[SQLD 도전기] 데이터 모델과 성능(6) - 분산 데이터베이스와 성능

본문 내용은 모두 필자가 공부하며 직접 정리한 내용입니다.

Kdata 데이터자격검정의 SQL 개발자(SQLD) 가이드를 참고하였습니다.

 

─지난 글 보기─

[SQLD 도전기] 데이터 모델과 성능(5) - 데이터베이스 구조와 성능

과목 1 데이터 모델링의 이해

 

제 2장 데이터 모델과 성능

 

제 6절 분산 데이터베이스와 성능

 

1. 분산 데이터베이스의 개요

ㆍ여러 곳으로 분산되어 있는 데이터베이스를 하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스

ㆍ논리적으로 동일한 시스템에 속하지만, 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는 데이터들의 모임

 

2. 분산 데이터베이스의 투명성(Transparency)

추후에, 위 챕터와 관련된 기출문제 발견시 추가할 내용입니다.

 

3. 분산 데이터베이스의 적용 방법 및 장단점

가. 분산 데이터베이스 적용 방법

업무의 흐름을 보고 업무구성에 따른 아키텍쳐 특징에 따라 데이터베이스를 구성

 

나. 분산 데이터베이스 장단점

출처 : Kdata 데이터자격검정

 

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7. 분산 데이터베이스를 적용하여 성능이 향상된 사례

ㆍ데이터베이스 분산 설계는 다음과 같은 경우에 적용하면 효과적이다.

 

1) 성능이 중요한 사이트에 적용해야 한다.

2) 공통코드, 기준정보, 마스터 데이터 등에 대해 분산환경을 구성하면 성능이 좋아진다.

3) 실시간 동기화가 요구되지 않을때 좋다.

거의 실시간(Near Real Time)의 업무적인 특징을 가지고 있을 때도 분산 환경을 구성할 수 있다.

4) 특정 서버에 부하가 집중돼 이를 분산시키려 할 때

5) 백업 사이트(Disaster Recovery Site)를 구성하려 할 때

 

 

 

다음에는 관계형 데이터베이스 개요에 관한 내용을 정리하여 포스팅하겠습니다.