[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-deep-evm-26-syading-vs-patisyeoning-daegyu-teibeur-akitegcheo":3},{"article":4,"author":59},{"id":5,"category_id":6,"title":7,"slug":8,"excerpt":9,"content_md":10,"content_html":11,"locale":12,"author_id":13,"published":14,"published_at":15,"meta_title":16,"meta_description":17,"focus_keyword":18,"og_image":19,"canonical_url":19,"robots_meta":20,"created_at":15,"updated_at":15,"tags":21,"category_name":24,"related_articles":39},"d5000000-0000-0000-0000-000000000126","a0000000-0000-0000-0000-000000000055","Deep EVM #26: 샤딩 vs 파티셔닝 — 대규모 테이블을 위한 아키텍처","deep-evm-26-syading-vs-patisyeoning-daegyu-teibeur-akitegcheo","수평 확장을 위한 데이터베이스 샤딩과 파티셔닝 비교. 일관된 해싱, 크로스 샤드 쿼리, 리샤딩, PostgreSQL 네이티브 파티셔닝을 다룹니다.","## 파티셔닝과 샤딩의 차이\n\n파티셔닝과 샤딩은 모두 대규모 데이터를 작은 조각으로 분할합니다. 핵심 차이는 분할이 어디서 일어나는가입니다:\n\n- **파티셔닝**: 단일 데이터베이스 서버 내에서 하나의 논리적 테이블을 여러 물리적 테이블로 분할. 데이터베이스가 라우팅을 처리.\n- **샤딩**: 여러 데이터베이스 서버에 걸쳐 데이터를 분산. 애플리케이션이 라우팅을 처리.\n\n| 특성 | 파티셔닝 | 샤딩 |\n|------|----------|------|\n| 서버 수 | 1 | N |\n| 라우팅 | DB 엔진 | 애플리케이션 |\n| 트랜잭션 | 완전 ACID | 분산 트랜잭션 필요 |\n| 조인 | 네이티브 | 크로스 샤드 조인 복잡 |\n| 확장 한계 | 단일 서버 | 수평 무한 |\n| 복잡도 | 낮음 | 높음 |\n\n## 언제 파티셔닝을 사용할 것인가\n\n파티셔닝은 단일 서버가 데이터를 처리할 수 있지만, 개별 쿼리와 유지보수 작업이 테이블 크기로 인해 느려지는 경우에 사용합니다:\n\n```sql\n-- 3,400만 행 테이블을 월별 파티션으로\nCREATE TABLE transactions (\n    id BIGINT,\n    block_number BIGINT NOT NULL,\n    data JSONB\n) PARTITION BY RANGE (block_number);\n```\n\n파티셔닝의 이점:\n- 쿼리 플래너가 자동으로 파티션 프루닝\n- 오래된 데이터를 파티션 단위로 빠르게 삭제\n- VACUUM이 파티션별로 병렬 실행\n- 인덱스가 파티션별로 작아 빌드\u002F리빌드가 빠름\n\n## 언제 샤딩을 사용할 것인가\n\n샤딩은 단일 서버의 용량(스토리지, CPU, 메모리, IOPS)을 초과하거나, 지리적으로 분산된 읽기\u002F쓰기가 필요한 경우에 사용합니다:\n\n```rust\n\u002F\u002F 애플리케이션 수준 샤딩\nstruct ShardRouter {\n    shards: Vec\u003CPgPool>,\n}\n\nimpl ShardRouter {\n    fn get_shard(&self, key: &[u8]) -> &PgPool {\n        let hash = xxhash_rust::xxh3::xxh3_64(key);\n        let shard_idx = (hash as usize) % self.shards.len();\n        &self.shards[shard_idx]\n    }\n\n    async fn get_balance(&self, address: &[u8]) -> Result\u003CDecimal> {\n        let pool = self.get_shard(address);\n        let row = sqlx::query_scalar(\n            \"SELECT balance FROM accounts WHERE address = $1\"\n        )\n        .bind(address)\n        .fetch_one(pool)\n        .await?;\n        Ok(row)\n    }\n}\n```\n\n## 일관된 해싱\n\n단순한 모듈로 해싱(`hash % N`)의 문제는 샤드를 추가하면 거의 모든 키가 재할당된다는 것입니다. 일관된 해싱은 이 문제를 해결합니다:\n\n```rust\nuse std::collections::BTreeMap;\n\nstruct ConsistentHash {\n    ring: BTreeMap\u003Cu64, usize>,  \u002F\u002F 해시 -> 샤드 인덱스\n    virtual_nodes: usize,\n}\n\nimpl ConsistentHash {\n    fn new(shard_count: usize, virtual_nodes: usize) -> Self {\n        let mut ring = BTreeMap::new();\n        for shard in 0..shard_count {\n            for vn in 0..virtual_nodes {\n                let key = format!(\"shard-{}-vn-{}\", shard, vn);\n                let hash = xxhash_rust::xxh3::xxh3_64(key.as_bytes());\n                ring.insert(hash, shard);\n            }\n        }\n        Self { ring, virtual_nodes }\n    }\n\n    fn get_shard(&self, key: &[u8]) -> usize {\n        let hash = xxhash_rust::xxh3::xxh3_64(key);\n        \u002F\u002F 링에서 다음 노드 찾기\n        self.ring\n            .range(hash..)