Citus(Distributed PostgreSQL)
개요
Citus는 PostgreSQL을 수평 확장(Scale-Out)할 수 있도록 설계된 오픈소스 분산 데이터베이스 확장(Extension)이다. 단일 노드 PostgreSQL의 한계를 극복하고, 대규모 트랜잭션 및 분석 워크로드를 분산 환경에서 처리할 수 있도록 지원한다.
Microsoft가 2019년 Citus Data를 인수한 이후 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 기반 기술로 통합되었으며, 클라우드 네이티브 환경에서 대규모 SaaS 및 멀티테넌트 애플리케이션에 널리 활용되고 있다.
1. 개념 및 정의
Citus는 PostgreSQL 확장 모듈로 동작하며, 데이터를 여러 노드에 샤딩(Sharding)하여 분산 저장하고 병렬 쿼리를 수행하는 분산 SQL 데이터베이스 아키텍처이다. 기존 PostgreSQL의 SQL 인터페이스와 호환되면서도 분산 처리 기능을 제공한다.
2. 특징
| 구분 | Citus 특징 | 단일 PostgreSQL 대비 차별점 |
| 확장성 | 수평 확장 기반 샤딩 구조 | 수직 확장 한계 극복 |
| 호환성 | PostgreSQL 완전 호환 | 별도 SQL 학습 필요 없음 |
| 워크로드 | OLTP + HTAP 지원 | 분석·트랜잭션 동시 처리 가능 |
Citus는 분산 테이블과 레퍼런스 테이블 구조를 활용하여 데이터 일관성과 성능을 동시에 확보한다.
3. 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 | 주요 기능 |
| Coordinator Node | 쿼리 계획 및 라우팅 | 분산 쿼리 관리 |
| Worker Node | 데이터 저장 및 실행 | 병렬 처리 수행 |
| Sharding Layer | 데이터 분산 저장 | 해시 기반 파티셔닝 |
Coordinator는 클라이언트 요청을 수신하고, Worker 노드로 분산 쿼리를 전송한 후 결과를 집계한다.
4. 기술 요소
| 기술 영역 | 세부 기술 | 설명 |
| 샤딩 전략 | Hash-based Distribution | 균등 데이터 분산 |
| 병렬 쿼리 | Distributed Execution Plan | 노드 간 병렬 처리 |
| 고가용성 | Replication, Failover | 장애 대응 구조 |
최근에는 Kubernetes 기반 배포, 클라우드 매니지드 서비스 통합, 멀티테넌시 최적화 기능이 강화되고 있다.
5. 장점 및 이점
| 항목 | 기대 효과 | 적용 사례 |
| 확장성 | 대규모 트래픽 대응 | SaaS 멀티테넌트 플랫폼 |
| 성능 향상 | 병렬 쿼리 처리 | 실시간 분석 시스템 |
| 비용 효율 | 노드 단위 확장 | 클라우드 리소스 최적화 |
Citus는 특히 고객 단위 데이터 분리가 필요한 B2B SaaS 환경에서 높은 효율을 보인다.
6. 주요 활용 사례 및 고려사항
| 활용 사례 | 적용 환경 | 고려사항 |
| 멀티테넌트 SaaS | 고객별 데이터 분리 | 샤드 키 설계 중요 |
| 실시간 분석 플랫폼 | 이벤트 데이터 처리 | 조인 비용 고려 |
| 글로벌 서비스 | 지역별 분산 처리 | 네트워크 지연 관리 |
도입 시 샤딩 키 선정 전략, 트랜잭션 범위 관리, 조인 패턴 최적화, 클러스터 모니터링 체계를 사전에 설계해야 한다.
7. 결론
Citus는 PostgreSQL 생태계를 유지하면서도 수평 확장을 가능하게 하는 강력한 분산 데이터베이스 솔루션이다. 대규모 SaaS, 멀티테넌트, 실시간 분석 환경에서 안정성과 확장성을 동시에 확보할 수 있으며, 클라우드 네이티브 데이터 아키텍처의 핵심 구성 요소로 자리매김하고 있다.