DB 성능개선 - DB 개선

데이터베이스가 새로운 모양과 형태로 재탄생되는 8가지 방법

 

GPU 컴퓨팅

 

GPU 컴퓨팅의 가장 큰 이점은 각각의 쿼리(Query)에 답하는 것(확실히 몇 배는 더 빠르다)에 있는 것이 아니라 준비 작업에 있다. 별 다른 사전처리가 필요 없기 때문이다.

많은 데이터베이스가 인덱스를 유지함으로써 시간을 절약하고 있는데, 이는 실질적으로는 가능한 모든 검색에 대해 사전에 계산된 결과이다. 이 인덱스에 오류가 생기거나 망실되면, 인덱스를 재구축하는데 몇 시간, 며칠, 또는 심지어 몇 개월이 걸릴 수 있다.

렇지만, 데이터를 GPU의 메모리 안에 넣을 수만 있다면, 대개는 인덱스 없이도 버텨낼 수 있다. 데이터가 빠르게 변경되거나 인덱스의 대부분이 전혀 사용되지 않고 있다면, 사전처리를 생략하는 것이 매우 효율적이다.

 

VRAM(Non-volatile Memory, 비 휘발성 메모리)

 

영구 기록이 필요 없게 되어도 사람들이 여전히 데이터베이스를 사용하고 있을 것인가? 아니면 검색 작업과 인덱스 작업이 데이터베이스를 계속해서 필요로 할 것인가? 모든 알고리즘과 모든 아키텍처는 재고 대상이다.

 

스케일 아웃(Scale-out) SQL

 

NoSQL 운동이 시작되었을 때, 가장 큰 특징 중 한 가지는 여러 대의 노드에 데이터 스토리지를 분산시킬 수 있는 능력이었다. 카산드라(Cassandra)와 몽고DB(MongoDB)같은 NoSQL 데이터베이스는 대규모 스토리지의 좋은 기능을 모두 이용할 수 있을 것처럼 보였고, 사람들이 SQL이란 익숙한 세상을 버릴 것처럼 보였다.

현실은, 이런 것들이 상충할 필요가 없다는 것이다. 대규모 데이터베이스의 초창기 실험은 SQL의 모든 짐을 내려 놓았었기 때문에 구축하기가 더 쉬웠고, 그 덕분에 SQL이 엄청난 규모로 구동하는 여러 대의 머신에 걸쳐서 동작하지 않을 이유가 전혀 없었다. 실제로 오라클 같은 업체는 몇 년 동안 그렇게 해오고 있다.

가장 최신의 대규모 데이터베이스는 커다란 클러스터 전체에 퍼져 있는 데이터 세트를 사용해서 사용자가 자신의 모든 SQL 지식과 편리성을 활용할 수 있게 해준다. 예를 들면, 카크로치DB(CockroachDB)눈 여러 대의 노드에 복제되어 있는 데이터에 액세스하는 표준 SQL 쿼리 엔진을 제공하고 있으며, 모두 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성)가 보장된다. 그렇다, 데이터 일관성에 대한 이런 철두철미한 지원에 대해 어느 정도는 대가를 지불하겠지만, 예상보다는 적을 것이다.

 

공간 정보 데이터베이스(Geospatial Database)

 

공간 정보 데이터베이스는 2차원 공간에서 검색, 정렬, 그리고 교차를 훨씬 더 쉽게 해주는 몇 가지 추가 기능을 가지고 있다. 예를 들어, 공간 인덱스는 대개 2차원 세계와 3차원 세계에서 이웃해 있는 행들에 대한 검색을 더욱 빠르게 만들어주기 위해 좌표 공간 위에 그리드를 추가함으로써 동작한다.

이런 인덱스를 사용하면 폴리곤(Polygon)으로 정의된 데이터 세트에 대해 “포함(contain)”, “중첩(overlap)” 그리고 심지어는 “접촉(touch)” 같은 작업을 하는 쿼리를 작성하는 것이 가능하다. 이 모든 것들은 실 세계에 대한 추론을 그만큼 더 효율적으로 만들어준다.