\n            .next()\n            .or_else(|| self.ring.iter().next())\n            .map(|(_, &shard)| shard)\n            .unwrap()\n    }\n}\n```\n\n일관된 해싱에서 새 샤드를 추가하면 전체 키의 1\u002FN만 이동합니다(N = 새 샤드 수).\n\n## 크로스 샤드 쿼리\n\n샤딩의 가장 큰 도전은 여러 샤드에 걸친 쿼리입니다:\n\n```rust\nimpl ShardRouter {\n    \u002F\u002F 모든 샤드에서 병렬 쿼리\n    async fn total_supply(&self) -> Result\u003CDecimal> {\n        let mut futures = Vec::new();\n        for pool in &self.shards {\n            futures.push(async move {\n                sqlx::query_scalar::\u003C_, Decimal>(\n                    \"SELECT COALESCE(SUM(balance), 0) FROM accounts\"\n                )\n                .fetch_one(pool)\n                .await\n            });\n        }\n\n        let results = futures::future::join_all(futures).await;\n        let mut total = Decimal::ZERO;\n        for result in results {\n            total += result?;\n        }\n        Ok(total)\n    }\n}\n```\n\n크로스 샤드 쿼리 전략:\n- **스캐터-개더**: 모든 샤드에 쿼리를 보내고 결과를 합치기\n- **글로벌 인덱스**: 별도의 서비스에 전역 인덱스 유지\n- **비정규화**: 자주 조인되는 데이터를 같은 샤드에 배치\n\n## 리샤딩\n\n샤드 수를 변경해야 할 때의 전략:\n\n### 이중 쓰기\n\n```rust\nasync fn resharding_write(&self, key: &[u8], value: &Value) -> Result\u003C()> {\n    let old_shard = self.old_router.get_shard(key);\n    let new_shard = self.new_router.get_shard(key);\n\n    \u002F\u002F 두 샤드에 모두 쓰기\n    tokio::try_join!(\n        self.write_to_shard(old_shard, key, value),\n        self.write_to_shard(new_shard, key, value),\n    )?;\n    Ok(())\n}\n```\n\n### 단계적 마이그레이션\n\n1. 새 샤드 구성 배포 (읽기는 여전히 이전에서)\n2. 이중 쓰기 활성화\n3. 백그라운드에서 기존 데이터 마이그레이션\n4. 읽기를 새 구성으로 전환\n5. 이전 샤드 정리\n\n## 하이브리드 접근: 파티셔닝 + 샤딩\n\n대규모 시스템에서는 두 기법을 결합합니다:\n\n```\n[Application]\n    |\n    v\n[Shard Router] -- 주소별 샤딩\n    |\n    +-- Shard 0 (PostgreSQL)\n    |     +-- transactions (PARTITION BY RANGE block_number)\n    |     +-- accounts (단일 테이블)\n    |\n    +-- Shard 1 (PostgreSQL)\n    |     +-- transactions (PARTITION BY RANGE block_number)\n    |     +-- accounts (단일 테이블)\n    |\n    +-- Shard 2 (PostgreSQL)\n          +-- transactions (PARTITION BY RANGE block_number)\n          +-- accounts (단일 테이블)\n```\n\n각 샤드 내에서는 파티셔닝으로 테이블 크기를 관리하고, 샤드 간에는 샤딩으로 서버 부하를 분산합니다.\n\n## 의사 결정 프레임워크\n\n| 질문 | 파티셔닝 | 샤딩 |\n|------|----------|------|\n| 단일 서버가 데이터를 보유할 수 있는가? | 예 -> 파티셔닝 | 아니오 -> 샤딩 |\n| ACID 트랜잭션이 필요한가? | 예 -> 파티셔닝 | 최종 일관성 허용 -> 샤딩 |\n| 운영 복잡도 감당 가능한가? | 간단 | 전담 팀 필요 |\n| 데이터 성장률은? | 예측 가능 | 폭발적 |\n\n## 결론\n\n파티셔닝과 샤딩은 다른 규모의 문제를 해결합니다. 파티셔닝은 단일 서버 내에서 큰 테이블을 관리 가능하게 만들고, 샤딩은 단일 서버를 넘어 수평으로 확장합니다. 대부분의 시스템은 파티셔닝으로 시작해야 합니다 — 더 간단하고, 트랜잭션이 보장되며, 운영 부담이 적습니다. 단일 서버의 한계에 도달했을 때만 샤딩을 고려하세요. 두 기법을 결합하면 사실상 무한한 확장이 가능합니다.","\u003Ch2 id=\"\">파티셔닝과 샤딩의 차이\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>파티셔닝과 샤딩은 모두 대규모 데이터를 작은 조각으로 분할합니다. 핵심 차이는 분할이 어디서 일어나는가입니다:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>파티셔닝\u003C\u002Fstrong>: 단일 데이터베이스 서버 내에서 하나의 논리적 테이블을 여러 물리적 테이블로 분할. 데이터베이스가 라우팅을 처리.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>샤딩\u003C\u002Fstrong>: 여러 데이터베이스 서버에 걸쳐 데이터를 분산. 애플리케이션이 라우팅을 처리.