문을 물리적으로 분리하여 관리하고 싶다면 각각의 도메인에 대해 별도의 샤드를 구성할 수 있습니다.


혼합 전략의 필요성

실제로, 많은 기업들은 파티셔닝과 샤딩을 혼합하여 사용하는 사례를 자주 볼 수 있습니다. 혼합 전략은 다음과 같은 이점을 제공합니다:

  • 각 샤드 내부에서의 쿼리 성능 최적화: 예를 들어, 샤드 A가 2023년 데이터를 보관하고 있을 때, 이 데이터를 월별 파티셔닝하여 쿼리 효율성을 높일 수 있습니다.
  • 시스템 효율성 확보: 저장소와 시스템 확장을 위한 시설을 제공하며, 각 샤드 내부에서 성능을 최대한 끌어올리기 위해 파티셔닝을 사용하면 좋습니다.

파티셔닝과 샤딩의 혼합은 서비스의 성격과 사용 패턴을 고려한 전략으로써, 성공적인 데이터 관리의 핵심이 될 수 있습니다

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선택 기준 선택 전략
테이블 하나가 너무 커서 쿼리가 느려진다 ✅ 파티셔닝 (range or list)
날짜별/지역별로 자주 조회된다 ✅ 파티셔닝 (partition pruning 유도)
사용자가 수백만 명, 요청이 초과된다 ✅ 샤딩 (key-based, geo-based)
글로벌 사용자 대상으로 리전 분산 필요 ✅ 샤딩 (geo-based + app routing)
시스템을 수평 확장하고 싶다 ✅ 샤딩
데이터는 많지만 DB는 하나로 유지하고 싶다 ✅ 파티셔닝
둘 다 필요하다 ✅ 혼합 전략 (샤딩 + 파티셔닝)

이러한 기준들을 통해 상황에 맞춰 효율적인 데이터 분산 전략을 선택하고 적용하는 것이 가능해집니다.

👉 전략 정리하기

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