다차원 스케일링 소개

카우치베이스 다차원 확장은 애플리케이션 성능을 크게 향상시키고 비용을 획기적으로 절감하는 획기적인 데이터베이스 기술입니다. 다차원 확장은 쿼리, 인덱스, 데이터 등 개별 데이터베이스 서비스를 분리, 격리, 확장하는 옵션을 통해 이러한 이점을 달성하며, 둘 이상의 하드웨어 프로필을 지원하여 리소스를 단일 서비스에 맞게 최적화할 수 있습니다. 그 결과, 복잡한 쿼리를 실행하고, 인덱스를 무제한으로 생성하고, 성능 저하를 걱정하지 않고 여러 노드에서 데이터를 계속 확장할 수 있습니다.

MongoDB, Oracle, Cassandra와 같은 다른 데이터베이스는 모든 노드에서 모든 데이터베이스 서비스를 실행해야 하는 제한적인 확장 방식이 있습니다. 이러한 접근 방식은 리소스 경합, 성능 저하, 제한된 쿼리 기능 및 오버프로비저닝으로 이어집니다. 다차원 확장 기능을 갖춘 Couchbase Server는 이러한 모든 제한을 제거하여 더 낮은 비용으로 더 큰 규모로 더 나은 성능을 제공합니다.

다차원 스케일링이 필요한 이유는 무엇인가요?

분산 아키텍처를 확장하는 것은 데이터에는 좋지만 인덱스와 쿼리에는 문제가 됩니다. 간단히 말해, 데이터를 확장하면 읽기 및 쓰기 속도가 빨라지지만 쿼리 속도가 느려지고, 인덱스를 생성하면 쿼리 속도가 빨라지지만 쓰기 속도가 느려집니다. 예를 들어, 방대한 양의 데이터를 지원하기 위해 데이터베이스를 확장하는 경우 분산 쿼리에 참여하는 노드가 많을수록 성능이 저하되므로 쿼리 성능이 급격히 저하될 수 있습니다. 또한 쿼리 성능을 개선하기 위해 많은 인덱스를 만들면 모든 인덱스가 업데이트될 때까지 쓰기가 완료되지 않기 때문에 쓰기 성능에 부정적인 영향을 미칩니다. 결론은 모든 데이터베이스 서비스가 모든 노드에서 실행되는 스케일 아웃은 효율성과 성능을 크게 떨어뜨릴 수 있다는 것입니다.

데이터베이스 서비스는 격리를 통해 어떤 이점을 얻을 수 있나요?

쿼리에는 빠른 프로세서가 필요합니다.

단일 노드에서 쿼리를 실행하거나 여러 노드에서 여러 쿼리를 실행할 수 있으면 결과가 더 빨리 반환되며, CPU 시간을 독점하여 읽기 및 쓰기 속도가 느려지지 않습니다.

인덱스에는 고성능 SSD가 필요합니다.

인덱스를 단일 노드에 저장하거나 여러 노드에 여러 인덱스를 저장할 수 있으면 더 빠르게 검색할 수 있으며, 디스크 IO를 독점하여 쓰기 속도가 느려지지 않습니다.

데이터는 분산 데이터베이스의 모든 이유입니다.

노드가 많을수록 더 많은 데이터를 저장할 수 있습니다. 이러한 노드는 메모리 증가의 이점을 누리지만 CPU와 디스크의 사용량은 줄어듭니다. 데이터가 쿼리와 인덱스에서 분리되면 읽기 및 쓰기 성능이 향상될 뿐만 아니라 일관성을 유지합니다.

격리 혜택

쿼리 색인 데이터
리소스 최적화 처리 스토리지 메모리
격리 혜택 쿼리가 더 빨라집니다.

쿼리는 읽기 또는 쓰기 속도를 늦추지 않습니다.

쿼리 서비스를 확장해도 데이터가 강제로 재조정되지는 않습니다.

인덱스 및 데이터 서비스와의 CPU 경합이 없습니다.

 

색인 검색 속도가 빨라집니다.

인덱스는 쓰기 속도를 늦추지 않습니다.

인덱스 서비스를 확장해도 데이터가 강제로 재조정되지는 않습니다.

데이터 서비스와의 디스크 IO 경합이 없습니다.

인덱스 수에는 제한이 없습니다.

 

읽기 및 쓰기가 더 빨라집니다.

데이터를 확장해도 쿼리나 색인 검색 속도가 느려지지 않습니다.

데이터 서비스를 확장해도 인덱스가 강제로 재조정되지는 않습니다.

쿼리 및 인덱스 서비스와의 리소스 경합이 없습니다.

 

 

하드웨어 요구 사항 빠른 프로세서

적은 메모리

HDD

 

기본 프로세서

적은 메모리

SSD

 

기본 프로세서

더 많은 메모리

HDD 또는 SSD

 

다차원 스케일링의 작동 방식

다차원 확장 기능을 사용하면 쿼리, 인덱싱, 데이터 등 데이터베이스 서비스를 분리 및 격리하여 각각의 개별 워크로드에 따라 리소스를 확장하고 최적화할 수 있습니다.

- 쿼리와 인덱스가 더 이상 모든 노드를 필요로 하지 않으므로 성능이 향상됩니다.
- 읽기, 쓰기, 쿼리가 더 이상 공유 리소스를 두고 경쟁하지 않으므로 전체 애플리케이션의 성능이 향상됩니다.
- 쿼리와 인덱스에는 더 큰 서버를, 데이터에는 더 작은 서버를 적용할 수 있으므로 하드웨어 비용이 절감됩니다.

효과적이고 즉각적인 혜택이 제공됩니다.

기술적 이점

- 애플리케이션 성능 향상

- 애플리케이션 안정성 향상

- 리소스 활용도 향상

- 운영 효율성 향상

비즈니스 혜택

- 더 나은 고객 경험

- 일관된 고객 경험

- 하드웨어 비용 절감

- 관리 오버헤드 감소