[DB] NOSQL 특징: 분산 확장성

수평 확장(Horizontal Scaling)과 분산 처리(Distributed Processing)는 NOSQL 데이터베이스의 중요한 특징입니다.

 

 

1. 수평 확장 (Horizontal Scaling):

• 데이터베이스의 성능을 향상시키기 위해 서버 또는 노드의 수를 늘리는 방식
• 즉, 데이터베이스에 새로운 서버 또는 노드를 추가하여 처리 능력을 확장하는 것을 의미합니다.
• 이렇게 분산된 노드는 동등한 역할을 수행하며 데이터를 분산 저장하고 처리합니다.

예를 들어, 하나의 NOSQL 데이터베이스를 사용하여 웹 서비스를 운영한다고 가정해봅시다. 초기에는 단일 서버만으로 웹 서비스를 처리할 수 있지만 시간이 지남에 따라 트래픽이 증가하면서 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 이럴 때 수평 확장을 적용하여 새로운 서버를 추가하면 데이터베이스의 처리 능력이 증가하고, 트래픽을 분산하여 처리할 수 있습니다.

 

 

2. 분산 처리 (Distributed Processing):

• 데이터베이스의 작업을 여러 개의 노드에서 동시에 처리하는 방식
• 즉, 하나의 작업을 여러 개의 작은 작업으로 분할하여 병렬로 처리합니다.
• 이렇게 분산된 작업은 서로 다른 노드에서 동시에 수행되므로 전체 작업의 처리 속도가 향상됩니다.

 

예를 들어, NOSQL 데이터베이스에 대량의 데이터를 한 번에 처리해야 할 때, 분산 처리를 사용하면 데이터를 여러 개의 작은 작업으로 나누어 각 노드에서 동시에 처리할 수 있습니다. 이로 인해 전체 작업의 처리 시간이 단축되며, 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

 

 

 

수평 확장과 분산 처리는 대규모 데이터베이스에서 높은 가용성, 빠른 읽기/쓰기 성능, 병렬 처리 등의 이점을 제공합니다. 이러한 특징은 대규모 웹 서비스나 빅 데이터 분석 등에서 매우 유용하게 사용됩니다. 주요 NOSQL 데이터베이스인 MongoDB, Cassandra, HBase 등은 수평 확장과 분산 처리를 지원하여 대용량 데이터 처리에 적합한 시스템으로 자주 사용됩니다.