SQLD - 데이터 모델과 성능3(분산데이터베이스)

분산 데이터베이스

데이터베이스 시스템 구축 시에 한 대의 물리적 시스템에 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 설치하고 여러 명의 사용자가 데이터베이스 관리 시스템에 접속하여 데이터베이스를 사용하는 구조를 중앙 집중형 데이터베이스라고 한다.

 

이와는 달리, 물리적으로 떨어진 데이터베이스에 네트워크로 연결하여 단일 데이터베이스 이미지를 보여주고 분산된 작업 처리를 수행하는 데이터베이스를 분산 데이터베이스라고 한다.

 

분산 데이터베이스를 사용하는 고객은 시스템이 네트워크로 분산되어 있는지의 여부를 인식하지 못하면서, 자신만의 데이터베이스를 사용하는 것처럼 사용할 수 있다. 이와 같이 데이터베이스는 투명성을 제공하는 것이 매우 중요하다.

 

 

 

투명성 종류

투명성의 종류로는 분할, 위치, 지역사상, 중복, 장애 및 병행 투명성이 존재한다. 사상이라는 것은 매핑과 유사한 개념으로 특정 스키마가 바뀌더라도 매핑을 다시 함으로써 다른 계층의 스키마의 내용은 변하지 않아도 되는 것이다.

• 분할 : 고객은 하나의 논리적 릴레이션이 여러 단면으로 분할되어 각 단편의 사본이 여러 시스템에 저장되어 있음을 인식할 필요가 없다.
• 위치 : 고객이 사용하려는 데이터의 저장 장소를 명시할 필요가 없다. 고객은 데이터가 어느 위치에 있더라도 동일한 명령을 사용하여 데이터에 접근할 수 있어야 한다.
• 지역 사상 : 지역 DBMS와 물리적 데이터베이스 사이의 사상이 보장됨에 따라 각 지역 시스템 이름과 무관한 이름이 사용 가능하다.
• 중복 : 데이터베이스 객체가 여러 시스템에 중복되어 존재함에도 고객과는 무관하게 데이터의 일관성이 유지된다.
• 장애 : 데이터베이스가 분산되어 있는 각 지역의 시스템이나 통신망에 이상이 발생해도, 데이터의 무결성은 보장된다.
• 병행 : 여러 고객의 응용 프로그램이 동시에 분산 데이터베이스에 대한 트랜잭션을 수행하는 경우에도 결과에 이상이 없다.

 

 

 

분산 데이터베이스 설계 방식

분산 데이터베이스의 구축 방법은 상향식과 하향식으로 나뉜다. 

• 상향식 : 지역 스키마 작성 후 향후 전역 스키마를 작성하여 분산 데이터베이스 구축
• 하향식 : 전역 스키마 작성 후 해당 지역 사상 스키마를 작성하여 분산 데이터베이스 구축

 

분산 데이터베이스를 하향식 접근방식으로 구축한다는 것은 기업 전체의 전사 데이터 모델을 수렴하여 전역 스키마를 생성하고, 그 다음 각 지역별 로 지역 스키마를 생성하여 분산 데이터베이스를 구축하는 것이다. 상향식 접근방식은 지역별로 데이터베이스를 구축한 후에 전역 스키마로 통합하는 것이다.

 

분산 데이터베이스를 구축하거나 운영할 때 동일한 데이터베이스 관리 시스템으로 분산 데이터베이스를 구축하는 것은 크게 어렵지 않다. 하지만 기업에 여러 종류의 데이터베이스 관리 시스템이 있으면 이기종 데이터베이스 관리 시스템으로 연동 해야 한다. 이기종 데이터베이스시스템으로 연동하기 위해서는 데이터베이스 미들웨어(ODBC, JDBC)를 사용해야 한다.

 

 

 

분산 데이터베이스 장단점

장점

• 데이터베이스 신뢰성과 가용성이 높다
• 분산 데이터베이스가 병렬 처리를 수행하기 때문에 빠른 응답이 가능하다
• 분산 데이터베이스를 추가하여 시스템 용량 확장이 쉽다

단점

• 데이터베이스가 여러 네트워크를 통해서 분리되어 있기 때문에 관리와 통제가 어렵다
• 보안관리가 어렵다
• 데이터 무결성 관리가 어렵다
• 데이터베이스 설계가 복잡하다