[TIL] 02 분산데이터베이스(DDBMS)

Overview

분산 데이터베이스(Distributed Database)는 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)으로, 여러 CPU에 연결된 저장 장치들을 제어하는 형태의 데이터베이스이다. 물리적으로는 여러 위치에 분산 저장하고 흩어져 있는 시스템이지만, 논리적으로는 하나인 것처럼 활용한다.

데이터베이스는 아래 그림과 같이 데이터 요청을 처리하는 서버, 실제 데이터를 저장하는 스토리지가 각 1개씩 있다.

 

투명성 목표

분산 데이터베이스는 여러 위치의 저장소, 즉 노드들은 네트워크를 통해 연결되며, 투명성 확보가 중요하다. 목표로 하는 투명성은 총 6가지로 아래와 같다.

종류내용특징

병행	다수의 트랜잭션 수행 시 결과가 일관성 유지	지원처리 양 및 속도 개선
장애	장애 발생이 ALL or Nothing 유지(원자성 유지)	데이터 일관성
지역사상	개별 지역의 물리적 이름과 관계 없이 접근 가능	확장성 확보
위치	데이터를 물리적 저장 위치가 아닌 논리적 입장에서 접근	생산성, 활용성 강화
중복	데이터를 지역별로 중복 저장하여도 데이터 처리 가능	병목현상 해소
분할	물리적 구조가 여러 단편으로 분한 저장되어 논리적 사용	성능향상

 

대표적 기술

클러스터링

데이터베이스 서버 죽었을 떄의 문제를 해결하기 위해 서버를 여러 개로 만드는 기술.

장점

• 데이터베이스 서버 하나가 죽어도 다른 서버가 역할을 대신할 수 있어 지속 서비스 제공 가능
• 서버가 여러 대이기 때문에 성능적으로 유리함

단점

• 데이터베이스는 1개이기에 병목이 생길 수 있음
• 서버 여러 대를 동시에 운영해야 하기 때문에 비용이 많이 들어감

레플리케이션

저장된 데이터가 손실되는 문제를 해결하기 위해, 데이터베이스 스토리지를 여러 개로 하는 기술

장점

• 데이터베이스 read(select) 성능을 높일 수 있음
• 비동기 방식으로 운영되어 지연 시간이 거의 없음

단점

• 각 노드 간의 데이터 동기화 보장이 어려움
• Master 노드가 다운되면 복구 및 대처가 어려움

샤딩(Sharding)

데이터가 많아 검색 성능이 좋지 않은 경우 해결하기 위해, 테이블을 row 단위로 나누어서 저장하는 방식

장점

• 서버의 수평적 확장이 가능함
• 스캔 범위를 줄여주기 때문에 쿼리 반응 속도가 빨라짐

단점

• 데이터를 적절히 분리하지 못하면 오히려 샤딩 전보다 비효율적일 수 있음
• 한 번 분할되면 이전으로 다시 합치기 어려움

이때 데이터를 보다 잘 분산시키는 것이 중요한데, 이를 위해 Shart key를 통해 나눠진 샤드 중 어떤 샤드를 결정할지에 대해 정한다. Shard key 결정 방식에 따라서 샤딩 방법이 나뉜다.

샤딩 종류장점단점

해시 샤딩	구현이 간단함 (샤드 수만큼 해싱하면 됨)	샤드가 늘어나면 해시 함수가 달라져야 하기에 확장성이 떨어짐 단순히 해시함수를 통해 나누기에 각 샤드별 공간에 대한 효율을 고려하지 않음
다이나믹 샤딩	샤드가 하나 더 추가되면 Locator service에 Shard key를 추가하는 방식으로 확장성 유연함	데이터를 재배치 시 Locator service 역시 동기화 요구됨 Locator service에 의존적이라 해당 테이블에 문제가 생기면 데이터베이스에도 문제가 전이됨
엔티티 그룹 샤딩	단일 샤드 내에서 쿼리가 효율적 단일 샤드 내에서 강한 응집도 가짐	다른 샤드의 엔티티와 연관이 되는 쿼리의 경우 실행 효율 떨어짐

특징

• 투명한 분산
• 분산 데이터 베이스를 마치 하나의 데이터베이스를 사용하는 것처럼 하되, 실제로는 분산된 형태를 가질 수 있도록 구현해야 한다.
• 투명한 트랜잭션
• 각 트랜잭션은 다중 데이터베이스에 걸쳐 일관성을 보장해야 한다.

이러한 특징으로 인해 다음과 같은 장단점을 가진다.

장점단점

시스템 가용성 확보	트랜잭션에 대한 처리 알고리즘이 복잡
지역 업무에 특화된 서비스 제공	관리 복잡으로 비용 증대
시스템 확장 및 적응성	통신망 장애 시 부가적 피해 가능성
장애에 대한 신뢰성 증진	잠재적 오류 내재 가능성
지역별 자원 활용 및 확장성 용이	설계 및 구현의 어려움

장점

• 조직 구조 반영 가능: 기업에서 부서별로 DB를 놓고 각 DB를 통합하여 분산 데이터베이스처럼 사용할 수 있다.
• 부분 자율성: 각 부서는 자체 보유한 데이터를 제어할 수 있다.
• 중요한 데이터의 보호: 화재 등의 재해가 발생했을 때, 데이터가 분산되어 있으면 전체를 한 번에 잃는 것을 예방할 수 있다.
• 성능 향상: 자주 사용하는 데이터는 가까운 위치에 있으면서, 전체가 병렬적으로 작동하기 때문에 DB의 부하 분산이 가능하다. 일부가 과부화 되어도 분산 DB 전체에 미치는 영향이 적다.
• 모듈화: 분산 DB의 다른 모듈(시스템)에 영향을 주지 않고 개별 시스템을 갱신, 추가, 삭제할 수 있다.
• 하나의 사이트에 장애가 발생해도 전체 기능은 손상되지 않으며, 모든 거래를 ACID 특성을 따른다.

단점

• 복잡성: 투명성을 보장하기 위해서는 일반적인 DB보다 구현하는 방법이 까다롭다. 또한 각 DB들이 서로 하드웨어가 다르거나, 접속이 끊어졌을 때의 동작을 고려해야 한다.
• 비용: 시스템의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 관리 비용도 증가한다.
• 보안: 개별 사이트의 보안을 확보하고도, 사이트 간 네트워크의 보안도 확보하기 않으면 전체의 보안도 위험해진다.
• 무결성 보장의 어려움: 분산 DB는 미성숙한 분야이며, 실제 사례가 비교적 적다.
• 표준의 부족: 중앙 DBMS를 분산 DBMS로 변환하기 위한 표준적인 방식이 없다.
• 데이터베이스 설계의 복잡성: 일반 DB 설계 이외에, 데이터를 각 사이트에 어떻게 배치하거나 복제를 어떻게 할 것인가 등 설계 시 고려해야 할 사항이 늘어난다.
• 추가 소프트웨어를 필요로 한다.
• 운영 체제가 분산 컴퓨팅을 지원해야 한다.
• 동시성 제어가 중요하다.

 

DDB vs Blockchain

분산 데이터베이스와 구별되는 블록체인(퍼블릭 블록체인)의 가장 큰 특징은 다음과 같다.

1. 악의적인 사용자를 전제하고 만들어진 시스템 (합의 알고리즘)
2. 운영 주체가 사라져도 시스템 유지 가능 (거버넌스)

분산 데이터베이스는 일반적으로 재해 복구, 백업, 성능 상의 이점만을 고려했다.

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