샤딩과 데이터 분할: 대용량 데이터 시대의 최적 솔루션!

오늘날 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 온라인 서비스, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 등의 발전으로 인해 기업들은 수억, 수조 개의 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 상황에 직면해 있습니다.

 

그렇다면, 이렇게 엄청난 데이터를 어떻게 효율적으로 저장하고 빠르게 검색할 수 있을까요?

바로 샤딩(Sharding)과 데이터 분할(Data Partitioning)이 그 해답입니다!

 

이 글에서는

• 샤딩과 데이터 분할의 개념

• 두 기술의 차이점

• 적용 방법과 실무 활용 사례

• 장점과 단점

 

까지 실제 서비스에 적용할 수 있도록 쉽게! 그리고 깊이 있게! 설명해 드립니다.

지금부터 본격적으로 파헤쳐 보겠습니다! 🚀

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1. 샤딩(Sharding)과 데이터 분할(Data Partitioning)이란?

✅ 데이터 분할(Data Partitioning)

데이터 분할은 말 그대로 데이터를 여러 개의 작은 단위로 나누는 과정입니다.

이를 통해 시스템 부하를 분산하고, 데이터 검색 속도를 향상시킬 수 있습니다.

 

데이터 분할 방식은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.

1. 수직 분할 (Vertical Partitioning)

• 테이블의 컬럼(column)을 기준으로 데이터를 나눕니다.

• 예: 사용자 정보 테이블에서 개인 정보(이름, 이메일, 전화번호)와 로그인 정보(아이디, 비밀번호, 마지막 접속 시간)를 분리.

2. 수평 분할 (Horizontal Partitioning)

• 테이블의 행(row)을 기준으로 데이터를 나눕니다.

• 예: 쇼핑몰의 주문 데이터가 2023년 이전과 이후로 나뉘어 저장됨.

📌 장점: 특정 데이터에 대한 검색 속도가 빨라지고, 각 파티션을 개별적으로 최적화할 수 있음.

📌 단점: 테이블이 여러 개로 나뉘어 관리가 복잡해질 수 있음.

✅ 샤딩(Sharding)

샤딩은 데이터베이스 자체를 여러 개의 독립적인 노드로 분리하는 방법입니다.

즉, 여러 개의 서버에 데이터를 분산하여 저장하는 방식입니다.

📌 핵심 개념:

• 하나의 큰 데이터베이스가 아니라, 여러 개의 작은 데이터베이스(샤드, Shard)로 나누어 관리
• 각 샤드는 독립적인 데이터베이스로 작동
• 분산된 서버에서 데이터를 처리하여 성능이 향상됨

💡 예제:

• 대규모 SNS 서비스에서는 유저 ID에 따라 서버를 여러 개로 나누어 저장
• 예: 0~1,000,000번 유저는 서버 A, 1,000,001~2,000,000번 유저는 서버 B

📌 장점:

• ✔ 데이터 처리 속도 향상
• ✔ 서버 부하 분산
• ✔ 데이터베이스 확장 용이

📌 단점:

• ❌ 샤드 간 조인이 어려움
• ❌ 샤드 이동(데이터 재분배)이 복잡함

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2. 데이터 분할 vs 샤딩: 뭐가 다를까?

비교 항목데이터 분할 (Partitioning)샤딩 (Sharding)

데이터 저장 방식	하나의 DB에서 테이블을 나눔	여러 개의 독립적인 DB로 분리
적용 대상	테이블 단위로 분할	데이터베이스 전체를 분할
관리 방식	하나의 서버에서 운영	여러 개의 서버에서 운영
성능 향상 효과	특정 쿼리 속도 최적화	전체 시스템 부하 감소
확장성	데이터가 커지면 단일 서버 부담 증가	샤드 추가로 쉽게 확장 가능

결론적으로,

• ✅ 데이터가 많지만 단일 서버에서 관리 가능한 경우 → 데이터 분할
• ✅ 대규모 트래픽과 고성능이 필요한 경우 → 샤딩

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3. 샤딩과 데이터 분할은 어디에 쓰일까? (실제 사례)

✅ 1) 글로벌 SNS (예: Facebook, Twitter)

• 수억 명의 사용자 데이터를 하나의 DB에서 관리하기 어려움
• 사용자 ID를 기준으로 샤딩하여 데이터를 여러 서버에 분산

✅ 2) 온라인 쇼핑몰 (예: Amazon, Coupang)

• 수억 개의 상품, 주문 정보를 빠르게 검색해야 함
• 최근 데이터와 과거 데이터를 수평 분할하여 관리

✅ 3) 게임 서버 (예: LOL, 배틀그라운드)

