[SQLD] Chapter2. 데이터 모델과 SQL 1-6. 분산 데이터베이스와 성능

• 분산 데이터베이스란?
  • 빠른 네트워크 환경을 이용해 DB를 여러 지역, 여러 노드로 위치시켜 사용성, 성능을 극대화시킨 DB
  • 분산된 DB를 하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 DB
  • "논리적"으로 동일한 하나의 시스템이며, 네트워크를 통해 "물리적"으로 분산된 데이터들의 모임
  • 논리적으로 사용자 통합 및 공유
  • 물리적 Site 분산

 

• 분산 DB의 투명성 6가지
  1. 분할 투명성 (단편화): 하나의 논리적 릴레이션을 여러 단편으로 분할, 그 사본을 여러 Site에 저장
  2. 위치 투명성: 사용할 데이터의 저장 장소를 알 필요가 없다. (위치 정보 시스템 카탈로그에 유지)
  3. 중복 투명성: DB 객체가 여러 Site에 중복 저장되었는지 알 필요가 없다.
  4. 장애 투명성: 구성 요소의 장애에 무관하게 트랜잭션 원자성 유지
  5. 병행 투명성: 다수 트랜잭션 동시 수행 시 결과 일관성 유지
  6. 지역사상 투명성: 지역 DBMS와 물리 DB 간에 Mapping 보장 (각 지역 이름과 무관한 이름 사용 O)

 

• 분산 데이터베이스 적용 방법
  • 단순히 분산 환경에서 DB를 구축하는 게 목적이 아님
  • 업무의 특징에 따라 DB 분산구조를 선택적으로 설계

 

• 분산 데이터베이스 활용 방향성
  • 업무적 특징에 따라 위치 중심 또는 업무 필요에 의한 분산 설계

 

• 분산 데이터베이스 장단점

장점	단점
- 지역자치성, 점증적 시스템 용량 확장 - 신뢰성, 가용성 - 효용성, 융통성 - 빠른 응답 속도를 통한 통신비용 절감 - 시스템 규모의 적절한 조절 - 각 지역 사용자 요구 수용 증대	- 개발비용이 많이 든다 - 잠재적 오류 증대 - 처리 비용의 증대 - 설계와 관리가 복잡하다 - 불규칙한 응답 속도 - 데이터 무결성에 대한 위협

 

 

• 데이터베이스를 분산 구성했을 때의 가치
  • 통합된 DB에서 제공할 수 없는 빠른 데이터 처리 성능