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>특성\u003C\u002Fth>\u003Cth>파티셔닝\u003C\u002Fth>\u003Cth>샤딩\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\u003Ctd>서버 수\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>1\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>N\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>라우팅\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>DB 엔진\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>애플리케이션\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>트랜잭션\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>완전 ACID\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>분산 트랜잭션 필요\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>조인\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>네이티브\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>크로스 샤드 조인 복잡\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>확장 한계\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>단일 서버\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>수평 무한\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>복잡도\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>낮음\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>높음\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\u003Ch2 id=\"\">언제 파티셔닝을 사용할 것인가\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>파티셔닝은 단일 서버가 데이터를 처리할 수 있지만, 개별 쿼리와 유지보수 작업이 테이블 크기로 인해 느려지는 경우에 사용합니다:\u003C\u002Fp>\n\u003Cpre>\u003Ccode class=\"language-sql\">-- 3,400만 행 테이블을 월별 파티션으로\nCREATE TABLE transactions (\n    id BIGINT,\n    block_number BIGINT NOT NULL,\n    data JSONB\n) PARTITION BY RANGE (block_number);\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\n\u003Cp>파티셔닝의 이점:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>쿼리 플래너가 자동으로 파티션 프루닝\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>오래된 데이터를 파티션 단위로 빠르게 삭제\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>VACUUM이 파티션별로 병렬 실행\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>인덱스가 파티션별로 작아 빌드\u002F리빌드가 빠름\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2 id=\"\">언제 샤딩을 사용할 것인가\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>샤딩은 단일 서버의 용량(스토리지, CPU, 메모리, IOPS)을 초과하거나, 지리적으로 분산된 읽기\u002F쓰기가 필요한 경우에 사용합니다:\u003C\u002Fp>\n\u003Cpre>\u003Ccode class=\"language-rust\">\u002F\u002F 애플리케이션 수준 샤딩\nstruct ShardRouter {\n    shards: Vec<PgPool>,\n}\n\nimpl ShardRouter {\n    fn get_shard(&self, key: &[u8]) -> &PgPool {\n        let hash = xxhash_rust::xxh3::xxh3_64(key);\n        let shard_idx = (hash as usize) % self.shards.len();\n        &self.shards[shard_idx]\n    }\n\n    async fn get_balance(&self, address: &[u8]) -> Result<Decimal> {\n        let pool = self.get_shard(address);\n        let row = sqlx::query_scalar(\n            \"SELECT balance FROM accounts WHERE address = $1\"\n        )\n        .bind(address)\n        .fetch_one(pool)\n        .await?;\n        Ok(row)\n    }\n}\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\n\u003Ch2 id=\"\">일관된 해싱\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>단순한 모듈로 해싱(\u003Ccode>hash % N\u003C\u002Fcode>)의 문제는 샤드를 추가하면 거의 모든 키가 재할당된다는 것입니다. 