클러스터링: 데이터베이스 클러스터링 기술 소개.

데이터베이스 클러스터링은 여러 서버 또는 인스턴스가 함께 작동하여 단일 데이터베이스 시스템처럼 동작하게 만드는 기술입니다. 이러한 접근은 데이터의 고가용성, 부하 분산, 복제 및 장애 복구 등을 목표로 합니다. 클러스터링은 시스템의 신뢰성을 향상시키고, 리소스를 효율적으로 사용하며, 데이터를 안전하게 유지하는 데 중요합니다. 다음은 데이터베이스 클러스터링 기술과 관련된 상세한 예제와 전문용어 설명입니다.

1: MySQL 클러스터 구성
MySQL에서는 NDB (Network Database) 클러스터 엔진을 사용해 클러스터링을 구현할 수 있습니다. NDB 클러스터는 고가용성과 장애 복구 기능을 제공합니다.

-- MySQL NDB 클러스터의 관리 노드 설정 예시
[ndbd default]
# DataMemory 및 IndexMemory 설정
DataMemory=512M
IndexMemory=128M

[ndbd]
hostname=ndb1 # 데이터 노드 1의 호스트 이름

[ndbd]
hostname=ndb2 # 데이터 노드 2의 호스트 이름

[mysqld]
hostname=mysql1 # MySQL 서버 노드

2: PostgreSQL 클러스터링 with Patroni
Patroni는 PostgreSQL에 대한 클러스터링 솔루션으로, 자동 장애 복구, 장애 감지, 복제 관리 등을 제공합니다.

# Patroni 구성 예시
scope: postgres
namespace: /db/
name: postgresql0

restapi:
  listen: 0.0.0.0:8008
  connect_address: 127.0.0.1:8008

etcd:
  hosts: localhost:2379

3: Oracle Real Application Clusters (RAC)
Oracle RAC는 여러 노드에서 데이터베이스 인스턴스를 실행하여 단일 시스템 이미지를 제공합니다. 이는 고가용성 및 확장성을 제공합니다.

4: Cassandra 데이터 분산
Cassandra는 뛰어난 확장성과 고가용성을 위한 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. 데이터는 여러 노드에 걸쳐 분산되어 저장됩니다.

-- Cassandra에서 키스페이스 생성 예시
CREATE KEYSPACE mykeyspace WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor' : 3};

5: MongoDB 복제 및 샤딩
MongoDB에서 클러스터링은 복제(replication)와 샤딩(sharding)을 통해 이루어집니다. 복제는 데이터의 안정성을 보장하고, 샤딩은 데이터를 여러 서버에 분산시킵니다.

// MongoDB에서 복제 세트 초기화
rs.initiate()
// 샤드 추가
sh.addShard("shard0000/myshard.example.net:27017")

관련 전문용어 설명

• 데이터베이스 클러스터링(Database Clustering): 여러 데이터베이스 서버 또는 인스턴스가 협력하여 데이터의 고가용성, 부하 분산, 복제를 제공하는 구성입니다.
• 고가용성(High Availability): 시스템이 장애 발생 시에도 지속적으로 운영될 수 있는 능력을 가리킵니다.
• 부하 분산(Load Balancing): 작업량이나 요청을 여러 서버나 리소스에 균등하게 분배하는 기술입니다.
• 복제(Replication): 데이터베이스의 데이터를 복사하여 하나 이상의 위치에 저장함으로써 데이터의 안정성과 가용성을 향상시키는 기술입니다.
• 샤딩(Sharding): 데이터를 분할하여 여러 서버에 걸쳐 저장하는 방식으로, 대규모 데이터베이스의 성능과 관리를 최적화하는 데 사용됩니다.
• Patroni: PostgreSQL 데이터베이스 클러스터링을 위한 오픈 소스 도구입니다.