세미나 개요

오랫동안 Write Scale-Out은 RDB 의 큰 숙제이자 어려움이었습니다. 대규모 서비스는 어쩔 수 없이 샤딩으로 복잡한 관리를 받아들일 수 밖에 없었습니다. 하지만, 이제부터는 Write Scale-Out을 실시간으로 온라인상에서 할 수 있고 Online Schema Change 및 Parallel Processing 처리까지 가능한 MariaDB Xpand(엑스팬드) 를 꼭 만나보시길 바랍니다.

MariaDB Xpand는 수십억 유저로부터 발생하는 대규모 TPS(초당 처리할 수 있는 트랜잭션)를 손쉽게 처리할 수 있도록 설계된 분산형 DB입니다. 표준 SQL과 MySQL 프로토콜을 준수하므로 애플리케이션 변경이 필요 없고, 대규모 트랜잭션 처리에 따른 데이터 정합성을 고민할 필요도 없습니다.

DB 인스턴스를 추가하면 온라인상에서 읽기 성능은 물론이며 쓰기 성능까지 자동으로 확장됩니다.
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# 분산 데이터베이스 Xpand 클러스터에서의 성능이슈 고찰
기초석, 어떻게 확장하는가
확장을 위한 몸부림 : 주요 Pain point
확장에 따른 문제를 극복하기 위한 방법들/설계들
Distribute Key 를 어떻게 선정할 것인가
Data Skewness 로 인한 문제를 어떻게 피할 것인가
PK 는 어떤 영향을 미치는가
Index 는 어떻게 나뉘어져 저장되고 작동되는가
Index 설계는 어떤 전략을 가지고 접근해야 하는가
어떻게 Network Burden 을 낮출 것인가
분산시스템에서 조인의 이해와 성능적 관점 접근

# 부하 테스트 및 클러스터 모니터링
TPS 와 QPS (Queries Per Second) 어디까지 나오나
Threads 개수 조절하며 테스트 하기
Cpu 모니터링 하며 스트레스 수치 끌어 올리기
Cpu 90% 레벨까지 가득 채워 부하주기
Cpu 사용률에 따른 Network Latency 확인하기
수억건 데이터 가지고 놀기 (10억건도 됩니다)
쌓이는 데이터가 많다고 속도가 훅 떨어지는 건 아니죠 한번 보시죠

# Scale-Out / Scale-In / FailOver
클러스터 확장 (Node 추가)
클러스터 축소 (Node 제거)
Node Failure

# Xpand Internal 살펴보기
데이터베이스 관련 내부 시스템 테이블 구조 관련 내용 살펴보기
Database - Table - Index - Slice - Replica (container) 이해하기
System Tables 살펴 진단하기 및 Top 10 Query 부하성격 별로 보기
Query Execution Plan i.e Hash Aggregate Partial / Combine
Parallel Query Execution
Query Profiling 심층 내용 살펴보기