일관된 해싱은 이 문제를 해결합니다:\u003C\u002Fp>\n\u003Cpre>\u003Ccode class=\"language-rust\">use std::collections::BTreeMap;\n\nstruct ConsistentHash {\n    ring: BTreeMap<u64, usize>,  \u002F\u002F 해시 -> 샤드 인덱스\n    virtual_nodes: usize,\n}\n\nimpl ConsistentHash {\n    fn new(shard_count: usize, virtual_nodes: usize) -> Self {\n        let mut ring = BTreeMap::new();\n        for shard in 0..shard_count {\n            for vn in 0..virtual_nodes {\n                let key = format!(\"shard-{}-vn-{}\", shard, vn);\n                let hash = xxhash_rust::xxh3::xxh3_64(key.as_bytes());\n                ring.insert(hash, shard);\n            }\n        }\n        Self { ring, virtual_nodes }\n    }\n\n    fn get_shard(&self, key: &[u8]) -> usize {\n        let hash = xxhash_rust::xxh3::xxh3_64(key);\n        \u002F\u002F 링에서 다음 노드 찾기\n        self.ring\n            .range(hash..)\n            .next()\n            .or_else(|| self.ring.iter().next())\n            .map(|(_, &shard)| shard)\n            .unwrap()\n    }\n}\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\n\u003Cp>일관된 해싱에서 새 샤드를 추가하면 전체 키의 1\u002FN만 이동합니다(N = 새 샤드 수).\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"\">크로스 샤드 쿼리\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>샤딩의 가장 큰 도전은 여러 샤드에 걸친 쿼리입니다:\u003C\u002Fp>\n\u003Cpre>\u003Ccode class=\"language-rust\">impl ShardRouter {\n    \u002F\u002F 모든 샤드에서 병렬 쿼리\n    async fn total_supply(&self) -> Result<Decimal> {\n        let mut futures = Vec::new();\n        for pool in &self.shards {\n            futures.push(async move {\n                sqlx::query_scalar::<_, Decimal>(\n                    \"SELECT COALESCE(SUM(balance), 0) FROM accounts\"\n                )\n                .fetch_one(pool)\n                .await\n            });\n        }\n\n        let results = futures::future::join_all(futures).await;\n        let mut total = Decimal::ZERO;\n        for result in results {\n            total += result?;\n        }\n        Ok(total)\n    }\n}\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\n\u003Cp>크로스 샤드 쿼리 전략:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>스캐터-개더\u003C\u002Fstrong>: 모든 샤드에 쿼리를 보내고 결과를 합치기\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>글로벌 인덱스\u003C\u002Fstrong>: 별도의 서비스에 전역 인덱스 유지\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>비정규화\u003C\u002Fstrong>: 자주 조인되는 데이터를 같은 샤드에 배치\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2 id=\"\">리샤딩\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>샤드 수를 변경해야 할 때의 전략:\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>이중 쓰기\u003C\u002Fh3>\n\u003Cpre>\u003Ccode class=\"language-rust\">async fn resharding_write(&self, key: &[u8], value: &Value) -> Result<()> {\n    let old_shard = self.old_router.get_shard(key);\n    let new_shard = self.new_router.get_shard(key);\n\n    \u002F\u002F 두 샤드에 모두 쓰기\n    tokio::try_join!(\n        self.write_to_shard(old_shard, key, value),\n        self.write_to_shard(new_shard, key, value),\n    )?;\n    Ok(())\n}\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\n\u003Ch3>단계적 마이그레이션\u003C\u002Fh3>\n\u003Col>\n\u003Cli>새 샤드 구성 배포 (읽기는 여전히 이전에서)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>이중 쓰기 활성화\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>백그라운드에서 기존 데이터 마이그레이션\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>읽기를 새 구성으로 