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개요ScyllaDB는 Apache Cassandra와 호환되면서도 더 높은 성능과 낮은 지연 시간을 제공하도록 설계된 고성능 분산형 NoSQL 데이터베이스이다. C++로 개발되었으며, 멀티코어 아키텍처와 완전 비동기 설계를 통해 높은 처리량과 예측 가능한 성능을 제공한다. 실시간 분석, IoT, 광고, 금융 등 대규모 트래픽 환경에서 유용하게 활용된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Cassandra와 프로토콜 호환되며 C++ 기반으로 구현된 고성능 분산형 NoSQL DB목적낮은 레이턴시, 높은 스루풋, 하드웨어 효율성을 극대화필요성기존 Cassandra의 GC, 병목 현상, 복잡한 튜닝 문제 극복Scylla는 "Cassandra Reimagined"라는 철학 아래 개발되었다.2. 특징특징설명비교CP..

개요Apache Cassandra는 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 고성능 분산형 NoSQL 데이터베이스이다. 수평 확장성과 무중단 운영, 다중 데이터센터 지원 기능을 갖춰, 대규모 트래픽을 처리하는 인터넷 서비스 및 IoT, 금융, 로그 분석 등 다양한 분야에서 활용된다. 페이스북에서 개발되었으며, 현재는 Apache Software Foundation의 프로젝트로 관리된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의분산형 키-값 기반 NoSQL 데이터베이스로, 고가용성과 확장성 중심의 설계를 지님목적장애에 강하고 지연이 적은 대용량 분산 데이터 처리필요성RDBMS의 수직 확장 한계를 넘고, 실시간 응답성을 요구하는 시스템 대응Cassandra는 "Write Optimized" 시스템으로 설계되었다.2..

개요TileDB는 범용 다차원 배열 저장을 지원하는 고성능 데이터베이스로, 과학, 금융, 머신러닝 등 다양한 분야에서 대규모 데이터를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있게 해주는 오픈소스 플랫폼이다. 고정된 행/열 구조를 넘어서 시계열, 이미지, 유전체, 기후 등 복잡한 데이터를 다차원 배열로 표현하고, 빠르게 접근할 수 있다는 점에서 차별성을 가진다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의TileDB는 다차원 배열(array)을 기본 단위로 데이터를 저장하는 DBMS목적대용량 과학 및 산업 데이터의 저장, 처리, 분석 성능 극대화필요성기존 RDBMS나 파일 시스템의 한계를 극복하기 위해 등장다차원 데이터를 1급 데이터 구조로 활용할 수 있는 유일한 범용 솔루션 중 하나이다.2. 특징특징설명비교범용성다양한 데..

개요TrueTime은 Google Spanner 시스템에서 처음 도입된 시간 API로, 글로벌 분산 데이터베이스 환경에서도 강력한 일관성(Consistency)을 보장할 수 있도록 설계된 혁신적인 시간 모델입니다. 단순한 물리 시계 대신 시간 범위(Time Interval)를 반환하여, 불확실성을 관리하면서도 정확한 직렬화(Serializable Consistency)를 구현하는 기반을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의정확한 시점을 반환하는 대신 시간의 상한과 하한을 포함하는 시간 간격을 제공하는 API목적글로벌 분산 환경에서도 트랜잭션 직렬화(serializability)와 일관성 보장필요성NTP(Network Time Protocol) 수준으로는 글로벌 트랜잭션의 정밀한 순서 보장이 어..

개요HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing)은 전통적으로 분리되어 있던 트랜잭션 처리(OLTP)와 분석 처리(OLAP)를 단일 시스템에서 동시에 수행할 수 있도록 지원하는 데이터베이스 아키텍처입니다. 이를 통해 별도의 데이터 복제나 복잡한 ETL 없이, 최신 데이터를 기반으로 실시간 트랜잭션과 고속 분석을 병행할 수 있어, 현대 비즈니스의 즉시성과 통찰성 요구를 충족시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의OLTP(Online Transaction Processing)와 OLAP(Online Analytical Processing)을 하나의 통합 플랫폼에서 실시간으로 수행하는 아키텍처목적최신 데이터에 대한 트랜잭션과 분석을 동시에 지원하여 즉시성(insi..

개요데이터베이스 시스템에서는 여러 사용자가 동시에 트랜잭션을 수행할 때 데이터의 일관성을 유지하는 것이 매우 중요합니다. 병행제어(Concurrency Control)는 다중 트랜잭션이 충돌 없이 실행될 수 있도록 조정하는 기술이며, 대표적인 기법으로 로킹(Locking), 타임스탬프 순서(Timestamp Ordering), 낙관적 병행제어(Optimistic Concurrency Control) 등이 있습니다. 본 글에서는 병행제어의 개념과 주요 기법, 장단점 및 최신 트렌드를 살펴봅니다. 1. 데이터베이스 병행제어란?병행제어(Concurrency Control)는 다중 트랜잭션이 동시에 실행될 때 데이터 일관성을 보장하고 교착 상태(Deadlock)를 방지하는 기술입니다. 여러 사용자가 같은 데이터..

개요분산 데이터베이스(Distributed Database)와 샤딩(Sharding)은 대규모 데이터 시스템에서 성능을 최적화하고 확장성을 확보하는 핵심 기술입니다. 클라우드 환경, 빅데이터 분석, 글로벌 서비스 운영에서 필수적으로 사용되며, 데이터 저장소를 여러 개의 노드로 분산시켜 부하 분산, 가용성 증가, 병렬 처리 성능 향상 등의 장점을 제공합니다.1. 분산 데이터베이스(Distributed Database)란?분산 데이터베이스는 데이터가 단일 서버가 아닌 여러 개의 서버(노드) 또는 데이터센터에 분산 저장된 데이터베이스 시스템을 의미합니다.1.1 분산 데이터베이스의 주요 특징데이터 분산 저장: 여러 서버에 데이터가 나누어 저장됨고가용성(High Availability): 장애 발생 시 일부 서버..

개요데이터 패브릭(Data Fabric)과 데이터 메시(Data Mesh)는 분산된 데이터 환경에서 데이터 접근성을 높이고 효율적인 데이터 관리를 지원하는 최신 데이터 아키텍처입니다. 데이터 패브릭은 데이터 통합과 자동화를 강조하는 접근 방식, 데이터 메시는 도메인 중심의 분산 데이터 관리 방식으로 각각 특징을 가집니다. 빅데이터, AI/ML, 클라우드 컴퓨팅과 결합하여 기업의 데이터 운영을 혁신할 수 있습니다.1. 데이터 패브릭(Data Fabric)이란?데이터 패브릭은 이기종 데이터 소스와 환경을 통합하여 중앙에서 일관된 데이터 접근을 가능하게 하는 아키텍처입니다.1.1 데이터 패브릭의 주요 특징자동화된 데이터 통합: 데이터 이동 및 변환을 자동화하여 실시간 분석 가능하이브리드 및 멀티 클라우드 지원..