DBMS 완전 정복 시스템 구성부터 쿼리 최적화까지 [5] - 대규모 시스템에서의 B-트리와 분산 데이터베이스 설계 전략

인덱싱, 파티셔닝, 샤딩, 그리고 Meta의 Shard Manager 사례 그리고 B-Tree 의 지식

빅테크 서비스는 초당 수만에서 수십만 건의 읽기, 쓰기 요청을 처리해야 하며, 페타바이트급 데이터를 저장·탐색해야 합니다. 이 글에서는 대규모 트래픽을 견디는 데이터베이스 인덱싱 기법으로서 B-트리 계열 구조의 작동 원리와 고성능 변형, 관계형 데이터베이스와 NoSQL 비관계형 데이터베이스 시스템의 인덱싱 차이, 그리고 파티셔닝, 샤딩 전략을 상세히 살펴봅니다.

마지막으로 Meta(구 Facebook)의 Shard Manager 플랫폼 사례를 통해 실무 적용 시사점을 도출합니다.

B-Tree의 기초와 디스크 기반 데이터베이스 설계

“왜 대부분의 데이터베이스는 B-Tree를 쓰는가?”
B-Tree 는 가장 널리 사용되는 저장 구조라고 …