분산 데이터베이스의 성능

분산 데이터베이스의 개요

1990년대에는 데이터베이스를 분산하여 저장하고 그것을 하나의 데이터베이스로 인식하여 사용하는 기술은 아주 난이도가 높은 고급 기술로 인식되었다. 2000년도에 클라우드 컴퓨팅, SOA를 인식하듯 분산 데이터베이스를 인식하고 연구 도입하려는 기업이 많았었다. DBMS 의 기능이 강해지고 네트워크 속도가 빨라지면서 분산 데이터베이스가 초기에 예상한 만큼 확산되지는 않았지만, 여전히 많은 데이터베이스는 네트워크를 통한 데이터베이스 간의 공유체계를 통해 분산 데이터베이스를 활용하고 있다.

 

분산 데이터베이스의 정의는 다음과 같다.

• 여러 곳으로 분산되어 있는 데이터베이스를 하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스
• 논리적으로 동일한 시스템에 속하지만, 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는 데이터들의 모임

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분산 데이터베이스 장단점

 

분산 데이터베이스의 투명성(Transparency)

• 분할 투명성(단편화)
  : 하나의 논리적 Relation이 여러 단편으로 분할 되어 각 단편의 사본이 여러 site에 저장
• 위치 투명성:
  사용하려는 데이터의 저장 장소 명시 불필요. 위치정보가 System Catalog에 유지되어야 함
• 지역사상 투명성:
  지역 DBMS와 물리적 DB사이의 Mapping 보장. 각 지역시스템 이름과 무관한 이름 사용 가능
• 중복 투명성:
  DB 객체가 여러 site에 중복 되어 있는지 알 필요가 없는 성질
• 장애 투명성:
  구성요소(DBMS, Computer)의 장애에 무관한 Transaction의 원자성 유지
• 병행 투명성:
  다수 Transaction 동시 수행시 결과의 일관성 유지, Time Stamp, 분산 2단계 Locking을 이용 구현

 

분산데이터베이스 환경에서 데이터베이스 분산설계를 적용하여 효율성을 증대시킬 수 있는 것
데이터 베이스 분산 설계는 다음과 같은 경우에 적용하면 효과적이다.

• 성능이 중요한 사이트에 적용해야 한다.
• 공통코드, 기준정보, 마스터 데이터 등에 대해 분산환경을 구성하면 성능이 좋아진다.
• 실시간 동기화가 요구되지 않을 때 좋다.
  거의 실시간(Neal Real Time)의 업무적인 특징을 가지고 있을 때도 분산환경을 구성할 수 있다.
• 특정 서버에 부하가 집중이 될 때 부하를 분산할 때도 좋다.
• 백업 사이트(Disaster Recovery Site)를 구성할 때 간단하게 분산기능을 적용하여 구성할 수 있다.

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# Reference:

분산 데이터베이스와 성능