DAP
시험 직전 요약장
판단 기준과 헷갈리는 개념, 대표 예제를 짧게 확인하세요.
분산 데이터베이스·파티션 설계와 데이터 배치
원래 이론 →판단 기준
- 업무 경계와 접근 패턴 분석: 지역성, 기간성, 조인·집계, 쓰기 집중, 데이터 증가량을 수치로 확인한다.
- 단일 DB 파티션과 분산 배치의 필요를 분리: 관리 단위만 필요한지, 실제 노드·사이트 분리가 필요한지 결정한다.
- 키와 방식 후보 설계: 범위·목록·해시·복합, 수평·수직 분할, 복제 여부를 후보로 만든다.
- 정량 검증: 최대/평균 파티션 크기, 노드별 행 수, 교차 노드 트랜잭션 비율, 원격 데이터 이동량을 비교한다.
- 장애·운영 검증: 노드 장애, 네트워크 분할, 재샤딩, 파티션 교체, 백업·복구를 연습한다.
- 재측정: 실제 쿼리 계획과 분포를 확인하고 편향·프루닝 실패를 수정한다.
헷갈리는 개념
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| 구분 | 파티션 | 샤딩/분산 배치 | 복제 |
|---|---|---|---|
| 주된 목적 | 대용량 객체의 관리·접근 범위 축소 | 저장·처리 부하를 여러 노드에 분산 | 읽기 가용성·지역 접근·장애 대응 |
| 논리 데이터 | 한 테이블로 보이는 경우가 많음 | 여러 노드의 조각을 논리적으로 통합 | 동일 데이터의 복수 사본 |
| 핵심 위험 | 경계 오류, 프루닝 실패, 파티션 과다 | 편향, 교차 노드 조인·트랜잭션 | 지연, 충돌, 기준 사본 결정 |
| 대표 판단 | 파티션 키와 조건의 정합성 | 분할·할당·투명성·2PC 비용 | 동기/비동기, 일관성·장애 정책 |
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