분산 데이터베이스

분산 데이터베이스는 여러 물리적 위치에 분산되어 저장된 데이터의 논리적으로 상호 관련된 모음입니다. 즉, 단일 데이터베이스처럼 작동하지만, 데이터는 여러 컴퓨터 또는 네트워크를 통해 분산되어 있습니다. 이는 중앙 집중식 데이터베이스와 대조됩니다. 중앙 집중식 데이터베이스는 단일 위치에 저장됩니다.

주요 특징:

• 데이터 분산: 데이터는 여러 물리적 위치(사이트, 노드)에 분산되어 저장됩니다.
• 논리적 통합: 분산된 데이터는 마치 하나의 데이터베이스처럼 사용자에게 보여집니다. 사용자는 데이터가 어디에 있는지 알 필요 없이 데이터를 쿼리하고 조작할 수 있습니다.
• 자율성: 각 사이트는 어느 정도의 자율성을 가집니다. 즉, 자체적인 데이터 관리를 수행할 수 있습니다.
• 병행성 제어: 여러 사용자가 동시에 데이터에 접근하고 수정할 수 있도록 병행성 제어가 필요합니다.
• 무결성 유지: 분산된 환경에서도 데이터의 일관성과 무결성을 유지해야 합니다.
• 장애 복구: 일부 사이트에 장애가 발생하더라도 시스템 전체가 중단되지 않고 계속 운영될 수 있어야 합니다.
• 투명성: 사용자는 시스템이 분산되어 있다는 사실을 알 필요 없이 데이터베이스를 사용할 수 있어야 합니다. 위치 투명성, 복제 투명성, 단편화 투명성 등이 있습니다.

장점:

• 확장성: 데이터 양이 증가함에 따라 시스템을 쉽게 확장할 수 있습니다. 새로운 노드를 추가하여 저장 용량과 처리 능력을 늘릴 수 있습니다.
• 가용성: 일부 노드에 장애가 발생하더라도 다른 노드에서 데이터를 사용할 수 있어 시스템의 가용성이 높아집니다.
• 성능: 데이터를 사용자와 가까운 위치에 저장함으로써 데이터 접근 시간을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 지역 자율성: 각 지역에서 자체적으로 데이터를 관리할 수 있습니다.

단점:

• 복잡성: 시스템 설계, 구현 및 관리가 중앙 집중식 데이터베이스보다 훨씬 복잡합니다.
• 비용: 초기 구축 비용과 유지 관리 비용이 더 많이 들 수 있습니다.
• 보안: 데이터가 여러 위치에 분산되어 있기 때문에 보안 관리가 더 어려울 수 있습니다.
• 병행성 제어의 어려움: 분산 환경에서의 병행성 제어는 중앙 집중식 환경보다 훨씬 복잡하며, 데드락(Deadlock) 등의 문제를 야기할 수 있습니다.

일반적인 구조:

분산 데이터베이스 시스템은 일반적으로 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다.

• 전역 데이터베이스: 전체 시스템의 스키마 및 데이터 위치 정보를 관리합니다.
• 지역 데이터베이스: 각 사이트에 저장된 데이터를 관리합니다.
• 통신 네트워크: 사이트 간의 데이터 교환을 담당합니다.

구현 기술:

• 데이터 복제: 데이터를 여러 사이트에 복사하여 저장합니다. 가용성과 성능을 높일 수 있지만, 데이터 일관성 유지에 어려움이 있습니다.
• 데이터 단편화: 데이터를 여러 부분으로 나누어 각 사이트에 저장합니다. 수평 단편화, 수직 단편화, 혼합 단편화 등이 있습니다.

활용 분야:

• 금융: 은행, 증권 회사 등
• 통신: 이동통신 회사
• 전자상거래: 온라인 쇼핑몰
• 소셜 미디어: 소셜 네트워킹 서비스
• 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 기반의 데이터 서비스

참고: 분산 데이터베이스는 데이터 관리의 복잡성을 증가시키지만, 확장성, 가용성 및 성능 측면에서 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. 시스템 설계 시 이러한 장단점을 신중하게 고려해야 합니다.