😎 한 줄 요약(잘난 척용)
“샤딩은 데이터베이스를 여러 조각으로 나눠서 버티게 만드는 기술이다.”
샤딩(Sharding)이란 무엇인가?
데이터베이스를 가로로 쪼개는 확장 방법
1. 샤딩을 한 문장으로 설명하면
샤딩은 하나의 거대한 데이터베이스를 여러 개의 작은 데이터베이스로 나눠 저장하고 처리하는 방식이다.
아주 쉽게 말하면, “데이터가 너무 많아지면, DB를 나눠서 나눠 담는 것”이다.
2. 왜 샤딩이 필요할까? (아주 쉽게)
처음에는 DB 한 대로 충분하다.
하지만 사용자가 늘면
- 데이터 양 증가
- 조회·쓰기 요청 폭증
- DB가 점점 느려짐
이때 선택지는 두 가지다.
1️⃣ 서버를 더 좋은 걸로 교체 (한계 있음)
2️⃣ DB를 여러 대로 나눔 ← 샤딩
👉 샤딩은 “수직 확장의 한계를 넘기 위한 방법”이다.
3. 샤딩은 어떻게 나눌까?
핵심 기준: 샤드 키(Shard Key)
- 데이터를 나누는 기준 값
- 예: 사용자 ID, 지역, 날짜
예시:
- 사용자 ID 1~100만 → DB A
- 사용자 ID 100만~200만 → DB B
👉 어디에 저장할지 결정하는 규칙이 샤드 키다.
4. 샤딩의 대표적인 방식
1️⃣ 범위 기반 샤딩
- ID, 날짜 범위로 나눔
- 이해하기 쉽다
- 특정 구간에 트래픽 몰릴 수 있음
2️⃣ 해시 기반 샤딩
- 값을 해시 함수로 분산
- 데이터가 고르게 퍼짐
- 범위 조회는 불편
3️⃣ 지역 기반 샤딩
- 국가·지역별 DB
- 지연 시간 감소
👉 서비스 특성에 따라 선택한다.
5. 샤딩의 장점
👍 확장성
- 서버를 계속 추가 가능
- 사용자·데이터 증가에 유리
👍 성능 향상
- 쿼리 부하 분산
- 병렬 처리 가능
👍 장애 영향 최소화
- 한 샤드 장애 ≠ 전체 장애
6. 샤딩의 단점 (아주 중요)
👎 구조가 복잡해진다
- 데이터 위치 관리 필요
- 쿼리 로직 복잡
👎 JOIN이 어려움
- 여러 DB에 흩어져 있음
- 복잡한 JOIN 성능 저하
👎 샤드 키 선택이 매우 중요
- 잘못 고르면
👉 특정 DB만 과부하
👉 샤딩의 성패는 샤드 키에서 결정된다.
7. 샤딩 vs 복제(Replication)
| 구분 | 샤딩 | 복제 |
| 목적 | 확장 | 가용성 |
| 데이터 | 나눠 저장 | 그대로 복사 |
| 쓰기 확장 | ⭕ | ❌ |
| 읽기 확장 | ⭕ | ⭕ |
👉 실무에서는 샤딩 + 복제를 함께 쓴다.
8. 언제 샤딩을 고려할까?
- 사용자 수 급증
- 단일 DB 성능 한계
- 글로벌 서비스 확장
👉 처음부터 샤딩은 드물고, 필요해졌을 때 도입하는 경우가 많다.
9. 초보자가 기억하면 딱 좋은 정리
- 샤딩 = DB 쪼개기
- 목적은 확장성과 성능
- 설계가 매우 중요
10. 마무리
샤딩은 “DB를 더 키울 수 없을 때 선택하는, 가장 강력하지만 가장 어려운 카드”다.
- 잘 설계되면 거의 무한 확장
- 잘못 설계되면 관리 지옥
그래서 샤딩은 DB 설계의 끝판왕으로 불린다.
참고 자료 (한국어)
✅ 개념·기초
- 위키백과(한국어) – 샤딩
https://ko.wikipedia.org/wiki/샤딩 - DB 설계·분산 시스템 입문 글 (국내 기술 블로그 다수)
✅ 실무 관점
- MySQL / MongoDB 샤딩 개념 설명 문서
- Velog / Tistory – “DB 샤딩 설계” 검색 추천
참고 유튜브 영상 (한국어)
🔹 개념 이해용
- 샤딩이란 무엇인가? 쉽게 설명
https://www.youtube.com/results?search_query=DB+샤딩+설명 - 샤딩 vs 레플리케이션 차이
https://www.youtube.com/results?search_query=샤딩+레플리케이션+차이
- YouTube
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- YouTube
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🔹 실무·아키텍처
- 대규모 서비스 DB 확장 구조
https://www.youtube.com/results?search_query=대규모+서비스+DB+아키텍처 - 분산 데이터베이스 설계 기초
https://www.youtube.com/results?search_query=분산+데이터베이스+설계
- YouTube
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