 

그래프 데이터베이스(Graph Database)

 

테이블은 여러 가지 데이터 구조에 대해서 훌륭한 리포지토리이지만 지난 10년 간 인터넷 혁명을 주도해 온 한 가지 커다란 최신 데이터 구조를 모델링하는 것은 제대로 해내지 못했다. 바로 네트워크이다. 이른바 “소셜 그래프(Social Graph)”가 폭증하면서 서로 간에 링크를 가지고 있는 점점 더 많은 노드가 컴퓨터를 채워가고 있다. 그리고 이런 노드 간의 연결이 노드에 있는 데이터보다 더 중요한 경우가 많다. 물론, 한 쌍의 노드 간의 한가지 링크를 저장하고 회수하는 것은 고전적인 관계형 데이터베이스에서 처리하기가 쉽지만, 더 복잡한 쿼리들은 불가능해지기 시작했다.

 

클라우드 데이터베이스(Cloud Database)

 

가장 큰 변화 중 하나는 데이터베이스 소프트웨어를 구매하는 방식에 있다. 과거에는 자체 머신을 구매하고 구매한 머신 상에서 소프트웨어를 실행하기 위해 라이선스 계약에 서명을 했다. 이제는 클라우드 서비스 업체가 보거나 만질 수 없는 어딘가에 데이터를 저장할 수 있는 서비스를 제공한다. 이들 업체는 사용자가 원하면 데이터가 거기 있을 거라고만 말한다.

장점은 명백하다. 서버 또는 서버를 보관할 방을 유지할 필요가 전혀 없다. 라이선스나 구성 또는 패치 설치에 대해서 걱정할 필요가 없다. 다른 누군가가 이 모든 골칫거리를 처리한다. 보통은 가격도 저렴하다. 저장할 데이터가 엄청나게 많지 않다면 더더욱 저렴하다. 서비스는 대개 바이트 단위로 과금된다. 하지만, 위험이 있다면, 어둠 속에 도사리고 있다. 다른 누군가가 데이터에 액세스할 수 있는가? 서버가 전력 급등, 천둥 번개 또는 홍수로부터 보호되고 있는가? 데이터가 믿을 수 있는 원격지로 백업되고 있는가? 모든 것을 클라우드 서비스 업체를 믿을 수밖에 없다.

 

인공 지능(AI, Artificial Intelligence)

 

인공 지능 솔루션과 관련한 희소식은 사용자가 찾는 것이 무언지를 알 필요가 없다는 것이다. 그냥 손을 흔들고 “가장 흥미 있는” 또는 “가장 가까운” 같은 모호한 뭔가를 질문할 수 있다. 고객 지원부서 사람들이 늘 기입하라고 말하는 지긋지긋한 참조 번호인 올바른 키(Key)가 필요 없다.

나쁜 소식은 질문의 정확도를 지정하기 않았기 때문에 올바른 답을 얻었는지 알 수 없다는 것이다. 그 블로그 게시물이 정말로 가장 흥미 있는 것일까? 구글의 가장 큰 성공비결은 절대적인 정답이 존재하지 않는다는 것이다. 정답에 가깝다면, 누구도 불평할 수 없다.

 

블록체인(Blockchain)

블록체인이란 용어가 비트코인(Bitcoin)의 복잡한 정치 경제와 얽혀있을 수 있지만, 기저의 통화에 관한 모든 이야기는 매우 안정적이고 실용적인 분산 데이터 저장소이다. 누구나 기다란 테이블에 있는 데이터를 업데이트할 수 있는 기회가 있으며 모든 사람이 정답을 공유할 수 있다. 몹시 흥분되는 일은 모두가 같은 정답을 공유한다는 사실이다. 이는 친구인 동시에 적이기도 한 비즈니스에 안성맞춤이다.

 

그렇지만 약점도 있다. 모든 트랜잭션을 디지털 서명해야만 하기 때문에, 각각의 사용자들이 암호화 키를 유지해야만 한다. 이 키를 분실하거나 까먹으면, 해당 열에 있는 데이터가 영원히 동결된다. 그 키를 탈취당하면, 모든 것이 허사가 된다. 다른 말로 하면, 블록체인은 완벽하지는 않지만, 표준 모델들보다 훨씬 더 신뢰할 수 있다.

 

 

http://www.itworld.co.kr/news/106518?page=0,0

“데이터베이스의 재탄생” 데이터를 저장하는 새로운 기술 8가지