AI 요약관련 정보

• 데이터베이스 성능 저하 문제 해결책으로 데이터 분할 (Partitioning)이 도입되는 것을 알게 되었습니다. 📊
• 데이터 분할의 장점으로는 성능 향상, 몇 가지 도메인의 데이터를 분산적으로 저장하여 확장성 향상, 데이터 중복으로 인한 가용성 증대 등이 있습니다. 🔌
• 데이터 분할 방식으로는 범위 기반 분할 (Range Partitioning), 해시 기반 분할 (Hash Partitioning), 리스트 키 라운 로빈 분할 (List Key Round Robin Partitioning) 등이 있습니다. 🔀
• 데이터 분할 시 rebalancing 이 중요하며, 이는 노드의 증감에 따라 데이터를 다시 분배하는 과정입니다. 🔄
• 노드 추가 시, 미리 생성된 파티션을 참조하여 데이터를 균등하게 분배하며, 구조를 고정된 형태로 유지하는 것이 중요합니다. ⚙️
• 데이터 변동에 따라 유동적으로 파티션 수를 조절하는 다이나믹 파티셔닝 (Dynamic Partitioning)이라는 방법도 있습니다. 💡