오늘날 서비스들은 방대한 데이터를 처리하며 끊임없이 확장되고 있습니다. 단일 데이터베이스 서버가 처리할 수 있는 용량을 초과하거나 성능 병목 현상이 발생할 때, 수직 스케일링(더 강력한 서버 사용)만으로는 한계에 부딪힙니다. 이때 수평 스케일링의 핵심 전략 중 하나인 DB Sharding이 빛을 발합니다.
Sharding은 대규모 데이터베이스를 여러 개의 작은 조각(Shard)으로 분할하여 서로 다른 서버에 분산 저장하는 기법입니다. 이를 통해 각 Shard는 독립적으로 데이터를 처리하며, 전체 시스템의 처리량과 가용성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 오늘은 주요 DB Sharding 전략들을 살펴보며, 서비스의 특성에 맞는 최적의 방법을 모색해 보겠습니다.
Sharding을 구현하는 방법은 다양하며, 각 전략은 장단점을 가지고 있습니다. 서비스의 데이터 특성과 쿼리 패턴을 고려하여 신중하게 선택해야 합니다.
가장 일반적인 Sharding 전략 중 하나입니다. 특정 컬럼(Shard Key)의 값에 해시 함수를 적용하여 Shard를 결정합니다. 예를 들어, 사용자 ID를 Shard Key로 사용하고, 사용자 ID를 N으로 나눈 나머지 값에 따라 Shard를 할당하는 방식입니다.
예시 (Python 개념 코드):
def get_shard_id_by_hash(user_id: int, num_shards: int) -> int:
"""
사용자 ID를 기반으로 Shard ID를 계산합니다. (해시 기반)
"""
return user_id % num_shards
# 예시: 총 4개의 Shard가 있을 때
num_shards = 4
print(f"User 12345는 Shard {get_shard_id_by_hash(12345, num_shards)}에 할당됩니다.")
print(f"User 67890는 Shard {get_shard_id_by_hash(67890, num_shards)}에 할당됩니다.")
Shard Key의 특정 값 범위를 기준으로 데이터를 분할합니다. 예를 들어, 사용자 ID 1~10000은 Shard 1, 10001~20000은 Shard 2 등으로 나눌 수 있습니다. 시간 범위를 기준으로 데이터를 분할하는 경우도 많습니다.
Sharding 정보를 별도의 디렉터리 서비스(또는 룩업 테이블)에 관리합니다. 애플리케이션은 Shard Key를 사용하여 디렉터리 서비스에 어떤 Shard에 접근해야 하는지 질의하고, 그 정보를 바탕으로 실제 Shard에 접근합니다.
사용자의 지리적 위치에 따라 데이터를 분할합니다. 예를 들어, 한국 사용자의 데이터는 한국 내 서버에, 미국 사용자의 데이터는 미국 내 서버에 저장하는 방식입니다.
Sharding은 강력한 전략이지만, 도입 시 신중한 설계와 고려가 필요합니다.
DB Sharding은 대규모 트래픽과 데이터를 처리해야 하는 현대 애플리케이션에게 필수적인 확장성 전략입니다. Hash-based, Range-based, Directory-based 등 다양한 전략 중 서비스의 특성에 가장 적합한 방식을 선택하고, Sharding이 가져올 수 있는 복잡성 또한 충분히 고려하여 설계해야 합니다.
성능과 확장성을 동시에 잡는 DB Sharding! 잘 계획된 Sharding 전략은 여러분의 서비스가 한 단계 더 도약할 수 있는 튼튼한 기반을 제공할 것입니다. 다음 포스트에서는 Sharding 구현 시 발생할 수 있는 구체적인 문제점들과 해결 방안에 대해 더 깊이 다뤄보겠습니다.
Text by Chaelin & Gemini. Photographs by Chaelin, Unsplash.