Trillions of Web Pages: Where Does Google Store Them?
- 데이터 파티셔닝은 성능 및 확장성 최적화를 위해 데이터 세트를 더 작고 관리하기 쉬운 세그먼트로 나눕니다. ➗
- 데이터베이스 샤딩은 수평 파티셔닝을 확장하여 여러 독립적인 데이터베이스 인스턴스 또는 서버에 데이터를 분산시킵니다. 🌐
- 데이터베이스 인덱싱은 쿼리 패턴을 최적화하는 보조 데이터 구조를 생성합니다. 색인이 많을수록 쓰기 오버헤드가 증가합니다. 🗂️
- 복제는 여러 노드에 데이터 사본을 유지하여 위험 확장성 및 내결함성을 향상시킵니다. 👯
- 캐싱은 자주 액세스하는 데이터를 빠른 액세스 스토리지 계층에 저장하여 대기 시간과 백엔드 로드를 줄입니다. ⚡
- CDN은 최종 사용자에게 가까운 서버에서 콘텐츠를 제공하여 네트워크 대기 시간을 최소화합니다. 🚀
- 선형 스케일링은 리소스를 두 배로 늘리면 성능이 두 배로 늘어나는 이상적인 시나리오입니다. 📈
- 가장 간단한 구현부터 시작하고, 병목 현상을 식별하고, 운영 오버헤드를 고려하십시오. 🛠️