전환\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>이전 샤드 정리\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003Ch2 id=\"\">하이브리드 접근: 파티셔닝 + 샤딩\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>대규모 시스템에서는 두 기법을 결합합니다:\u003C\u002Fp>\n\u003Cpre>\u003Ccode>[Application]\n    |\n    v\n[Shard Router] -- 주소별 샤딩\n    |\n    +-- Shard 0 (PostgreSQL)\n    |     +-- transactions (PARTITION BY RANGE block_number)\n    |     +-- accounts (단일 테이블)\n    |\n    +-- Shard 1 (PostgreSQL)\n    |     +-- transactions (PARTITION BY RANGE block_number)\n    |     +-- accounts (단일 테이블)\n    |\n    +-- Shard 2 (PostgreSQL)\n          +-- transactions (PARTITION BY RANGE block_number)\n          +-- accounts (단일 테이블)\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\n\u003Cp>각 샤드 내에서는 파티셔닝으로 테이블 크기를 관리하고, 샤드 간에는 샤딩으로 서버 부하를 분산합니다.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"\">의사 결정 프레임워크\u003C\u002Fh2>\n\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>질문\u003C\u002Fth>\u003Cth>파티셔닝\u003C\u002Fth>\u003Cth>샤딩\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\u003Ctd>단일 서버가 데이터를 보유할 수 있는가?\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>예 -> 파티셔닝\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>아니오 -> 샤딩\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>ACID 트랜잭션이 필요한가?\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>예 -> 파티셔닝\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>최종 일관성 허용 -> 샤딩\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>운영 복잡도 감당 가능한가?\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>간단\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>전담 팀 필요\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\u003Ctd>데이터 성장률은?\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>예측 가능\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>폭발적\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\u003Ch2 id=\"\">결론\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>파티셔닝과 샤딩은 다른 규모의 문제를 해결합니다. 파티셔닝은 단일 서버 내에서 큰 테이블을 관리 가능하게 만들고, 샤딩은 단일 서버를 넘어 수평으로 확장합니다. 대부분의 시스템은 파티셔닝으로 시작해야 합니다 — 더 간단하고, 트랜잭션이 보장되며, 운영 부담이 적습니다. 단일 서버의 한계에 도달했을 때만 샤딩을 고려하세요. 두 기법을 결합하면 사실상 무한한 확장이 가능합니다.\u003C\u002Fp>\n","ko","b0000000-0000-0000-0000-000000000001",true,"2026-03-28T10:44:28.303977Z","샤딩 vs 파티셔닝 — 대규모 테이블을 위한 아키텍처","수평 확장을 위한 데이터베이스 샤딩과 파티셔닝 비교. 일관된 해싱, 크로스 샤드 쿼리, 리샤딩, PostgreSQL 네이티브 파티셔닝 다룸.","데이터베이스 샤딩 vs 파티셔닝",null,"index, follow",[22,27,31,35],{"id":23,"name":24,"slug":25,"created_at":26},"c0000000-0000-0000-0000-000000000012","DevOps","devops","2026-03-28T10:44:21.513630Z",{"id":28,"name":29,"slug":30,"created_at":26},"c0000000-0000-0000-0000-000000000022","Performance","performance",{"id":32,"name":33,"slug":34,"created_at":26},"c0000000-0000-0000-0000-000000000005","PostgreSQL","postgresql",{"id":36,"name":37,"slug":38,"created_at":26},"c0000000-0000-0000-0000-000000000001","Rust","rust",[40,47,53],{"id":41,"title":42,"slug":43,"excerpt":44,"locale":12,"category_name":45,"published_at":46},"d0000000-0000-0000-0000-000000000674","2026년, Bali가 동남아시아의 임팩트 테크 허브가 되고 있는 이유","bali-2026-dongnamasia-impaekteu-tekeu-heobeu-iyu","Bali는 동남아시아 스타트업 생태계에서 16위를 차지하고 있습니다. 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