데이터베이스 파티셔닝 전략 비교: MySQL vs PostgreSQL

mysql vs postgresql

 

데이터가 급증함에 따라 데이터베이스의 성능 저하 문제가 자주 발생합니다.

이를 해결하기 위해 파티셔닝은 데이터베이스 설계에서 중요한 전략으로 자리 잡았습니다.

이번 글에서는 MySQL과 PostgreSQL의 파티셔닝 전략을 비교하고, 각 DBMS에서의 이점과 실무 사례를 분석합니다.

 

1. 파티셔닝이란?

파티셔닝(Partitioning)은 대규모 데이터를 물리적으로 여러 부분으로 분리하여 관리하는 방법입니다.

이를 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

• 데이터 검색 속도 향상
• 백업 및 복구 시간 단축
• 테이블 잠금(Locking) 문제 감소
• 효율적인 저장 공간 관리

2. MySQL의 파티셔닝 전략

MySQL은 주로 InnoDB 스토리지 엔진에서 파티셔닝을 지원하며, 파티션 키를 기준으로 데이터를 분할합니다.

MySQL의 파티셔닝 방식은 다음과 같습니다

2.1 Range 파티셔닝

데이터를 특정 범위로 나누는 방식입니다.

CREATE TABLE orders (
    order_id INT,
    order_date DATE,
    customer_id INT
) PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2000),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2010),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2020),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

장점: 시간 기반 데이터에 적합하며, 읽기 성능이 향상됩니다.

2.2 List 파티셔닝

명시적으로 지정된 값 목록에 따라 데이터를 분리합니다.

CREATE TABLE customers (
    customer_id INT,
    region VARCHAR(50)
) PARTITION BY LIST (region) (
    PARTITION asia VALUES IN ('Korea', 'China', 'Japan'),
    PARTITION europe VALUES IN ('Germany', 'France', 'UK'),
    PARTITION others VALUES IN (NULL)
);

장점: 데이터의 분포가 지역, 카테고리 등으로 명확히 나뉠 때 유용합니다.

2.3 Hash 파티셔닝

해시 함수의 결과를 기준으로 데이터를 나눕니다.

CREATE TABLE logs (
    log_id INT,
    log_message TEXT
) PARTITION BY HASH(log_id) PARTITIONS 4;

장점: 균등한 데이터 분산을 보장합니다.

 

3. PostgreSQL의 파티셔닝 전략

PostgreSQL은 10버전 이후 Native Partitioning을 도입하며 강력한 파티셔닝 기능을 제공합니다. 주요 파티셔닝 방식은 다음과 같습니다:

3.1 Range 파티셔닝

MySQL과 유사하게, 데이터 범위에 따라 테이블을 분리합니다.

CREATE TABLE orders (
    order_id INT,
    order_date DATE,
    customer_id INT
) PARTITION BY RANGE (order_date);

CREATE TABLE orders_2000_2010 PARTITION OF orders
    FOR VALUES FROM ('2000-01-01') TO ('2010-01-01');
CREATE TABLE orders_2010_2020 PARTITION OF orders
    FOR VALUES FROM ('2010-01-01') TO ('2020-01-01');

장점: 각 파티션이 별도 테이블로 관리되어 읽기/쓰기 성능이 뛰어납니다.

3.2 List 파티셔닝

미리 정의된 값에 따라 데이터를 분할합니다.

CREATE TABLE customers (
    customer_id INT,
    region VARCHAR(50)
) PARTITION BY LIST (region);

CREATE TABLE customers_asia PARTITION OF customers
    FOR VALUES IN ('Korea', 'China', 'Japan');
CREATE TABLE customers_europe PARTITION OF customers
    FOR VALUES IN ('Germany', 'France', 'UK');

3.3 Hash 파티셔닝

해시 값을 기반으로 데이터를 균등하게 나눕니다.

CREATE TABLE logs (
    log_id INT,
    log_message TEXT
) PARTITION BY HASH (log_id);

CREATE TABLE logs_part1 PARTITION OF logs FOR VALUES WITH (MODULUS 4, REMAINDER 0);
CREATE TABLE logs_part2 PARTITION OF logs FOR VALUES WITH (MODULUS 4, REMAINDER 1);

 

4. MySQL vs PostgreSQL: 파티셔닝 비교

기능	MySQL	PostgreSQL
파티셔닝 방식	Range, List, Hash	Range, List, Hash
네이티브 지원	InnoDB 기반	Native Partitioning
성능	단순 쿼리에 적합	복잡한 데이터 처리에 적합
유연성	제한적	유연한 분할과 관리

5. 실무 사례 분석

사례 1: 로그 데이터 저장 (MySQL)

문제: 하루 1억 건 이상의 로그 데이터를 저장하며 성능 저하 발생.

해결: 날짜 기반 Range 파티셔닝을 적용하여 데이터를 분리.

사례 2: 글로벌 사용자 관리 (PostgreSQL)

문제: 글로벌 사용자의 데이터를 지역별로 분리해야 하는 상황.

해결: List 파티셔닝을 사용해 지역별 데이터를 관리하며 검색 속도 향상.

 

결론

MySQL과 PostgreSQL 모두 파티셔닝을 통해 대규모 데이터 관리 성능을 향상시킬 수 있습니다.

MySQL은 단순한 데이터 구조에 적합하고, PostgreSQL은 복잡한 데이터 처리와 유연한 관리가 필요한 경우 유리합니다.

이 글에서 다룬 사례와 전략을 참고하여 적합한 DBMS와 파티셔닝 방식을 선택해보세요.