MySQL의 확장성 설계 팁

MySQL은 1980년대 초 개발 이후 지속적으로 진화하고 발전해 온 인기 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 오늘날 MySQL은 웹 애플리케이션을 위한 가장 인기 있는 데이터베이스 중 하나가 되었으며 많은 회사의 핵심 비즈니스 시스템의 기반이 되었습니다. 증가하는 데이터 처리 요구 사항을 충족하기 위해 MySQL은 확장성을 보장하고 성능에 영향을 주지 않고 지속적으로 외부로 확장해야 합니다.

이 글에서는 수직 확장, 수평 확장, 샤딩 등 MySQL의 확장성 설계 기술에 대해 설명합니다.

수직 확장(수직 분할)

수직 확장은 MySQL에서 가장 일반적으로 사용되는 확장성 기술 중 하나입니다. 하드웨어 리소스(CPU, 메모리, 스토리지 등)를 추가하여 시스템 성능을 향상시키는 방법입니다. 수직적 확장을 통해 데이터베이스는 더 큰 데이터 볼륨을 더 빠르게 처리하고 동시 액세스를 더 효과적으로 지원할 수 있습니다.

수직 확장의 단점은 주로 비용과 성능 제한입니다. 하드웨어 비용은 일반적으로 다른 확장 기술(수평 확장)보다 높기 때문에 이 옵션은 많은 중소기업에 실용적이지 않을 수 있습니다. 또한, 컴퓨터 하드웨어의 구조적 한계로 인해 수직 확장의 성능 향상에는 항상 병목 현상이 존재합니다.

수평 확장(Split Horizon)

수평 확장(수평 슬라이싱 또는 파티셔닝이라고도 함)은 여러 컴퓨터 노드에 데이터를 분산하여 데이터베이스 시스템의 확장성을 높이는 방법입니다. 샤딩은 시스템의 처리량과 가용성을 크게 향상시켜 데이터베이스가 성능 저하 없이 많은 수의 쿼리와 요청을 처리할 수 있도록 해줍니다.

수평 확장의 주요 방법은 복제와 파티셔닝입니다. 복제는 여러 노드에서 특정 서비스에 액세스할 수 있도록 하고 시스템 가용성과 성능을 향상시키기 위해 데이터를 다른 서버로 복사하는 것을 의미합니다. 파티셔닝은 특정 규칙에 따라 데이터를 서로 다른 데이터베이스에 분산시키고, 서로 다른 규칙에 따라 서로 다른 데이터베이스를 쿼리하여 시스템 성능을 향상시킵니다.

그러나 수평적 확장에는 노드 간 데이터 액세스의 비용 및 비효율성과 같은 몇 가지 문제가 있습니다. 또한 수평 확장에는 데이터 할당 방법, 쿼리 결과 병합 방법 등과 같은 응용 프로그램 수준의 몇 가지 문제를 고려해야 합니다.

데이터 파티셔닝

데이터를 파티셔닝하기 전에 MySQL에서 지원하는 파티셔닝 방법을 이해해야 비즈니스 요구에 맞는 파티셔닝 방법을 선택할 수 있습니다. MySQL에서 지원하는 주요 파티셔닝 방법은 다음과 같습니다.

1. RANGE(범위 파티셔닝)

이 방법은 특정 열의 범위 파티셔닝을 기반으로 하며, 특정 열의 표현 방식에 따라 데이터를 여러 파티션으로 나눕니다. 열.

2. LIST (리스트 파티셔닝)

이 방법은 특정 컬럼 값 목록의 파티셔닝을 기반으로 하며, 지정된 열의 값 목록에 따라 테이블의 데이터를 나누는 것입니다.

3. HASH (해시 파티셔닝)

해시 파티셔닝은 테이블의 데이터를 지정된 수의 파티션에 할당하는 것입니다. 각 파티션의 크기는 기본적으로 동일하므로 데이터 분포가 고르지 않습니다.

4. KEY(키 분할)

이 방법은 고유 키 또는 기본 키를 기준으로 분할하는 방법입니다. MySQL은 키 값을 특정 파티션으로 매핑하여 테이블을 여러 논리 파티션으로 나눕니다.

데이터베이스 아키텍처

수평 확장을 위해 MySQL 데이터베이스를 설계할 때 해당 아키텍처는 수평 확장 기능을 갖추고 있어야 합니다. 따라서 데이터베이스 아키텍처를 중앙 집중식으로 설계하는 것이 좋습니다. 이는 노드에서 다른 노드로 복제하여 여러 파티션을 지원하는 하나 이상의 마스터 노드가 있을 수 있음을 의미합니다.

이 아키텍처에서 마스터 노드는 쓰기 요청 및 쿼리를 처리하고 데이터를 슬레이브 노드에 배포하며 전체 시스템에 대한 메타데이터를 유지 관리합니다. 슬레이브 노드는 읽기 요청에 대한 응답만 담당하며 데이터가 성공적으로 수정되었는지 확인하는 데에는 영향을 미치지 않습니다. 이 중앙 집중식 아키텍처를 사용하면 MySQL Cluster 또는 Galera Cluster와 같은 타사 도구를 통해 수평 확장성을 달성할 수 있습니다.

쿼리 최적화

MySQL에서 쿼리는 매우 중요한 작업이며 데이터베이스 서버의 부하 대부분을 차지합니다. 따라서 쿼리 최적화는 데이터베이스 성능을 향상시키는 중요한 단계입니다. 다음은 쿼리 최적화를 위한 몇 가지 팁입니다.

1. 인덱스 테이블

인덱스 테이블을 사용하면 쿼리 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 인덱스 테이블은 일반적으로 쿼리가 쿼리 열에 빠르게 액세스할 수 있도록 특정 열(또는 여러 열)을 기준으로 정렬된 테이블입니다.

2. SELECT *를 사용하지 마세요

쿼리에서 SELECT *를 사용하지 마세요. 테이블의 모든 열과 행을 가져와 성능이 저하되기 때문입니다.

3. 쿼리 병합

여러 쿼리를 하나의 쿼리 문으로 병합하면 실행 효과가 크게 향상될 수 있습니다. JOIN, UNION 또는 기타 쿼리 연산자를 사용하여 여러 쿼리를 단일 쿼리로 결합할 수 있습니다.

요약

MySQL 데이터베이스를 설계할 때 확장성은 매우 중요합니다. MySQL은 수직 확장, 수평 확장, 데이터 파티셔닝 등 다양한 확장성 설계 기술을 제공합니다. 자신의 필요에 맞는 기술을 선택하는 것이 중요합니다. 동시에 데이터베이스 아키텍처의 설계도 매우 중요합니다. 몇 가지 쿼리 최적화 기술을 구현하면 MySQL 데이터베이스의 성능을 최대화할 수 있습니다.

위 내용은 MySQL의 확장성 설계 팁의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!