728x90 반응형 파티셔닝2 [DB]스케일업과 스케일아웃: 대규모 데이터 처리 🚀 데이터의 폭발적인 증가 시대에, 효율적인 데이터 처리와 분산 시스템은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이번 글에서는 샤딩(Sharding), 파티셔닝(Partitioning), 그리고 데이터 분산 기법에 대해 심도 있게 알아보고, 대규모 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 실질적인 방법을 공유합니다. 실무에서 사용할 수 있는 구체적인 사례와 함께, 추가적인 고려 사항까지 꼼꼼하게 다뤄보겠습니다.😊1. 대규모 데이터와 분산 시스템이란? 📊대규모 데이터는 단순히 '많은 데이터'를 넘어, 기존의 방식으로 처리하기 어려운 방대한 양의 데이터를 의미합니다. 이는 수백만 건에서 수십억 건, 심지어 그 이상에 달할 수 있으며, 이러한 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 시스템을 설계하는 것이 핵심 과제입.. 2025. 1. 23. [DB]느린 쿼리 잡는 법: MySQL과 Oracle 성능최적화 데이터베이스 성능 최적화는 단순히 쿼리 속도를 빠르게 하는 것을 넘어, 시스템 전체의 효율성을 높이고 사용자 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 MySQL과 Oracle을 중심으로 데이터베이스 성능 최적화에 대한 다양한 기법들을 심층적으로 다루고, 실제 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다. 🚀1. 인덱스: 검색 속도 향상의 열쇠 🔍인덱스는 책의 목차와 같이 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 도와주는 데이터 구조입니다. 특정 열에 대한 인덱스를 생성하면 해당 열을 기준으로 데이터를 검색할 때 훨씬 빠른 속도를 얻을 수 있습니다. 주요 인덱스 유형:단일 열 인덱스: 한 열에 대해 생성된 인덱스.다중 열 인덱스: 두 개 이상의 열을 결합하여 생성된 인덱스.클러스터드 인덱스: 데이터를 물.. 2025. 1. 15. 이전 1 다음 728x90 반응형
