💡 데이터베이스 클러스터링과 리플리케이션의 차이점 완벽 정리!

데이터베이스의 성능과 안정성을 향상시키기 위해 사용하는 클러스터링(Clustering)과 리플리케이션(Replication)은 유사해 보이지만, 목적과 동작 방식이 다릅니다. 이 글에서는 두 개념의 차이점을 명확하게 정리해 드립니다.

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🔗 데이터베이스 클러스터링 (Database Clustering)

클러스터링은 여러 데이터베이스 서버(노드)를 하나의 그룹으로 묶어 마치 하나의 데이터베이스처럼 동작하도록 만드는 방식입니다. 고가용성과 로드 밸런싱이 주된 목적입니다.

주요 특징

• 하나의 가상 데이터베이스로 여러 서버를 하나의 데이터베이스처럼 사용합니다.
• 서버 중 하나에 문제가 발생해도 다른 서버들이 서비스를 이어갑니다.
• 여러 서버에 작업을 분산시켜 부하를 분산합니다.
• 활성/활성(Active/Active) 또는 활성/대기(Active/Passive) 구성:
  • 활성/활성: 여러 노드가 동시에 요청을 처리합니다.
  • 활성/대기: 하나의 노드만 요청을 처리하며, 장애 시 다른 노드가 이를 대체합니다.

예시

• MySQL NDB Cluster
• Oracle RAC (Real Application Clusters)

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🔄 데이터베이스 리플리케이션 (Database Replication)

리플리케이션은 하나의 데이터베이스에서 데이터를 복제하여 여러 서버에 동일한 복사본을 유지하는 방식입니다. 데이터 무결성 유지와 읽기 성능 개선이 주된 목적입니다.

주요 특징

• 마스터 서버에서 데이터를 복제본 서버로 복사합니다.
• 복제본 서버에서 읽기 작업을 처리해 읽기 부하를 분산합니다.
• 쓰기 작업은 마스터 서버에서만 수행됩니다.
• 동기/비동기 방식:
  • 동기 리플리케이션: 마스터에서 변경된 데이터가 즉시 복제본에 반영됩니다.
  • 비동기 리플리케이션: 일정 시간 후에 데이터가 반영되어 약간의 지연이 발생할 수 있습니다.

예시

• MySQL Replication
• PostgreSQL Streaming Replication

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🔍 클러스터링과 리플리케이션의 차이점 비교

구분	클러스터링(Clustering)	리플리케이션(Replication)
목적	고가용성, 부하 분산	데이터 복제, 읽기 성능 향상, 무결성 유지
구성 방식	여러 서버를 하나의 데이터베이스처럼 구성	마스터-복제본 간 데이터 복사
사용 사례	장애 복구, 서비스 지속, 부하 분산	백업, 읽기 작업 분산
데이터 처리	여러 서버가 동시에 작업 수행	쓰기는 마스터 서버에서, 읽기는 복제본에서
데이터 일관성	모든 노드에서 동일한 데이터 접근	동기/비동기 복제 방식

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결론 🏁

• 클러스터링은 고가용성과 부하 분산이 필요한 환경에서 사용되며, 여러 서버가 하나의 데이터베이스처럼 동작합니다.
• 리플리케이션은 데이터를 여러 서버에 복제하여 읽기 성능을 높이고 데이터 무결성을 유지하는 데 유용합니다.

두 가지 기술은 각각 확장성과 안정성을 높이는 중요한 도구입니다. 환경에 맞게 적절히 선택해 사용해 보세요! 😊