MySQL - 수평 파티션링

안녕하세요, 미래의 데이터베이스 마법사 여러분! 오늘은 MySQL 수평 파티션링의 fascinatig 세계로 안내해 드릴 것입니다. 여러분의 친절한 이웃 컴퓨터 교사로서 오랜 경험을 가진 저는, 코드를 한 줄도 작성하지 않았던 여러분을 안내해 드리기 위해 여기 있습니다. 그러니 가상의 안전帽을 쓰고, 데이터베이스 구조를 만들어 보도록 하겠습니다!

MySQL - Horizontal Partitioning

MySQL 수평 파티션링

거대한 도서관을 정리하는 상상해 보세요. 모든 책을 하나의 거대한 책장에 두는 대신, 특정 기준에 따라 여러 책장에 분산시키기로 합니다. 이것이 바로 데이터베이스에 수평 파티션링이 하는 일입니다!

수평 파티션링, 또는 샤딩(sharding)이라고도 불리는 이 기술은 큰 테이블을 더 작고 관리하기 쉬운 조각으로 나누는 것입니다. 각 조각을 파티션(partition)이라고 하며, 원래 테이블의 행의 하위 집합을 포함합니다.

간단한 예제로 시작해 보겠습니다:

CREATE TABLE books (
id INT,
title VARCHAR(100),
author VARCHAR(100),
publication_year INT
) PARTITION BY RANGE (publication_year) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2000),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2010),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2020),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

이 예제에서 우리는 books 테이블을 생성하고 publication_year 기준으로 파티션을 나눕니다. 네 개의 파티션을 생성했습니다:

p0: 2000년 이전에 출판된 책들
p1: 2000년부터 2009년까지 출판된 책들
p2: 2010년부터 2019년까지 출판된 책들
p3: 2020년 이후에 출판된 책들

이제 이 테이블을 쿼리할 때, MySQL은 빠르게 검색해야 할 파티션을 결정하여 쿼리가 더 빠르고 효율적으로 실행됩니다.

MySQL 범위 파티션링

범위 파티션링은 계절별로 옷장을 정리하는 것과 같습니다. 여름 옷을 하나의 섹션에, 가을 옷을 다른 섹션에 넣습니다. MySQL에서는 이 방법을 사용하여 값의 범위에 따라 데이터를 파티션합니다.

이하는 직원 급여를 사용한 예제입니다:

CREATE TABLE employees (
id INT,
name VARCHAR(100),
salary INT
) PARTITION BY RANGE (salary) (
PARTITION low_salary VALUES LESS THAN (30000),
PARTITION medium_salary VALUES LESS THAN (60000),
PARTITION high_salary VALUES LESS THAN (100000),
PARTITION very_high_salary VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

이 경우, 우리는 급여 범위에 따라 employees 테이블을 파티션합니다. 이 설정은 특정 급여 범위 내의 직원을 빠르게 검색할 수 있도록 합니다.

MySQL 목록 파티션링

목록 파티션링은 특정 값에 따라 파티션하고 싶을 때 완벽합니다. 영화 컬렉션을 장르별로 정리하는 것과 같습니다.

다음은 카테고리별로 테이블을 파티션하는 예제입니다:

CREATE TABLE products (
id INT,
name VARCHAR(100),
category VARCHAR(50)
) PARTITION BY LIST COLUMNS(category) (
PARTITION p_electronics VALUES IN ('Laptops', 'Smartphones', 'Tablets'),
PARTITION p_clothing VALUES IN ('Shirts', 'Pants', 'Dresses'),
PARTITION p_books VALUES IN ('Fiction', 'Non-fiction', 'Textbooks')
);

이제 특정 카테고리의 제품을 쿼리할 때, MySQL은 정확히 어느 파티션을 검색해야 하는지 알고 있습니다!

MySQL 해시 파티션링

해시 파티션링은 데이터에 대한 행운의 봉투와 같습니다. MySQL은 해시 함수를 사용하여 행이 어떤 파티션에 들어야 하는지 결정합니다. 이는 자연스러운 범위나 목록 파티션링 방법이 없을 때 데이터를 균형 있게 분포시키는 데 유용합니다.

다음은 예제입니다:

CREATE TABLE orders (
id INT,
customer_id INT,
order_date DATE
) PARTITION BY HASH(id)
PARTITIONS 4;

이 경우, 우리는 네 개의 파티션을 생성하고 id 열을 기준으로 MySQL이 행을 어떻게 분포시킬지 결정하도록 합니다.

MySQL 키 파티션링

키 파티션링은 해시 파티션링과 유사하지만, MySQL의 자체 해시 함수를 사용합니다. 주요 키나 고유 키를 기준으로 파티션하는 데 특히 유용합니다.

다음은 예제입니다:

CREATE TABLE customers (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
email VARCHAR(100)
) PARTITION BY KEY()
PARTITIONS 3;

이 경우, 우리는 customers 테이블을 주요 키 id를 기준으로 세 개의 파티션으로 나눕니다.

MySQL 서브 파티션링

서브 파티션링, 또는 복합 파티션링은 파티션 내에 다른 파티션을 생성하는 것입니다. 러시아 인형처럼 파티션을 쌓는 데이터베이스와 같습니다!

다음은 연도별로 파티션하고 분기별로 서브 파티션하는 예제입니다:

CREATE TABLE sales (
id INT,
sale_date DATE,
amount DECIMAL(10,2)
) PARTITION BY RANGE(YEAR(sale_date))
SUBPARTITION BY HASH(MONTH(sale_date))
SUBPARTITIONS 4 (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2020),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2021),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2022),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

이 구조는 특정 연도와 분기의 판매 데이터를 찾을 때 매우 빠른 쿼리를 가능하게 합니다.

이제 우리가 배운 파티션링 방법을 요약한 표를 보겠습니다:

파티션링 방법	사용 사례	예제
범위 파티션링	자연스러운 범위 데이터	직원 급여, 날짜
목록 파티션링	이离散 카테고리 데이터	제품 카테고리, 지역
해시 파티션링	데이터 균형 분포	고객 ID, 주문 ID
키 파티션링	주요 키나 고유 키 파티션	고객 테이블 ID
서브 파티션링	복잡한 데이터 조직	판매 데이터 연도와 분기

기억하세요, 젊은 데이터 패드와이ans, 파티션링은 강력한 도구이지만, 큰 권력은 큰 책임을 동반합니다. 특정 사용 사례와 데이터 분포를 고려한 후 파티션링 전략을 결정하는 것을 잊지 마세요.

이 강의를 마무리하면서, 저는 대형 전자상거래 데이터베이스에서 일할 때의 기억을 떠올립니다. 우리는 느린 쿼리 시간을 해결하기 위해 제품 테이블에 범위 파티션링을 도입했습니다. 마법처럼 쿼리 시간이 급격히 감소했고, 데이터베이스 관리자는 서버실에서 기쁨의 춤을 추었습니다!

따라서 이 파티션링 기술을 실험해 두시오. 데이터베이스가 소리를 내며 노래를 부를 수 있게 될지도 모릅니다! 다음 시간까지 계속 코딩하시고, 쿼리가 항상 빠르게 실행되기를 바랍니다!

Credits: Image by storyset