서비스의 고가용성(High Availability)과 성능 향상은 모든 시스템 설계자가 고민하는 주제입니다. 특히 데이터베이스는 시스템의 핵심이기 때문에 장애 발생 시 피해가 막대할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나가 데이터베이스 레플리케이션입니다.1. 레플리케이션이란?**레플리케이션(Replication)**은 하나의 데이터베이스에 있는 데이터를 다른 데이터베이스로 복제하여 동기화하는 기술입니다. 일반적으로 하나의 마스터(Master) 또는 프라이머리(Primary) 데이터베이스에서 슬레이브(Slave) 또는 세컨더리(Secondary) 데이터베이스로 데이터를 복제합니다.이렇게 하면 읽기 부하 분산, 장애 복구, 데이터 백업 등의 다양한 목적을 달성할 수 있습니다.2. 왜 레플리케이..
DBCP(Database Connection Pool)는 데이터베이스와의 연결을 효율적으로 관리하기 위한 기술이다. 애플리케이션이 데이터베이스와 통신할 때, 매번 새로운 커넥션을 생성하고 해제하는 것은 성능에 부담을 준다. 이를 해결하기 위해 커넥션 풀(Connection Pool) 이라는 개념이 등장했다.커넥션 풀은 일정 개수의 데이터베이스 커넥션을 미리 생성해두고, 필요할 때 가져다 쓰고 반환하는 방식으로 동작한다. 이를 통해 애플리케이션 성능을 최적화하고, 데이터베이스 부하를 줄일 수 있다.DBCP가 필요한 이유1. 커넥션 생성 비용 절감데이터베이스 커넥션을 생성할 때는 네트워크 통신, 인증, 세션 설정 등의 과정이 필요하다.매 요청마다 커넥션을 생성하면 많은 리소스가 낭비된다.DBCP를 사용하면 ..
**데이터베이스 샤딩(Sharding)**은 데이터를 여러 데이터베이스 서버에 분산시켜 저장하는 기술입니다. 샤딩은 특히 대규모 시스템에서 데이터베이스 성능과 확장성을 향상시키기 위해 사용됩니다. 이 글에서는 데이터베이스 샤딩의 개념, 필요성, 구현 방법, 그리고 장단점에 대해 자세히 설명합니다.1. 데이터베이스 샤딩(Sharding) 개념샤딩은 수평적 분할(horizontal partitioning) 기법의 일종으로, 대용량의 데이터를 여러 데이터베이스 서버에 나누어 저장하는 방식입니다. "Sharding"이라는 용어는 **조각(shard)**이라는 의미를 가지고 있으며, 데이터베이스의 데이터가 여러 개의 독립된 조각으로 나뉘어 저장되는 것을 의미합니다.각각의 데이터베이스 서버(샤드)는 독립적으로 데이..
RDBMS(Relational Database Management System)와 NoSQL(Not Only SQL)은 데이터 저장 및 관리 방식에서 큰 차이를 보이는 두 가지 주요 데이터베이스 시스템입니다. 각각의 데이터베이스는 특정 요구사항에 맞게 설계되었으며, 특정 환경에서 더 적합하게 사용될 수 있습니다. 이 글에서는 RDBMS와 NoSQL에 대한 기본 개념, 차이점, 장단점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.1. RDBMS (Relational Database Management System)RDBMS는 데이터가 테이블 형식으로 저장되고, 테이블 간의 관계가 정의된 데이터베이스 시스템을 의미합니다. 데이터는 **행(Row)**과 **열(Column)**로 구성된 테이블에 저장됩니다. RDBMS는 SQ..
데이터베이스 트랜잭션은 여러 작업을 하나의 논리적 단위로 묶어 처리합니다. 이러한 트랜잭션은 일관성 있는 데이터 상태를 유지하고, 동시에 여러 사용자가 데이터를 처리하는 환경에서 문제를 방지하기 위해 격리(isolation)를 필요로 합니다. 트랜잭션 격리 수준은 여러 트랜잭션 간의 격리 정도를 설정하는 기준이며, 이로 인해 발생할 수 있는 문제를 완화하거나 방지할 수 있습니다. 1. 트랜잭션 격리 수준의 종류SQL 표준에서는 트랜잭션 격리 수준을 다음 네 가지로 정의합니다:READ UNCOMMITTEDREAD COMMITTEDREPEATABLE READSERIALIZABLE각 수준은 트랜잭션 간에 발생할 수 있는 Dirty Read, Non-Repeatable Read, Phantom Read 문제를 ..
데이터베이스 정규화(Normalization)와 비정규화(Denormalization)의 정의와 함께 각 기법이 어떻게 적용되는지 예시를 통해 설명하겠습니다. 1. 데이터베이스 정규화(Normalization)정규화는 데이터베이스에서 중복을 최소화하고 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 테이블을 구조화하는 과정입니다. 이 과정은 여러 단계로 나뉘며, 각 단계는 '정규형(Normal Form)'이라고 불립니다.정규화의 목적중복 제거: 같은 데이터를 여러 번 저장하지 않도록 한다.데이터 무결성 유지: 잘못된 데이터가 삽입되지 않도록 한다.검색 효율성 향상: 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 한다.정규화 과정제1정규형(1NF): 각 열에 원자 값(Atomic Value)만 포함되도록 하는 규칙입니다. 즉, 각..