데이터베이스 관리 영역에서 분산 데이터베이스는 현대 데이터 아키텍처의 초석입니다. 여러 위치에 분산된 데이터베이스가 하나의 가상 시스템으로 원활하게 작동할 수 있도록 하는 고유한 솔루션을 제공합니다.
분산 데이터베이스
구성요소
분산 데이터베이스 장 / 단점
장점 | - 지역 자치성, 점증적 시스템 용량 확장 - 신뢰성과 가용성 높음 - 빠른 응답속도와 통신비용 절감 - 시스템 규모의 적절한 조절 |
단점 | - 소프트웨어 개발 비용 증가 - 오류의 잠재성 증대 - 처리 비용의 증대 - 통제의 어려움 - 불규칙한 응답 속도 - 설계 , 관리의 복잡성과 비용 증대 - 데이터 무결성에 대한 위협 |
분산 데이터베이스의 적용 기법
테이블 분할(Fragmentation) 분산
수평분할 (Horizontal Fragmentation) | - 테이블을 특정 칼럼의 값을 기준으로 로우(Row)를 분리 - 컬럼은 분리되지 않음 |
수직분할 (Vertical Fragmentation) | - 테이블 칼럼을 기준으로 컬럼(Column)을 분리 |
테이블 복제(Replication) 분산
부분복제 (Segment Replication) | - 마스터 데이터베이스에서 테이블의 일부의 내용만 다른 지역이나 서버에 복제 |
광역복제 (Broadcast Replication) | - 마스터 데이터베이스의 테이블의 내용을 각 지역이나 서버에 복제 |
테이블 요약(Summarization) 분산
분석요약 (Rollup Replication) | - 각 지역별로 존재하는 요약정보를 마스터에 통합하여 다시 전체에 대해서 요약정보를 산출하는 분산방법 |
통합요약 (Consolidation Replication) | - 각 지역별로 존재하는 다른 내용의 정보를 마스터에 통합하여 다시 전체에 대해서 요약정보를 산출하는 분산방법 |
투명성 조건
투명성 조건 | 설명 |
위치 투명성 | 사용자는 액세스하는 데이터의 물리적 위치를 인식하지 못한 채 분산 데이터베이스와 상호 작용합니다. |
분할 투명성 | 하나의 논리적 테이블이 여러 단편으로 분할되어 각 단편의 사본이 여러 위치에 저장 |
중복 투명성 | 사용자는 중복 상태나 복제본을 호스팅하는 특정 노드에 대한 지식 없이 중복된 데이터에 액세스합니다. |
지역사상 투명성 |
각 지역시스템 이름과 무관한 이름 사용 가능 |
CAP 이론
트랜잭션 (★)
성질 | 설명 |
원자성 (Atomicity) | 트랜잭션의 연산은 데이터베이스에 모두 반영되든지 아니면 전혀 반영되지 않아야 한다. |
일관성 (Consistency) | 시스템이 가지고 있는 고정요소는 트랜잭션 수행 전과 트랜잭션 수행 완료 후의 상태가 같아야 한다. |
독립성, 격리성 (Isolation) | 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 병행실행되는 경우 어느 하나의 트랜잭션 실행 중에 다른 트랜잭션의 연산이 끼어들 수 없다. |
영속성 (Durablility) | 성공적으로 완료된 트랜잭션의 결과는 시스템이 고장이 나더라도 영구적으로 반영되어야 한다. |
트랜잭션의 상태 (★)
상태 | 설명 |
활용 (Active) | 트랜잭션이 실행 중인 상태 |
실패 (Failed) | 트랜잭션 실행에 오류가 발생하여 중단된 상태 |
철회 (Aborted) | 트랜잭션이 비정상적으로 종료되어 Rollback 연산을 수행한 상태 |
부분 완료 (Partially Committed) | 트랜잭션의 마지막 연산까지 실행했지만, Commit 연산이 실행되기 직전의 상태 |
완료 (Committed) | 트랜잭션이 성공적으로 종료되어 Commit 연산을 실행한 후의 상태 |
분산 데이터베이스 영역을 탐구하면 가능성과 과제의 세계가 드러납니다. 이 가이드에 설명된 원칙을 수용하고 최신 기술을 파악함으로써 조직은 분산 데이터베이스의 잠재력을 최대한 활용하여 끊임없이 진화하는 데이터 관리 환경에서 혁신을 주도하고 전략적 목표를 달성할 수 있습니다. 2024년에 정보처리기사를 따기 위해 노력하는 모두에게 행운을 빕니다!
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