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===데이터베이스 클러스터링=== ;분산 데이터베이스 기반의 클러스터링 방법 데이터베이스 클러스터링이란 단일 인스턴스 기반의 데이터베이스 관리 시스템 여러 대를 이용하여, 사용자에게는 하나의 대용량 데이터베이스 관리 시스템과 같은 동작을 보이도록 하는 것이다. 클러스터링의 결과로 얻을 수 있는 이익 은 두 가지인데, 하나의 노드가 멈춰도 나머지 노드들은 동작을 계속함으로써 매우 높은 수준의 서비스 안정성을 제공할 수 있으며, 노드의 수에 비례해 수용 가능한 사용자의 수가 늘어나게 돼 므로, 전체적인 성능을 향상시키게 되는 것이다. 단일 데이터베이스 인스턴스를 이용하여 데이터베이스 클러스터를 구축하는 기술은 여러 가지가 알려져 있다. 가장 쉬운 접근 방법은 분 산 데이터베이스 기술을 이용하는 구조다. 이 방법에서는 하나의 테이블을 여러 개의 파티션으로 나눈 다음 네트워크로 서로 연결된 각 데이터베이스 노드들마다 각각 하나의 파티션을 저장하는 것이다. 이러한 분산 데이터베이스 기반의 구조에서 사용자의 접속은 각 인스턴스들에게 고르게 나눠지게 되는데, 사용자가 요청한 데 이터가 해당 인스턴스의 파티션이 아닌 다른 인스턴스에 존재 하는 경우 분산 데이터베이스 요청을 통해서 다른 노드의 정보를 가져오게 된다. 이 경우의 단점은 사용자 질의에서 어떠한 파티션에 속하는 데 이터인지를 판단할 정보가 부족하다면, 어쩔 수 없이 전체 인스 턴스들에게 해당 질의를 브로드캐스트하여 처리할 수밖에 없으므로 성능에 악영향을 준다는 것이다. 게다가 사용자가 한 번에 두 개 이상의 파티션에 속하는 데이터 쓰기 작업을 하는 경우에는 분산 데이터베이스의 기법을 사용해서 트랜잭션을 처리해야 하므로 성능이 느려진다. 그리고 데이터베이스 관리자가 인스턴스를 추가, 삭제하는 작업을 할 때 마다 데이터 장애를 대비하여 모든 데이터는 디스크 미러링이 되어야 한다.<ref name="자" /> ;데이터 복제 기반의 클러스터링 방법 이 경우 모든 인스턴스가 완전한 데이터를 가지게 되므로 읽기 동작의 경우 매우 빠르게 처리할 수 있게 되지만, 모든 쓰기 동작의 경우에는 모든 인스턴스로 브로드캐스팅을 하는 부하가 있기 때문에 쓰기 성능은 느려지게 된다. 따라서 읽기 위주의 사용자에게 적합한 구조라고 할 수 있다. 데이터 복제 기법의 경우 자체적으로 디스크 미러링과 동일한 효과를 가지게 되므로, 추가적인 디스크 미러링을 구축할 필요가 없다는 장점이 있는 반면에, 인스턴스의 수만큼 데이터 복제본이 존재하는 구조이므로 인스턴스의 수가 많아질수록 필요한 디스 크의 용량이 계속 증가하는 문제점이 있다. 따라서 인스턴스의 수가 2개를 초과하는 환경에는 적합하지 않다.<ref name="자" /> ;공유 디스크 기반의 클러스터링 방법 이 방법에서 데이터는 단일 인스턴스 시스템에서와 마찬가지로 하나의 디스크에만 저장되어 있으며, 이것을 여러 인스턴스가 공유해서 사용하는 구조다. 데이터 관점에서 파티션이나 복제를 추가로 할 필요가 없으므로 가장 자연스러운 형태의 데이터 관리 가 가능하다. 현재 이러한 구조를 채택하는 데이터베이스 클러스터는 오라 클 RAC(Real Application Clusters)가 가장 잘 알려져 있으며 티베로 관계형 데이터베이스 관리 시스템 4.0에서도 동일한 공유 디스크 기반의 구조를 채택하고 있다. 공유 디스크 기반의 클러스터링에서는 단일 인스턴스와 마찬 가지로 읽기, 쓰기 동작을 모두 하나의 인스턴스에서 완전하게 처리할 수 있다. 이 과정에서 관계형 데이터베이스 관리 시스템 내부 메모리에 가지고 있는 데이터에 대해서 서로 다른 인스턴스 간에 불일치하게 되는 문제 가 발생하지 않도록 DB 캐시 일관성 프로토콜을 필요로 한다. 그러나 이러한 프로토콜은 앞서 소개한 두 가지 다른 방법에서 필요로 하고 또는 데이터 복제에 비하면 훨씬 적은 부하로 동작이 가능하므로, 전체적인 성능은 공유 디스크 방식이 가장 뛰어나다.<ref name="자" />
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