AI 요약관련 정보

• 데이터베이스 스케일링은 크게 세 가지 단계를 통해 이루어집니다. 📈
• 첫 번째는 '읽기 복제본(Read Replicas)' 생성입니다. 트래픽 증가 시 마스터 인스턴스는 쓰기 작업만 담당하고, 자식 인스턴스가 읽기 쿼리를 처리하여 부하를 분산합니다. 📖
• 두 번째는 '파티셔닝(Partitions)'입니다. 수십억 개의 행을 가진 대형 테이블의 검색 속도를 높이기 위해 테이블을 작은 부분으로 나누는 '수직 스케일링' 기법으로, 모든 파티션은 동일한 서버에 유지됩니다. 🧩
• 마지막은 '샤딩(Sharding)'입니다. 대기업에서 주로 사용하며, 큰 테이블을 여러 개의 작은 덩어리로 나누어 다수의 데이터베이스 서버 인스턴스에 '수평적으로' 분산 배포하여 확장성을 극대화합니다. 🚀