[DB] 분산 데이터베이스

1. 분산 데이터베이스의 정의

- 분산 데이터베이스는 논리적으로는 하나의 시스템에 속하지만 물리적으로는 네트워크를 통해 연결된 여러 개의 컴퓨터 사이트에 분산되어 있는 데이터베이스를 말한다.

- 분산 데이터베이스는 데이터의 처리나 이용이 많은 지역에 데이터베이스를 위치시킴으로써 데이터의 처리가 가능한 해당 지역에서 해결될 수 있도록 한다.

2. 분산 데이터베이스의 구성 요소

1) 분산 처리기

- 자체적으로 처리 능력을 가지며, 지리적으로 분산되어 있는 컴퓨터 시스템을 말한다.

2) 분산 데이터베이스

- 지리적으로 분산되어 있는 데이터베이스로서 해당 지역의 특성에 맞게 데이터베이스가 구성된다.

3) 통신 네트워크

- 분산처리기들을 통신망으로 연결하여 논리적으로 하나의 시스템처럼 작동할 수 있도록 하는 통신 네트워크를 말한다.

3. 분산 데이터베이스 설계 시 고려사항

- 작업부하(Work Load)의 노드별 분산 정책

- 지역의 자치성 보장 정책

- 데이터의 일관성 정책

- 사이트나 회선의 고장으로부터의 회복 기능

- 통신 네트워크를 통한 원격 접근 가능

4. 분산 데이터베이스의 목표

- 위치 투명성(Location Transparency) : 액세스하려는 데이터베이스의 실제 위치를 알 필요 없이 단지 데이터베이스의 논리적인 명칭만으로 액세스할 수 있다. 

- 중복 투명성(Replication Transparency) : 동일 데이터가 여러 곳에 중복되어 있더라도 사용자는 마치 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용하고, 시스템은 자동으로 여러 자료에 대한 작업을 수행한다.

- 병행 투명성(Concurrency Transparency) : 분산 데이터베이스와 관련된 다수의 트랜잭션들이 동시에 실현되더라도 그 트랜잭션의 결과는 영향을 받지 않는다.

- 장애 투명성(Failure Transparency) : 트랜잭션, DBMS, 네트워크, 컴퓨터 장애에도 불구하고 트랜잭션을 정확하게 처리한다.

5. 분산 데이터베이스의 장점과 단점

1) 장점

- 지역 자치성이 높다.

- 자료의 공유성이 향상된다.

- 분산 제어가 가능하다.

- 시스템 성능이 향상된다.

- 중앙 컴퓨터의 장애가 전체 시스템에 영향을 끼치지 않는다.

- 효용성과 융통성이 높다.

- 신뢰성 및 가용성이 높다.

- 점진적 시스템 용량 확장이 용이하다.

2) 단점

- DBMS가 수행할 기능이 복잡하다.

- 데이터베이스 설계가 어렵다.

- 소프트웨어 개발 비용이 증가한다.

- 처리 비용이 증가한다.

- 잠재적 오류가 증가한다.