[1장] 분산 데이터베이스

분산데이터베이스

• 물리적으로 분산된 데이터베이스를 하나의 논리적 시스템으로 사용 (성능 극대화)

 

▶ 설계방식

• 하향식 : 전역 스키마 작성 후 지역사상 스키마 작성
• 상향식 : 지역 스키마 작성 후 전역 스키마 작성

 

▶ 장/단점

(장점)

• 지역 자치성, 점증적 시스템 용량 확장
• 신뢰성 및 가용성(데이터의 가용성과 신뢰성 증가), 효용성 및 융통성
• 빠른 응답 속도 및 통신비용 절감
• 시스템 규모의 적절한 조절
• 각 지역 사용자의 요구 수용 증대

(단점)

• 소프트웨어 개발 비용 증가
• 오류의 잠재성 및 처리 비용 증대
• 설계, 관리의 복잡성 및 비용 증가
• 불규칙한 응답 속도
• 통제의 어려움 및 데이터 무결성에 대한 위협

 

▶ 데이터베이스 분산 설계를 적용하여 효율성을 증대시키는 경우

• 성능이 중요한 사이트에 적용
• 공통코드, 기준정보 등 마스터 데이터에 대해 분산환경 구성
• 실시간 동기화가 요구되지 않을 때(거의 실시간(Near Real Time) 업무적 특성을 가지는 경우)
• 특정 서버에 부하가 집중된 경우
• 백업 사이트를 구성할 때

▶ 분산 데이터베이스의 투명성

• 분할 투명성 : 하나의 논리적 관계가 분할되어 각 단편의 사본이 여러 site에 저장
• 위치 투명성 : 사용하려는 데이터 저장 장소가 명시되지 않아도 됨
• 지역사상 투명성 : 지역 DBMS와 물리적 DB 사이의 사상이 보장됨
• 중복 투명성 : DB 객체 중복 여부를 몰라도 됨
• 장애 투명성 : 구성 요소(DBMS, 컴퓨터)의 장애에 무관하게 트랜잭션의 원자성이 유지됨
• 병행 투명성 : 다수의 트랜잭션을 동시 수행했을 때 결과의 일관성이 유지됨

▶ 분산 데이터베이스의 적용 기법

• 테이블 위치 분산 
  • 테이블 구조 변경 및 다른 데이터베이스에 중복 생성 불가
  • 정보 이용 형태가 각 위치별로 차이가 있는 경우 사용
  • 테이블 위치 파악을 위한 도식화된 위치별 데이터베이스 문서 필요
• 테이블 분할 분산
  • 수평 분할 : 특정 컬럼 값 기준 로우 단위 분리 (컬럼 분리 X)
  • 수직 분할 : 컬럼 기준 컬럼 단위 분리 (로우 분리 X)
• 테이블 복제 분산
  • 동일한 테이블을 다른 지역이나 서버에 동시 생성 
  • 원격지 조인을 내부조인으로 변경하여 성능 향상
  • 부분복제, 광역복제
• 테이블 요약 분산
  • 유사한 내용의 데이터를 서로 다른 관점이나 수준에서 요약하여 분산 관리
  • 분석요약, 통합요약