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개요Consistent Hashing은 분산 시스템에서 데이터 노드 간의 균형 잡힌 분배와 최소한의 재조정을 보장하는 해시 알고리즘입니다. 서버 추가 또는 제거 시 전체 데이터를 재분배하지 않고 일부 키만 이동시키는 구조로, 캐시 시스템, 분산 DB, 로드 밸런싱 등 다양한 분야에서 필수적인 핵심 기술로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의해시 공간을 원형으로 구성하여 데이터와 서버를 동일한 해시 방식으로 매핑하는 분산 해시 알고리즘Ring 구조 기반목적서버 증설/감소 시 데이터 재배치를 최소화확장성 중심 설계주요 활용캐시 서버, NoSQL DB, P2P 네트워크, CDN 등Memcached, Cassandra 등에서 사용해시의 안정성과 유연성을 극대화한 분산 시스템의 기본 구성 방식2..

개요LSM-Tree(Log-Structured Merge-Tree)는 디스크 기반 저장 장치에서 쓰기(write) 성능을 극대화하기 위해 설계된 트리 기반 자료구조입니다. RocksDB, LevelDB, Cassandra 등 다양한 NoSQL·NewSQL 시스템에서 채택되고 있으며, 로그 형태의 쓰기 버퍼와 다단계 정렬·병합(Merge) 구조를 활용하여 쓰기 집약형 워크로드에 특화된 성능을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의LSM-Tree는 메모리 상에 로그처럼 데이터를 기록한 후, 주기적으로 디스크에 정렬된 트리 형태로 병합하는 계층형 트리 아키텍처입니다.목적랜덤 쓰기를 순차 쓰기로 변환하여 디스크 I/O 병목을 해소함필요성기존 B-Tree 계열은 쓰기 성능 한계 및 디스크 IOPS 문제 ..

개요데이터가 폭발적으로 증가하면서, 다양한 형태의 데이터를 안정적이고 확장 가능하게 저장하는 기술이 점점 더 중요해지고 있습니다. 텍스트, 이미지, 센서, 로그, 트랜잭션 등 이질적인 데이터를 저장하기 위해 기존의 RDBMS를 넘어서 객체 저장소, NoSQL, 데이터 레이크, 파일 시스템 등 다양한 저장 기술이 등장했습니다. 이 글에서는 현대 데이터 환경에서 사용되는 주요 저장 기술과 그 특징, 선택 전략을 정리합니다.1. 데이터 저장이란? 항목 설명 정의생성된 데이터를 일정 기간 안정적으로 보존하고, 조회·분석할 수 있게 저장하는 기술적 기반목적데이터 보존, 처리 성능 확보, 검색 용이성, 보안·복구주요 고려 요소데이터 유형, 저장 용량, 확장성, 접근 속도, 비용, 정합성저장은 데이터 라이프사이클의..

개요Extendible Hashing(확장 가능 해싱)은 동적 해시 테이블(dynamic hash table) 구조를 활용하여 효율적인 데이터 검색과 저장을 가능하게 하는 해싱 기법입니다. 기존 정적 해싱(Static Hashing)은 데이터가 증가할 때 충돌(Collision)이 발생하는 문제를 해결하기 어려운 반면, Extendible Hashing은 버킷을 동적으로 확장하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 본 글에서는 Extendible Hashing의 개념과 동작 원리, 장단점 및 활용 사례를 살펴봅니다. 1. Extendible Hashing이란?Extendible Hashing은 해시 테이블이 동적으로 크기를 조정할 수 있는 기법으로, 디렉터리(Directory)와 버킷(Bucket)을 활용하여..

개요트랜잭션 격리 수준(Transaction Isolation Level)은 데이터베이스에서 여러 트랜잭션이 동시에 실행될 때, 각 트랜잭션이 다른 트랜잭션의 변경 사항에 접근하는 방식을 제어하는 설정입니다. 격리 수준을 적절히 설정하면 데이터 일관성을 보장하면서도 성능 저하를 최소화할 수 있습니다. 본 글에서는 트랜잭션 격리 수준의 개념과 주요 유형, 발생할 수 있는 문제점, DBMS별 지원 여부 및 최신 트렌드를 살펴봅니다. 1. 트랜잭션 격리 수준이란?트랜잭션이 실행될 때 다른 트랜잭션과의 간섭을 얼마나 허용할 것인지 결정하는 설정입니다. 격리 수준이 높을수록 데이터 일관성은 증가하지만, 동시 처리 성능은 저하될 수 있습니다.1.1 트랜잭션 격리 수준이 중요한 이유데이터 일관성을 유지하고 비정상적인..

개요ACID 속성은 데이터베이스 트랜잭션의 무결성(Integrity)과 신뢰성(Reliability)을 보장하는 핵심 원칙입니다. ACID는 **Atomicity(원자성), Consistency(일관성), Isolation(고립성), Durability(지속성)**의 약자로, 이 속성들이 충족될 때 데이터베이스 시스템은 안정적으로 운영될 수 있습니다. 본 글에서는 ACID 속성의 개념과 각 요소의 역할, 적용 사례 및 최신 트렌드를 살펴봅니다.1. ACID 속성이란?ACID 속성은 데이터베이스 트랜잭션의 신뢰성을 보장하기 위한 4가지 기본 원칙을 의미합니다.원자성(Atomicity): 트랜잭션은 완전히 수행되거나 전혀 수행되지 않아야 한다.일관성(Consistency): 트랜잭션 수행 후 데이터베이스는 ..

개요데이터베이스형 서비스(DBaaS, Database as a Service)는 클라우드를 통해 데이터베이스를 제공하는 서비스 모델로, 사용자는 인프라 운영 부담 없이 데이터베이스를 구축하고 관리할 수 있습니다. 기업은 DBaaS를 활용하여 데이터 저장, 백업, 확장 및 보안을 자동화할 수 있으며, 운영 비용 절감과 성능 최적화를 동시에 실현할 수 있습니다. 본 글에서는 DBaaS의 개념, 주요 기능, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. DBaaS란 무엇인가?DBaaS는 클라우드 환경에서 데이터베이스 인프라를 제공하는 서비스 모델로, 사용자는 데이터베이스 소프트웨어 및 하드웨어를 직접 관리할 필요 없이 데이터베이스를 배포하고 운영할 수 있습니다.1.1 기존 데이터베이스 관리 방식과 ..

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..

개요데이터베이스 관리 시스템은 **관계형 데이터베이스(RDBMS, Relational Database Management System)**와 **NoSQL(Database Management System)**로 구분된다. RDBMS는 전통적인 테이블 기반의 데이터 저장 방식을 사용하며, NoSQL은 다양한 데이터 모델을 지원하여 유연성과 확장성이 뛰어난 특징을 갖는다. 본 글에서는 RDBMS와 NoSQL의 개념, 차이점, 장점 및 단점, 그리고 사용 사례를 비교 분석한다.1. 관계형 데이터베이스(RDBMS)란?RDBMS는 행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블(Table) 기반의 데이터베이스로, 데이터를 구조적으로 저장하고 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 관리한..