SQL (수평, 수직)의 다른 유형의 데이터 파티셔닝은 무엇입니까?-SQL-php.cn

SQL (수평, 수직)의 다른 유형의 데이터 파티셔닝은 무엇입니까?

SQL의 데이터 파티셔닝은 수평 및 수직 파티셔닝의 두 가지 유형으로 광범위하게 분류 할 수 있습니다. 각 유형은 쿼리 성능, 관리 및 확장 성을 향상시키기 위해 테이블, 파일 또는 별도의 데이터베이스 일 수있는 다양한 스토리지 장치에 데이터를 배포하는 역할을합니다.

수평 파티셔닝 (Sharding) :
종종 샤드라고하는 수평 분할은 테이블을 동일한 구조를 가지지 만 원래 테이블 행의 다른 서브 세트를 포함하는 여러 개의 작은 테이블로 나누는 것입니다. 부서는 일반적으로 날짜, 범위 또는 해시 값과 같은 분할 키를 기반으로합니다. 예를 들어, 고객 데이터는 각 지역의 데이터가 별도의 테이블에 저장된 지역별로 분할 될 수 있습니다. 이 접근법은 매우 큰 데이터베이스에 특히 유용하여 여러 서버에 데이터의 작업을 배포 할 수 있습니다.
수직 파티셔닝 :
수직 파티션은 열별로 작은 테이블로 테이블을 분할하는 것이 포함되며, 각 작은 테이블에는 원래 테이블 열의 하위 집합이 포함되어 있습니다. 아이디어는 자주 함께 액세스하는 열을 함께 그룹화하는 것입니다. 이 방법은 쿼리 중에 읽은 데이터 양을 줄임으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 프로필 테이블은 기본 정보 테이블 (예 : user_id, 이름, 이메일)과 자세한 정보 테이블 (예 : 주소, 생년월일, 환경 설정)으로 분할 될 수 있습니다.

두 유형의 파티셔닝은 데이터베이스 성능 및 관리 가능성을 최적화하는 데 사용되지만이를 달성하기 위해 다양한 전략을 적용합니다.

SQL 데이터베이스에서 수평 파티셔닝을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

수평 파티셔닝은 특히 대규모 데이터베이스의 맥락에서 몇 가지 이점을 제공합니다.

확장 성 :
데이터베이스가 증가함에 따라 수평 파티셔닝을 통해 더 많은 서버를 추가하여 시스템을 확장 할 수 있으며 각 데이터의 파티션을 처리합니다. 이로 인해 인프라 전체에 부하가 더 고르게 배포 될 수 있습니다.
개선 된 성능 :
쿼리 성능은 특히 특정 파티션으로 분리 할 수있는 쿼리의 경우 크게 향상 될 수 있습니다. 스캔 해야하는 데이터의 양을 줄이면 쿼리가 더 빨리 실행될 수 있습니다.
쉽게 유지 보수 :
백업, 인덱싱 및 복구와 같은 작업은 개별 파티션에서 수행 할 수있어 전체 시스템에 미치는 영향을 줄이고보다 유연한 유지 보수 일정을 허용 할 수 있습니다.
향상된 데이터 관리 :
수평 파티셔닝을 통해 데이터를보다 세분화 할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 지리적 지역과 관련된 데이터는 독립적으로 관리 할 수 있습니다.
로드 밸런싱 :
여러 서버에 대한 데이터가 확산되면로드가보다 효과적으로 균형을 이룰 수있어 리소스 활용도가 향상되고 잠재적으로 하드웨어 비용이 줄어 듭니다.

SQL의 수직 파티션은 쿼리 성능에 어떤 영향을 미칩니 까?

수직 파티션은 쿼리의 특성과 데이터가 분할되는 방법에 따라 쿼리 성능에 긍정적 인 영향을 미칠 수 있습니다.

긍정적 인 영향 :
- 감소 된 I/O : 자주 액세스하는 열을 함께 저장하면 수직 파티셔닝은 디스크에서 읽어야하는 데이터의 양을 줄여 쿼리 성능을 가속화 할 수 있습니다.
- 개선 된 캐시 활용 : 작은 테이블이 메모리에 맞아 캐시 효율성을 높이고 데이터 검색 속도를 높일 가능성이 높습니다.
부정적인 영향 :
- 복잡성 증가 : 여러 수직으로 분할 된 테이블의 데이터가 필요한 쿼리는 이러한 테이블에서 결합을 수행해야 할 수 있으므로 성능을 늦출 수 있습니다.
- 잠재적 데이터 중복성 : 파티션이 신중하게 계획되지 않은 경우 과도한 조인을 피하기 위해 여러 파티션에서 특정 열을 복제하여 데이터 중복성을 초래할 필요가있을 수 있습니다.

요약하면, 수직 파티션은 특정 열 세트를 대상으로하지만 여러 파티션의 데이터가 필요한 쿼리를 복잡하게하고 느리게 할 수있는 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

SQL에서 수평 및 수직 파티셔닝 중에서 선택할 때 주요 고려 사항은 무엇입니까?

수평 및 수직 파티션 중에서 선택하는 것은 다양한 요인과 응용 프로그램의 특정 요구에 따라 달라집니다. 몇 가지 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.

쿼리 패턴 :
- 응용 프로그램이 일반적으로 실행되는 쿼리 유형을 분석하십시오. 쿼리가 특정 열에 자주 액세스하면 수직 파티션이 더 유리할 수 있습니다. 쿼리가 특정 기준 (예 : 날짜 범위)에 따라 큰 행의 하위 집합에 액세스하는 경향이 있으면 수평 분할이 더 효과적 일 수 있습니다.
데이터 성장 및 확장 성 :
- 데이터의 예상 성장과 응용 프로그램의 확장 성 요구 사항을 고려하십시오. 수평 분할은 일반적으로 상당한 성장을 기대하고 확장 능력이 필요한 응용 분야에 더 적합합니다.
유지 보수 및 관리 가능성 :
- 파티션이 백업, 인덱싱 및 업데이트와 같은 일상적인 데이터베이스 유지 관리 작업에 어떤 영향을 미치는지 평가하십시오. 수평 파티셔닝은 이러한 작업을 개별 파티션에서 수행 할 수있게하여 이러한 작업을보다 관리하기 쉽게 만들 수 있습니다.
성능 요구 사항 :
- 응용 프로그램의 성능 요구를 평가하십시오. I/O를 줄이고 캐시 효율 향상이 중요하다면 수직 파티셔닝이 선호 될 수 있습니다. 여러 서버에서로드 밸런싱 및 병렬 처리가 우선 순위 인 경우 수평 파티셔닝이 더 적합 할 수 있습니다.
데이터 액세스 패턴 :
- 데이터에 액세스하는 방법을 이해하십시오. 애플리케이션의 다른 부분이 다른 데이터의 데이터 세트에 액세스하면 수평 분할 이이 액세스를보다 효과적으로 배포하는 데 도움이 될 수 있습니다.
복잡성 및 비용 :
- 선택한 파티션 전략을 구현하고 유지하는 것과 관련된 추가 복잡성과 잠재적 비용을 고려하십시오. 수평 파티셔닝에는보다 복잡한 인프라가 필요할 수 있지만 전반적인 확장 성이 향상 될 수 있습니다.