대규모 서비스를 지탱하는 기술 03

B+ 트리 vs 이분 트리

1. 이분 트리는 노드가 반드시 하나로 정해져 있다. 반면에 B트리는 유동적으로 개수를 조정할 수 있다.

 

2. 노드의 데이터 개수를 유동적으로 조정해 노드 하나의 크기를 4KB 등으로 고정할 수 있다. 즉 각 노드의 크기를 적당한 사이즈로 정할 수 있다.

 

3. 다시 말해서 노드 1개를 디스크 1블록만큼 할당하면 B트리로 디스크에 저장했을 때 각 노드를 딱 한 블록만큼으로 해서 저장할 수 있다. 이는 디스크 Seek을 줄여 탐색 속도를 빠르게 한다.

 

4. 결론적으로 인덱스 트리를 순회할 때 디스크 Seek 발생 횟수를 최소화할 수 있다. 한번 읽은 데이터는 메모리에 캐싱되기 때문에 같은 노드 내의 데이터는 디스크 Seek 없이 탐색할 수 있다.

 

5. 반면에 이분 트리는 특정 노드를 모아서 1블록에 저장하는 등의 작업이 어려워 디스크 탐색 횟수 최적화를 하는 것이 힘들다.

 

기본적인 MySQL 파티셔닝 전략

1. 데이터가 메모리에 올라가는 크기라면 상관없지만

2. 그것이 아니라면 메모리를 증설한다

3. 메모리 증설이 불가능하면 파티셔닝

 

파티셔닝을 전제로 한 설계에서 주의할 점

 

1. JOIN 쿼리는 대상이 되는 테이블을 앞으로도 서버 분할하지 않을 것이라고 보장할 수 있을 때에만 사용한다.

2. 파티셔닝을 하면 운용이 복잡해지고 고장률이 높아진다.

 

다중화에 필요한 서버 대수는 몇 대?

 

마스터 1, 슬레이브 1 구조에서는 추가적으로 슬레이브 2가 더 필요하다.

 

1. 만일 슬레이브 1이 고장 났다면, 슬레이브 2가 있기 때문에 서비스엔 문제가 없다.

2. 하지만 슬레이브 3이 없다면 복구를 위해서 데이터를 복사할 때 슬레이브 2를 중지시켜야 하는데 중지시키면 서비스가 중지된다.

3. 마스터가 중지되면 쓰기 작업이 불가능하고, 슬레이브를 중지하면 참조할 수 없게 되기 때문에 서비스를 중지하지 않으면 복구할 수 없게 된다.

4. 하지만 슬레이브 3까지 있다면 슬레이브 1이 고장 나더라도 서비스를 중단하지 않고 복구할 수 있다. 즉 무정지 복구를 할 수 있다.

 

데이터 압축

1. Trie

2. AC(Aho-Corasick 법) -> Trie 압축 알고리즘

 

 

대규모 서비스를 지탱하는 기술 국내도서 저자 : 이토 나오야,다나카 신지 / 진명조역 출판 : 제이펍 2011.02.28 상세보기