MySQL 파티셔닝 완벽 가이드

파티셔닝이란?

파티셔닝은 데이터베이스 테이블을 여러 작은 부분으로 나누어 데이터를 효율적으로 관리하고 성능을 개선하는 기법입니다.

테이블이 커지면 데이터 접근 속도가 느려지는데, 파티셔닝을 적용하면 쿼리 실행 시 전체 테이블이 아닌 필요한 파티션만 검색하여 성능을 높일 수 있습니다.

파티셔닝의 주요 이점

• 성능 향상: 특정 파티션만 읽어 검색 속도 향상
• 관리 용이성: 파티션 단위로 백업, 복구, 아카이빙 가능
• 병렬 처리: 파티션별 독립적 처리로 병렬 작업 가능

MySQL 파티셔닝 방식

1. Range Partitioning (범위 파티셔닝)

날짜, 숫자 등 연속적인 값으로 데이터를 분할합니다.

CREATE TABLE orders (
  order_id INT,
  order_date DATE,
  customer_id INT,
  amount DECIMAL(10, 2)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
  PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2021),
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2022),
  PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2023),
  PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2024)
);

장점: 날짜 범위 조회 시 해당 파티션만 검색 단점: 데이터 분포가 고르지 않으면 특정 파티션에 몰림

2. List Partitioning (목록 파티셔닝)

지정된 값 목록에 따라 분할합니다. 국가 코드, 지역, 상태 값 등에 적합합니다.

CREATE TABLE customers (
  customer_id INT,
  customer_name VARCHAR(50),
  country_code CHAR(2)
)
PARTITION BY LIST (country_code) (
  PARTITION p_us VALUES IN ('US'),
  PARTITION p_uk VALUES IN ('UK'),
  PARTITION p_ca VALUES IN ('CA')
);

3. Hash Partitioning (해시 파티셔닝)

해시 함수를 사용하여 데이터를 균등하게 분산합니다.

CREATE TABLE transactions (
  transaction_id INT,
  customer_id INT,
  amount DECIMAL(10, 2)
)
PARTITION BY HASH (customer_id) PARTITIONS 4;

장점: 데이터 균등 분산, 특정 파티션 과부하 방지 단점: 범위 쿼리 최적화 어려움

4. Key Partitioning (키 파티셔닝)

MySQL 내부 해시 알고리즘을 사용하여 프라이머리 키나 유니크 키 기준으로 분할합니다.

CREATE TABLE logs (
  log_id INT AUTO_INCREMENT,
  log_message VARCHAR(255)
)
PARTITION BY KEY(log_id) PARTITIONS 4;

파티션 관리

파티션 추가

ALTER TABLE orders ADD PARTITION (
  PARTITION p4 VALUES LESS THAN (2025)
);

파티션 삭제

ALTER TABLE orders DROP PARTITION p0;

파티셔닝 최적화 팁

Partition Pruning 활용

쿼리 시 WHERE 조건에 파티셔닝 컬럼을 포함하면 MySQL이 필요한 파티션만 검색합니다.

-- 좋은 예: p2 파티션만 검색
SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31';

-- 나쁜 예: 모든 파티션 검색
SELECT * FROM orders WHERE amount > 1000;

적합한 테이블 선택

• 적합: 수백만 행 이상의 대용량 테이블
• 부적합: 작은 테이블 (관리 복잡성만 증가)

파티셔닝의 한계

제한 사항	설명
복잡성 증가	설계와 관리가 복잡해짐
FK 제약	FOREIGN KEY 지원 제한
데이터 이동	파티션 간 이동 시 오버헤드 발생

정리

파티셔닝은 대용량 데이터베이스 성능 최적화의 핵심 기법입니다. 데이터 특성과 쿼리 패턴을 분석하여 적절한 파티셔닝 방식을 선택하세요.

방식	적합한 상황
Range	날짜/시간 기반 조회가 많을 때
List	카테고리/지역별 분류 시
Hash	균등 분산이 필요할 때
Key	PK 기반 자동 분산