분산 데이터베이스(Distributed Database): 대규모 시스템의 핵심 아키텍처
🔹 분산 데이터베이스(Distributed Database)란?
1. 분산 데이터베이스의 정의
분산 데이터베이스(Distributed Database, DDB)는 여러 개의 독립적인 데이터베이스를 네트워크로 연결하여 하나의 시스템처럼 동작하도록 구성된 데이터베이스 시스템입니다.
이러한 시스템은 대규모 데이터 처리, 고가용성(High Availability), 확장성(Scalability)을 보장하기 위해 사용됩니다.
✅ 분산 데이터베이스의 주요 특징:
- 데이터가 여러 노드(서버)에 분산 저장됨
- 사용자에게는 하나의 데이터베이스처럼 보임
- 노드 간 데이터 동기화 및 일관성 유지 필요
- 성능 향상을 위한 샤딩(Sharding) 및 복제(Replication) 지원
- 클라우드 환경에서 필수적인 데이터베이스 아키텍처
📌 대기업, 금융, 전자상거래, 클라우드 서비스 등 대규모 트랜잭션 처리 시스템에서 필수적인 기술
🔹 분산 데이터베이스 vs 중앙 집중식 데이터베이스
| 구분 | 분산 데이터베이스(DDB) | 중앙 집중식 데이터베이스 |
|---|---|---|
| 데이터 저장 방식 | 여러 서버에 분산 저장 | 하나의 서버에 저장 |
| 확장성 | 수평적 확장 가능 (Scale-Out) | 수직적 확장 필요 (Scale-Up) |
| 성능 | 고성능 (병렬 처리 지원) | 성능 한계 존재 |
| 데이터 일관성 | 네트워크 동기화 필요 | 하나의 데이터 저장소로 일관성 유지 용이 |
| 장애 복구 | 일부 노드 장애 시 시스템 운영 가능 | 단일 장애점(Single Point of Failure) 위험 |
📌 분산 데이터베이스는 데이터 양이 많고 확장성이 필요한 환경에서 필수적인 선택
🔹 분산 데이터베이스의 주요 구성 요소
✅ 1. 데이터 분할(Sharding, Partitioning)
✅ 데이터를 여러 노드에 나누어 저장하여 부하를 분산
✔️ 샤딩(Sharding) 방식
- 수평 샤딩(Horizontal Sharding): 행(Row) 단위로 분할
- 수직 샤딩(Vertical Sharding): 열(Column) 단위로 분할
✔️ 예제: 사용자 데이터를 ID 기반으로 샤딩
-- UserID가 홀수인 경우 Shard 1, 짝수인 경우 Shard 2
CREATE TABLE Users_Shard1 AS SELECT * FROM Users WHERE MOD(UserID, 2) = 1;
CREATE TABLE Users_Shard2 AS SELECT * FROM Users WHERE MOD(UserID, 2) = 0;📌 샤딩을 사용하면 데이터베이스 부하를 여러 서버로 분산하여 성능을 향상 가능
✅ 2. 데이터 복제(Replication)
✅ 데이터를 여러 서버에 복사하여 장애 대비 및 읽기 성능 향상
✔️ 복제(Replication) 방식
- 마스터-슬레이브 복제(Master-Slave Replication): 한 개의 마스터 서버에서 변경 사항을 처리하고, 여러 개의 슬레이브 서버가 읽기 요청을 처리
- 마스터-마스터 복제(Master-Master Replication): 여러 개의 마스터 서버가 변경 사항을 처리하며 동기화
✔️ MySQL 복제 설정 예제
CHANGE MASTER TO
MASTER_HOST='master-db',
MASTER_USER='replication_user',
MASTER_PASSWORD='password';
START SLAVE;📌 읽기 성능을 향상시키고 장애 발생 시 빠른 복구 가능
✅ 3. 분산 트랜잭션(Distributed Transaction) 및 일관성 유지
✅ 여러 노드에서 트랜잭션을 수행할 때 데이터 일관성을 유지하는 방법
✔️ 2단계 커밋(2PC, Two-Phase Commit) 사용
- 준비 단계(Prepare Phase) → 모든 노드에서 트랜잭션 준비
- 커밋 단계(Commit Phase) → 모든 노드가 승인하면 최종 커밋
📌 분산 환경에서는 네트워크 지연 및 장애로 인해 데이터 일관성 유지가 어려움 → CAP 이론 적용 필요
🔹 CAP 이론: 분산 데이터베이스의 한계
✅ CAP 이론(Consistency, Availability, Partition Tolerance)
✔️ 분산 시스템에서 3가지 특성을 동시에 만족할 수 없음
| CAP 요소 | 설명 |
|---|---|
| 일관성(Consistency) | 모든 노드에서 동일한 데이터 제공 |
| 가용성(Availability) | 일부 장애 발생 시에도 서비스 운영 가능 |
| 네트워크 분할 허용(Partition Tolerance) | 네트워크 장애가 발생해도 시스템 운영 가능 |
📌 CAP 이론에 따라 CP(일관성+네트워크 분할 허용) 또는 AP(가용성+네트워크 분할 허용) 모델을 선택해야 함
✔️ 예제: CP 모델 (일관성 중시) → 금융 시스템
✔️ 예제: AP 모델 (가용성 중시) → SNS, 캐시 시스템
🔹 분산 데이터베이스의 실무 활용 사례
1. 글로벌 전자상거래 시스템 (Amazon, eBay 등)
✅ 전 세계 사용자 데이터를 지역별로 분산 저장
✔️ 샤딩 + 복제를 활용하여 빠른 응답 속도 보장
2. 금융 시스템 (은행, 핀테크 기업)
✅ 트랜잭션의 높은 일관성 유지 필요
✔️ 2단계 커밋(2PC) 및 분산 트랜잭션 관리 활용
3. 클라우드 데이터베이스 (AWS, Google Cloud, Azure)
✅ 클라우드 환경에서 대규모 데이터 처리를 위한 필수 기술
✔️ Amazon Aurora, Google Spanner, Azure Cosmos DB 등 활용
📌 결론
✅ 분산 데이터베이스(Distributed Database, DDB)는 대량 데이터를 효과적으로 처리하고, 확장성을 극대화하는 필수 기술이다.
✅ 샤딩과 복제를 통해 성능을 최적화하고, 분산 트랜잭션 관리로 데이터 일관성을 유지할 수 있다.
✅ CAP 이론을 고려하여 시스템 설계를 최적화해야 한다.
✅ 전자상거래, 금융, 클라우드 등 다양한 산업에서 분산 데이터베이스를 활용하여 대규모 데이터를 관리하고 있다.