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지지플랏의 DataScience

DDIA Chapter 6: 파티셔닝

이번 글에서는 복제에 이어 데이터 파티셔닝 방법과 이를 인덱싱하기 위한 전략을 알아봅니다. 특히 데이터가 커지는 경우에는 필수적으로 파티셔닝이 필요하며, 이를 나누기 위한 키-범위 파티셔닝과 해쉬 파티셔닝에 대해서 알아보고, 쓰기와 읽기 성능을 고려한 로컬과 글로벌 이차 인덱스방법에 대해서 기술합니다. 또한 개발이 끝이 아니듯 운영에서 발생할 수 있는 리밸런싱 전략에 대해서 알아봅니다. 전반적으로 대용량 데이터베이스를 설계자 입장에서 고려하고 고민할 것들이 많이 도출 되는 좋은 단원이였습니다! 신규개념개념설명파티셔닝(Partitioning)성능, 확장성, 유지성을 목적으로 논리적인 데이터를 다수의 엔터티로 분할하는 행위복제(Replication)동일한 데이터를 여러 노드에 저장하여 장애 복구를 대비하는..
Data Science/데이터 중심 어플리케이션 설계(DDIA) 2025. 3. 15. 01:55
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