2. 데이터 분산 방법
• 복제(replication)
– 같은 데이터를 복사해 여러 노드에 분산.
– 복제 방식은 master-slave와 peer to peer
방식.
• 샤딩
– 다른 데이터를 각 노드에 넣는것.
3. 단일 서버
• 가장 단순한 방법
• 데이터 저장소에 대한 읽기 와 쓰기를 하
나의 장비에서 처리.
• 복잡성이 사라지고 운영이 쉬움
• 그래프 DB는 단일 서버 환경에서 잘돌아감.
4. 샤딩
A B
ABCD
C D
• 데이터의 다른 부분을 다른 부분에 다른 서버에
두어 수평확장을 지원.
• 과거에는 샤딩을 애플리케이션 레벨에서 제
어,NoSQL은 자동 샤딩 제공.
5. 이상적인 샤딩
• 특정 집합의 대한 접근을 물리적 위치(요
청자 위치)에 기반.
• 서버의 부하를 노드간 균등하게 분배.
• 복제(cache)를 사용하면 읽기 성능 업.
6. 샤딩의 단점
• 샤딩만 단독으로 사용하는 경우 복원력
zero.
• 단일 서버에서 시작해서 샤딩으로 이동 할
경우 까다로움.
7. master-slave 복제
ABCD ABCD
ABCD 복제
ABCD ABCD
• 여러 노드에 데이터를 복제.
• 노드 하나가 master(primary) 노드로 선정.
• 쓰기는 master, 읽기는 master/slave
• master는 수동 자동으로 지정 가능.
8. master-slave 복제 장점
• 읽기가 많이 발생하는 데이터 집합을 가진 경우
큰 도움.
– 쓰기는 master, 읽기는 slave에서만 처리.
• 읽기 복원력
– master가 읽기 실패 하더라도, slave에서 읽기 처리.
• 노드의 확장이 필요하지 않은 경우도 유용하게
사용가능.
– 모든 읽기/쓰기는 master에서 처리, slave는 핫백업
용으로 사용.
9. master-slave 복제 단점
• 모든 slave에 복제가 되기전에 이전 값을
읽어 올 수 있음.
• 핫 백업 용도로만 사용시 문제점.
– master가 실패 하면 백업으로 전달되지 않은
데이터 손실.
10. peer-to-peer 복제
ABCD ABCD
ABCD ABCD
• master를 두지 않는 구조.
• 모든 복제본의 가중치는 똑같다.
• 모든 노드에서 쓰기/읽기 처리.
• 노드중 어느것이 실패 하더라도 다른 노드
에 접근 가능.
11. peer-to-peer 복제 문제점
• 서로 다른 사람이 동일한 레코드(노드는
다르지만)를 수정 시 쓰기 충돌 위험.(영
구적)
• 읽기에서 비 일관성도 문제(일시적).
12. 요점
• 데이터를 분산하는 형식은 두가지
– 샤딩
• 여러서버에 데이터를 나누어 분산.
• 각 서버는 전체 데이터의 부분집합을 저장하며 같은 데이터는 한
서버에서만 찾을 수 있다.
– 복제
• 여러서버에 데이터를 복사, 같은 데이터를 여러곳에서 찾을 수
있다.
• 복제는 두가지 형태.
– master-slave 복제
• master는 데이터의 원본 출처가 되어 쓰기를 처리 slave는
master와 데이터를 동기화 하고 읽기를 처리한다.
– peer-to-peer 복제
• 모든 노드에 쓰기를 허용.
• 노드는 데이터를 복사를 동기화 하기 위해 조율.