• 전 세계 플레이어 데이터를 하나의 서버에 저장하면 성능 저하 발생
• 지역별, 서버별로 샤딩하여 최적의 성능 유지

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4. 샤딩과 데이터 분할을 구현하는 방법

✔ 1) 데이터 분할 구현 방법

• 테이블 파티셔닝 (Partitioned Tables): MySQL, PostgreSQL 지원
• 인덱스 기반 데이터 분할: 특정 범위를 기준으로 데이터 저장

✔ 2) 샤딩 구현 방법

• 애플리케이션 레벨 샤딩: 개발자가 직접 샤드 관리
• 데이터베이스 레벨 샤딩: MongoDB, MySQL Fabric 등의 자동화된 샤딩 지원

✅ SQL 예제

효율적인 데이터 처리를 위해 샤딩과 데이터 분할을 실제로 어떻게 구현할 수 있는지 살펴보겠습니다.

✅ 1) 데이터 분할 구현 방법

데이터 분할(파티셔닝)은 테이블의 특정 기준에 따라 데이터를 나누는 방식입니다.

📌 테이블 파티셔닝(SQL 예제)

MySQL에서 RANGE 파티셔닝을 사용하여 특정 연도별로 주문 데이터를 나누는 예제입니다.

CREATE TABLE orders (
    order_id INT NOT NULL,
    customer_id INT NOT NULL,
    order_date DATE NOT NULL,
    total_amount DECIMAL(10,2),
    PRIMARY KEY (order_id, order_date)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2022),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2023),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2024),
    PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

📌 설명:

• order_date를 기준으로 데이터를 연도별로 분할
• 특정 연도 데이터만 조회할 때 성능이 크게 향상됨

📌 특정 연도 데이터 조회

SELECT * FROM orders PARTITION (p2);

👉 결과: 2022년에 해당하는 데이터만 조회됨.

✅ 2) 샤딩 구현 방법

샤딩은 데이터베이스 자체를 여러 개의 노드로 나누는 방식입니다.

📌 사용자 ID를 기준으로 샤딩(SQL 예제)

예를 들어, user_id가 홀수면 users_shard_1, 짝수면 users_shard_2에 저장하도록 설정할 수 있습니다.

CREATE TABLE users_shard_1 (
    user_id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE users_shard_2 (
    user_id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100)
);

📌 자동 샤딩을 위한 트리거 설정

DELIMITER $$

CREATE TRIGGER before_insert_users
BEFORE INSERT ON users
FOR EACH ROW
BEGIN
    IF (NEW.user_id % 2 = 1) THEN
        INSERT INTO users_shard_1 (user_id, username, email)
        VALUES (NEW.user_id, NEW.username, NEW.email);
    ELSE
        INSERT INTO users_shard_2 (user_id, username, email)
        VALUES (NEW.user_id, NEW.username, NEW.email);
    END IF;
END$$

DELIMITER ;

📌 설명:

• user_id가 홀수면 users_shard_1에 저장
• user_id가 짝수면 users_shard_2에 저장

📌 데이터 삽입 예제

INSERT INTO users (user_id, username, email) VALUES (101, 'Alice', 'alice@example.com');
INSERT INTO users (user_id, username, email) VALUES (102, 'Bob', 'bob@example.com');

📌 결과:

• user_id = 101 → users_shard_1에 저장
• user_id = 102 → users_shard_2에 저장

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5. 샤딩과 데이터 분할, 어떤 기술을 선택해야 할까?

📌 이런 경우라면 데이터 분할이 적합!

• ✅ 단일 서버에서 처리 가능한 범위
• ✅ 특정 컬럼(예: 날짜, 카테고리)으로 데이터를 구분 가능

📌 이런 경우라면 샤딩이 필요!

• ✅ 엄청난 트래픽과 데이터가 지속적으로 증가
• ✅ 서버 부하를 분산하고 확장성이 필요

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6. 결론: 데이터 분할과 샤딩을 활용한 효율적인 데이터베이스 구축

샤딩과 데이터 분할은 대규모 데이터를 효과적으로 처리하는 핵심 기술입니다.

• 데이터 분할은 하나의 데이터베이스 내에서 데이터를 관리하는 방식
• 샤딩은 여러 개의 독립적인 데이터베이스로 나누어 저장하는 방식

💡 정리하자면?

• 👉 데이터가 많지만 단일 서버에서 관리 가능하다면 데이터 분할
• 👉 데이터베이스 자체를 여러 개로 나누어 확장해야 한다면 샤딩

최적의 기술을 선택하여 빠르고 확장 가능한 시스템을 구축해보세요! 🚀