맨날 까먹네!! 둘의 간단한 개념과 차이를 알아가자

파티셔닝과 샤딩의 차이

1. 파티셔닝 (Partitioning)

• 의미

  데이터를 논리적으로 분리하여 데이터베이스나 테이블 내부에서 관리하는 것을 의미한다.

  데이터는 여전히 한 데이터베이스 안에 존재한다.

• 사용 목적

  • 테이블이 커질 경우 쿼리 성능을 최적화한다.
  • 데이터 관리를 용이하게 하기 위해 사용한다.

• 종류

  • Range Partitioning: 범위에 따라 데이터를 분리한다 (e.g., 날짜별).
  • Hash Partitioning: 해시 값을 기준으로 데이터를 분리한다.
  • List Partitioning: 특정 목록 값으로 데이터를 분리한다.

• 예시

  • 한 테이블의 데이터를 1월~3월, 4월~6월 등으로 나누어 저장한다.
  • 같은 데이터베이스 안에서 논리적으로 분리한다.

2. 샤딩 (Sharding)

• 의미

  데이터를 물리적으로 분리하여 여러 데이터베이스에 저장하는 것을 의미한다.

  데이터는 다수의 데이터베이스 서버에 분산된다.

• 사용 목적

  • 대규모 데이터를 처리할 때 데이터베이스의 스케일 아웃(수평 확장)을 위해 사용한다.
  • 한 서버의 처리 한계를 극복하기 위해 사용한다.

• 종류

  • Key-Based Sharding: 특정 키(Hash, User ID 등)를 기준으로 데이터를 분산한다.
  • Range-Based Sharding: 특정 범위로 데이터를 분산한다.
  • Geographic Sharding: 지역 기반으로 데이터를 분산한다.

• 예시

  • User ID를 기준으로 데이터베이스를 3개로 나누어,
    • 1~1000번: 서버 A,
    • 1001~2000번: 서버 B,
    • 2001~3000번: 서버 C에 데이터를 저장한다.

핵심 차이