나름 개발자의 IT블로그

샤딩 1 샤딩 2 조건이 포함된 조회 쿼리 특정 이름이 들어간 유저를 찾고싶다고 하자. # datasource.py class DataSource: ... def select_by_name_exact(self, name): ix = insert_route(name) query = f"SELECT * FROM user WHERE name = '{name}'" cursor = self.cursors[ix] cursor.execute(query) result = cursor.fetchall() return result 삽입과 유사하게 사용하면 된다. 범위 조건이 포함된 조회 쿼리 이제 살짝 복잡해지기 시작한다. aa ~ bb를 찾는다고하면 1번 인스턴스에서 끝나지만 aa ~ zz를 찾는다면 1~4번 인스턴스를..

지난시간에 이어 샤딩을 사용해보자. 라우터 생성 우리는 이름을 기준으로 라우팅을 할 것이다. 영어 소문자만 들어온다고 가정하자. 데이터베이스가 4개이니까 a~g로 시작하는건 1번, h~n은 2번, o~u는 3번, v~z는 4번 데이터베이스에 넣도록 하자. # router.py def insert_route(name: str): assert len(name) > 0 ch = name[0] return (ord(ch) - ord('a')) // 7 정말 간단하다. 위 라우터는 삽입할 때 사용하는 라우터이다. 삽입쿼리 추가 # datasource.py from router import insert_route class DataSource: ... def insert(self, name: str, age: in..

데이터베이스 샤딩(Sharding)이란 동일한 스키마의 데이터베이스를 여러 인스턴스에 나누어 저장하는 것을 말한다. 이중화와는 다른 개념이다. 이중화는 하나의 데이터를 여러 곳에 저장하지만 샤딩은 하나의 데이터를 하나의 인스턴스에 골라서 저장을 한다. 보통은 잘 사용하지 않고 데이터가 억수로 많은 경우에 사용한다. 샤딩을 사용하면 데이터가 많은 경우에 단일 인스턴스보다 성능이 빨라지고 단일 인스턴스에 저장할 수 없는 만큼의 데이터를 가지고 있다면 샤딩을 사용해야만 할 것이다. 샤딩에는 여러 종류가 있지만 여기에서는 Range Sharding이란 것을 사용해 볼 예정이다. Range Sharding 유저테이블을 샤딩한다고 생각하자. 인스턴스를 4개(개발자가 정하면 된다.) 두고 1~3월 생일은 1번, 4~..