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샤딩 1분 정리, 10억 명을 나눠 담는 법

· 52초

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AI 영상 속 이미지·영상은 AI로 생성했으며 실제 장면이 아닙니다. 사실 관계는 공개 전에 아래 출처와 대조해 확인했습니다.

대본

  1. 사용자 10억 명, DB 한 대로 될까요?
  2. 한 대론 벅차요. 여러 DB에 나눠 담는 샤딩, 도서관 분관처럼요.
  3. 첫째, 기준인 샤드 키. 저자 성씨처럼 책마다 있는 값이죠.
  4. 둘째, 나누는 방식. 범위는 가나다 구간대로, 해시는 골고루 섞어요.
  5. 셋째, 찾아가기. 라우터가 키를 보고 맞는 분관으로 보내요.
  6. 근데 한 분관만 붐비면요? 더 지으면 되나요?
  7. 쏠린 곳이 핫스팟. 3곳을 4곳으로 늘리면, 단순 해시는 75%가 이사 가요.
  8. 그래서 일관된 해싱. 분관을 원에 이어 두면 약 4분의 1만 옮겨요.
  9. 샤딩은 나눠 담기, 복제는 똑같이 복사. 실제론 둘을 같이 써요.
  10. 나누긴 쉬워요. 다시 나누는 게 어렵죠.
  11. 정리하면 샤드 키, 범위·해시, 라우터예요.
  12. 샤드 키를 바꾸면 데이터를 통째로 옮겨야 해요. 자주 하는 조회로 고르세요.

출처

  1. Microsoft Learn, Azure Architecture Center, "Sharding pattern" (2026-04-02)
  2. MongoDB Manual, "Sharding" (확인 2026-10-27)
  3. MongoDB Manual, "Shard Keys" (확인 2026-10-27)
  4. MongoDB Manual, "Ranged Sharding" (확인 2026-10-27)
  5. MongoDB Manual, "Hashed Sharding" (확인 2026-10-27)
  6. Vitess Docs, "VTGate" (확인 2026-10-27)
  7. Apache Cassandra Documentation, "Dynamo" (architecture, 확인 2026-10-27)
  8. MongoDB Manual, "Replication" (확인 2026-10-27)
  9. MongoDB Manual, "Reshard a Collection" (확인 2026-10-27)
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