LEVEL 95 QUEST

데이터베이스 샤딩 & 글로벌 분산

Consistent Hashing 기반 샤딩, Scatter-Gather 크로스 샤드 쿼리, 글로벌 Active-Active 리전 배치, 무중단 마이그레이션으로 억 단위 DB 아키텍처를 완성합니다.

데이터베이스 샤딩 & 글로벌 분산

전 세계 3개 리전에서 10ms 응답하는 글로벌 분산 DB 아키텍처

10ms Worldwide

US-East (Virginia) EU-West (Frankfurt) AP-NE (Tokyo)

1 수직 vs 수평 샤딩 전략 비교

단일 PostgreSQL이 1억 row를 넘으면 성능이 급락합니다. 데이터를 분산해야 합니다. 두 가지 전략의 장단점과 우리 시스템에 적합한 선택을 분석합니다.

기준	수직 샤딩 (Vertical)	수평 샤딩 (Horizontal)
분할 방식	테이블 단위로 서버 분리 (영상 DB, 수익 DB, 분석 DB)	같은 테이블의 row를 여러 서버에 분산 (channel A→shard1, B→shard2)
구현 난이도	낮음 (서비스별 DB 분리)	높음 (라우팅 로직 필요)
확장 한계	테이블 수만큼만 (보통 3-5대)	이론적 무한대
JOIN	크로스 서버 JOIN 불가	같은 샤드 내에서만 가능
우리 시스템	1차: videos, revenue, analytics 분리	2차: channel_id 기반 수평 샤딩

우리 시스템의 2단계 전략

1단계 (수직): 영상 메타데이터, 수익 데이터, 시계열 분석을 별도 DB로 분리. 각 서비스가 독립적으로 확장.
2단계 (수평): 각 DB가 1억 row를 넘으면 channel_id 기반으로 수평 샤딩. Consistent Hashing으로 데이터 분배.

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여기까지는 미리보기입니다

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