8.9 대용량 테이블의 파티셔닝 적용을 통한 성능향상

• 데이터양이 몇 천만 건을 넘어서면 아무리 서버 사양이 훌룡하고 인덱스를 잘 생성해 준다고 하더라도 SQL문장의 성능이 나오지않는다. 이때는 논리적으로 하나의 테이블로 보이지만, 물리적으로 여러 개의 테이블 스페이스에 쪼개어 저장될수 있는 파티셔닝을 적용한다.

8.9.1 범위 파티션 적용

• 다음은 요금 테이블에 PK가 요금일자+요금번호로 구성되어 있고, 데이터 건수가 1억 2천만건인 대용량 테이블의 경우다. 하나의 테이블로는 너무 많은 데이터가 존재하므로 성능이 느리다. 이때 요금의 특성상 항상 월단위로 데이터를 처리하는 경우가 많으므로 PK인 요금일자의 년+월을 이용하여 12개의 파티션 테이블을 만들었다.하나의 파티션 테이블당 평균 천만건의 데이터가 있다고 가정한다.

• SQL문장을 처리할 때는 마치 하나의 테이블처럼 보이는 테이블을 이용하여 처리하면 되지만, DBMS내부적으로 SQL WHERE절에 비교된 요금일자에 의해 각 파티션에 있는 정보를 찾아가므로 평균 천만건의 데이터가 있는 곳을 찾아도 되어 성능이 개선될 수 있다.
• 범위 파티션은 데이터 보관주기에 따라 테이블에 데이터를 쉽게 지울 수 있으므로 (파티션 테이블을 DROP하면 되므로) 데이터 보관주기에 따른 테이블 관리가 용이하다

8.9.2 리스트 파티션 적용

• 지점,사업소, 사업장, 핵심적인 코드값 등으로 PK가 구성되어 있고, 대량의 데이터가 있는 테이블이라면 각각의 값에 의해 파티셔닝되는 리스트 파티션을 적용할수 있다.
• 그림 8-31은 고객 테이블에 데이터가 1억 건이 있는데, 하나의 테이블에서 데이터를 처리하기에는 SQL문장이 성능이 저하되어 지역을 나타내는 사업소 코드별로 리스트 파티션을 적용한 예다.

• 데이터양이 늘어나면 필수적으로 파티셔닝 기준을 나눌 수 있는 조건에 따라 적절한 파티션닝 방법을 선택하여 성능을 향상시키도록 한다.