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분산 데이터베이스 - distributed database

: 물리적으로 분산된 데이터베이스를 하나의 논리적 시스템으로 사용

1. 분산 데이터베이스의 장단점

장점	단점
지역 가치성 증가, 점증적 시스템 용량 확장 가능	소프트웨어 개발 비용 증가
신뢰성과 가용성 증가	오류의 잠재성 증대
효용성과 융통성 증가	처리 비용의 증대
빠른 응답 속도, 통신비용 절감	설계, 관리의 복잡성 및 비용 증가
데이터의 가용성과 신뢰성 증가	불규칙한 응답 속도
시스템 규모의 적잘한 조절 가능	통제의 어려움
각 지역 사용자들의 요구 수용 가능	데이터 무결성 유지의 어려움

2. 분산 데이터베이스의 적용 기법

2-1. 테이블 위치 분산

: 테이블을 각각 다른 장소에 위치시킨다.

2-2. 테이블 분할 분산

: 각 테이블을 분할하여 분산한다.

• 수평 분할
• 수직 분할

2-3. 테이블 복제(Replication) 분산

: 동일 테이블의 복사본을 여러 서버에서 동시에 관리한다.

1. 부분 복제 - Segment Replication

: 본사는 통합 테이블 관리, 각 지사에서는 지사에 해당된 로우만 관리한다.

• 실제로는 지사에서 먼저 데이터가 발생한다.
• 그 후 본사에서 전체 통합한다.

2. 광역 복제 - Broadcast Replication

: 동일한 테이블을 여러 곳에 복제하여 관리한다.

• 본사에서 데이터의 CUD 발생시 지사에서 이를 반영한다.

2-4. 테이블 요약(Summarization) 분산

: 유사한 내용의 데이터를 서로 다른 관점/수준에서 요약하여 분산 관리한다.

1. 분석 요약 - Rollup Replication

: 각 지사별 동일한 주제의 정보를 본사에서 통합하여 전체 요약 정보 산출

• ex) 상품A의 지사1, 지사2의

2. 통합 요약 Consolidation Replication

: 각 지사별 상이한 주제의 정보를 본사에서 단순 취합하여 제공

3. 분산 설계 고려사항

• 성능이 중요할 때 적용을 검토해야 한다.
• 공통코드, 기준정보, 마스터 데이터 등에 대해 분산 구성시 성능 향상
• 실시간 동기화가 요구되지 않을 때 바람직 하다.

  Near Real Time 업무의 경우도 분산 환경 구성 가능

• 특정 서버에 집중된 부하를 분산시키기 위한 목적으로도 가능

  주로 Network트레픽

• 백업 사이트 - Disaster Recovery Site 구성 시 분산 설계의 개념을 적용할 수 있다.

  재난 상황시