데이터중심애플리케이션설계3 데이터 중심 애플리케이션 설계 - 트랜잭션 트랜잭션 트랜잭션은 수십년동안 여러 내결함성 결여로 인해 발생되는 문제를 해결하는 메커니즘으로 채택되어 왔다. 데이터베이스에 접속하는 애플리케이션에서 프로그래밍모델을 단순화 하려는 목적으로 만든 것이다. 안전성보장: safety guarantee: db에서 트랜잭션 사용을 통해 어플의 잠재적 오류와 동시성 문제를 무시할 수 있다. 항상 트랜잭션이 필요한 것은 아니다.‘ 이번장의 중요 질문: 트랜잭션이 필요한지 아닌지 어떻게 알 수 있을까? 애매모호한 트랜잭션의 개념 관계형 데이터베이스는 거의 모두 트랜잭션을 채택하는 경우가 많고, 비관계형 베이스는 채택하는 경우도, 아닌 경우도 있다. ⇒ 이 과정에서 트랜잭션의 의미가 약화되었다. ACID의 의미 원자성(atomicity), 일관성 (consistency.. 2023. 4. 26. 데이터 중심 애플리케이션 설계 - 파티셔닝 파티셔닝 샤딩 : 데이터를 파티션으로 쪼갤 필요가 있다. 파티션 : region, tablet, vnode, vbucket 처럼 서비스마다 쓰이는 용어가 다양하다. 데이터 단위가 하나의 파티션에 속한다. 파티셔닝을 원하는 주된 이유는 확장성이다. ⇒ 분산하여 질의 부하를 감소시킴 트랜잭션 기반인지, 분석 기반인지에 따라 시스템을 튜닝하는 방법은 다르지만, 기본적으로 둘ㄷ ㅏ파티셔닝의 원칙이 적용된다. 파티셔닝과 복제 보통 복제와 파티셔닝을 함께 적용해 각 파티션의 복사본을 여러노드에 적용한다. 한 노드에 여러 파티션을 저장할 수도 있다. 각 파티션마다 리더파티션이 있는 구조 키-값 데이터 파티셔닝 파티셔닝의 목적은 질의부하를 노드사이에 고르게 분산시키는 것이다. Skewed: 파티셔닝이 고르게 이루어지지.. 2023. 4. 24. 데이터 중심 애플리케이션 설계 - 복제 - 리더와 팔로워 복제: 네트워크로 연결된 여러 장비에 동일한 데이터의 복사본을 유지한다는 의미 복제가 필요한 이유 지리적으로 가깝게 유지해 지연 시간을 줄임 장애가 발생해도 지속적으로 동작하여 가용성 높임 장비의 수를 확충하여 읽기 처리량을 늘림 큰 데이터를 볼 때에는 파티셔닝을 살펴본다. 복제의 어려움은 변경처리에 있다. 복제를 위한 알고리즘 단일리더(single-leader): 다중리더(multi-leader) 리더없는(leader-less) 리더와 팔로워 replica: 복제된 데이터를 저장하는 각 노드 일반적인 해결책 리더기반 복제(leader-based replication) active , passive, master, slave) 리더가 되는 서버를 하나 지정한다(master, primary) 리더는 데이터.. 2023. 4. 18. 이전 1 다음