인프런 커뮤니티 질문&답변

Architect님, 안녕하세요!

RDBMS 자체에서 샤딩 기능을 제공하지 않는다고 하더라도, 샤딩을 사용하지 못하는 것은 아닙니다.

샤딩은 그냥 데이터를 분산하기 위한 방법일 뿐입니다.

샤딩 기능을 내장하고 있는 데이터베이스도 있지만,

물리적으로 데이터베이스 여러개 띄우고 애플리케이션에서 각 데이터에 대해 샤드 키를 설정하고 특정 샤드로 라우팅해 준다면, 이것도 샤딩을 적용한겁니다.

샤딩이란건 데이터베이스 자체에서 반드시 내장 기능으로 제공되어야 하는게 아닙니다.

그리고 결국 인덱스 테이블의 데이터도 단일 샤드에 저장이 될텐데요, 각 샤드에 생성된 테이블에 대해 인덱스를 생성하면, 그게 B Tree 인덱스가 생성된겁니다.

인덱스 테이블을 만들고, 필요한 컬럼에 대해 인덱스를 직접 지정하면, 이미 RDBMS는 B Tree 인덱스를 제공하고 있으므로, 그것 자체가 B Tree 인덱스인 것입니다.

강의에서 제시된 방법은 분산된 테이블 간에 인덱스를 관리하는게 아니라, 샤드 키를 통해 단일 샤드로 라우팅된 데이터들에 대해 인덱스가 관리되는 것입니다.(물론, 데이터베이스에 따라 분산된 테이블 간에도 인덱스가 제공되기도 합니다.)

설명이 와닿았을지 모르겠네요, 혹시 더 궁금한 점 있으시면 편히 남겨주세요!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Architect님.

B-Tree 인덱스는 전통적인 RDBMS에서 효율적인 데이터 검색을 지원하기 위해 널리 사용됩니다. 분산 데이터베이스에서도 유사한 역할을 하는 인덱스 구조가 필요합니다.

분산 데이터베이스에서 B-Tree 인덱스의 역할

1. 인덱스의 기본 역할: 데이터를 효과적으로 검색하고 쿼리 성능을 높이기 위해 데이터를 정렬하고 빠르게 접근할 수 있도록 합니다.

2. 샤딩 후의 인덱스 동작: 기본 개념은 RDBMS의 인덱스와 유사하지만, 데이터가 여러 샤드에 걸쳐 분산됨에 따라 인덱스도 각 샤드에 개별적으로 유지됩니다. 각 샤드 내에서 B-Tree 인덱스가 생성되고 관리됩니다. 이를 통해 샤드 내 데이터 접근이 최적화됩니다.

3. 분산 시스템에서의 구현: 분산 데이터베이스는 종종 NoSQL 채택을 하거나 다중 서버 환경에서 작동하며, 각 샤드가 자체적으로 인덱스를 생성합니다. 이로 인해 일반적인 RDBMS보다 업데이트와 관리가 복잡해질 수 있습니다. 이러한 시스템들은 대개 스키마리스(schema-less) 방식이지만, 인덱스와 같은 최적화 기능은 여전히 중요합니다.

이 주제에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, 다음 링크를 참고하시면 도움이 될 것입니다:
- B-Tree 인덱스와 샤딩을 고려한 분산 데이터베이스 설계 (게시글 제목)

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