다수의 서버에 다수의 인스턴스로 동작하더라도 기능에 문제가 없도록 설계되어야 합니다
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애플리케이션을 확장할 때, 애플리케이션의 기능에 문제가 발생하지 않도록 주의해야 합니다. 예를 들어, 사용자의 요청을 처리하는 데 필요한 데이터가 한 대의 서버에만 존재한다면, 그 서버가 아닌 다른 서버에서는 해당 요청을 제대로 처리할 수 없을 것입니다. 또는, 여러 개의 프로세스가 동시에 같은 데이터를 변경하려고 하면, 데이터의 일관성이 깨질 수 있습니다.
따라서, 애플리케이션을 설계할 때는 이런 문제가 발생하지 않도록 고려해야 합니다. 예를 들어, 1.모든 서버가 동일한 데이터에 접근할 수 있도록 분산 데이터베이스를 사용하거나, 2.데이터 변경 작업을 동기화하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다. 이렇게 설계하면, 애플리케이션은 여러 서버나 여러 인스턴스에서도 안정적으로 운영될 수 있습니다
분산 데이터베이스를 사용하려면 어떻게 해? 그리고 데이터 변경 작업을 동기화 하는 방법이 뭐야? 자세히 설명해줘
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분산 데이터 베이스 사용방법
1.데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 제공하는 분산 처리 기능을 사용
2.여러 대의 서버에 데이터베이스를 설치하고 이들을 연결하는 방식
데이터 변경 작업을 동기화하는 방법
1.데이터베이스의 트랜잭션 기능을 사용
2.분산 락이나 분산 트랜잭션을 사용
"일반적으로는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 제공하는 분산 처리 기능을 사용하거나, 여러 대의 서버에 데이터베이스를 설치하고 이들을 연결하는 방식을 사용합니다."
이 말에 대해 자세히 설명해봐. 참고로 난 postgresql 사용할거야.
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- 복제(Replication): 복제는 데이터를 여러 서버에 동일하게 유지하는 방법입니다. PostgreSQL에서는 주로 마스터-슬레이브 구조를 사용한 복제를 지원합니다. 마스터 서버에서 발생하는 모든 변경(INSERT, UPDATE, DELETE 등)이 슬레이브 서버에도 반영되므로, 마스터 서버에 문제가 생겼을 때 슬레이브 서버를 이용해 서비스를 계속 제공할 수 있습니다. 또한, 읽기 쿼리는 슬레이브 서버에서 처리하도록 분산시킴으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 파티셔닝(Partitioning): 파티셔닝은 큰 테이블을 작은 부분(파티션)으로 나누는 방법입니다. PostgreSQL에서는 테이블을 여러 파티션으로 나누고, 각 파티션을 다른 서버에 저장할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 일부만 조회할 때 필요한 데이터가 저장된 서버에서만 조회를 수행하므로, 전체 데이터를 조회하는 것보다 빠른 성능을 얻을 수 있습니다.
- 셰딩(Sharding): 셰딩은 데이터를 여러 데이터베이스에 분산 저장하는 방법입니다. 각 데이터베이스는 독립적으로 운영되며, 각각의 데이터베이스를 셰드라고 부릅니다. PostgreSQL에서는 직접적인 셰딩을 지원하지 않지만, 응용 프로그램 레벨에서 셰딩을 구현하거나, Citus와 같은 확장 플러그인을 사용하여 셰딩을 구현할 수 있습니다.