효율적인 샤딩 및 MongoDB 클러스터 스케일링을 위한 모범 사례

효율적인 MongoDB 클러스터 샤딩 및 확장을 위한 모범 사례

MongoDB의 아키텍처는 샤딩(sharding)을 통해 엄청난 확장성을 지원합니다. 샤딩은 데이터를 여러 독립적인 서버(샤드)에 분산시키는 방식입니다. 샤딩은 페타바이트 규모의 데이터와 높은 트랜잭션 볼륨을 처리할 잠재력을 열어주지만, 부적절한 구성은 성능 병목 현상, 불균등한 데이터 분포, 운영 복잡성 증가를 초래할 수 있습니다. 이 가이드는 고효율 샤드된 MongoDB 클러스터를 설계, 구현 및 유지 관리하기 위한 필수적인 모범 사례를 제공합니다.

언제 그리고 어떻게 샤딩을 구현할지 이해하는 것은 상당한 성장이 예상되는 애플리케이션에 매우 중요합니다. 단일 복제본 세트가 더 이상 필요한 데이터 볼륨이나 쓰기/읽기 처리량을 감당할 수 없을 때 샤딩이 이상적입니다. 하지만 쿼리 라우팅 및 데이터 동기화와 관련된 오버헤드가 발생하므로 신중한 계획이 필수적입니다.

샤드 클러스터의 핵심 구성 요소 이해하기

기능적인 샤드 클러스터는 여러 상호 연결된 구성 요소가 협력하여 작동하는 데 의존합니다:

샤드(Shard Replica Sets): 각 샤드는 일반적으로 전체 데이터 세트의 일부를 보유하는 복제본 세트입니다. 데이터는 이러한 샤드에 분할되어 저장됩니다.
쿼리 라우터(Mongos 프로세스): 이 프로세스는 클라이언트 요청을 수신하고, 메타데이터를 기반으로 어떤 샤드에 필요한 데이터가 있는지 확인한 후, 쿼리를 라우팅하고, 결과를 집계하여 클라이언트에 반환합니다. 이들은 상태 비저장(stateless)이며 확장성이 뛰어납니다.
구성 서버(Config Servers): 이 전용 복제본 세트는 특정 데이터 청크가 어디에 있는지 mongos 프로세스에게 알려주는 메타데이터(클러스터 맵)를 저장합니다. 이들은 클러스터 작동에 매우 중요하며 높은 가용성을 유지해야 합니다.

핵심 전략 1: 최적의 샤드 키 선택

샤드 키(shard key)는 샤딩에서 가장 중요한 결정 사항입니다. 샤드 키는 데이터가 샤드에 분할되는 방식을 결정합니다. 잘 선택된 샤드 키는 균등한 데이터 분산과 효율적인 쿼리 라우팅으로 이어지지만, 잘못 선택된 키는 핫 스팟(hot spots)과 불균형한 클러스터를 초래합니다.

효과적인 샤드 키의 특징

이상적인 샤드 키는 세 가지 주요 특징을 가져야 합니다:

높은 카디널리티(High Cardinality): 파티션을 세밀하게 분할할 수 있도록 키에 고유한 값이 많아야 합니다. 카디널리티가 낮으면 전체 청크 수가 줄어듭니다.
높은 쓰기 빈도/균등한 분포: 단일 샤드가 과부하되는 것(핫 스팟)을 방지하기 위해 모든 샤드 키 값에 쓰기가 고르게 분산되어야 합니다.
쿼리 패턴: 쿼리가 이상적으로 샤드 키를 대상으로 하여 대상 지정 쿼리(targeted queries)(특정 샤드로 라우팅)를 활성화해야 합니다. 모든 샤드를 스캔해야 하는 쿼리(분산 수집 쿼리, scatter-gather queries)는 현저히 느립니다.

샤딩 방법 및 그 영향

MongoDB는 두 가지 주요 샤딩 방법을 지원합니다:

해시 샤딩(Hashed Sharding): 샤드 키 값에 해시 함수를 사용합니다. 이는 순차적인 키의 경우에도 쓰기를 사용 가능한 모든 샤드에 분산시켜 우수한 데이터 분산을 보장합니다. 쿼리 지역성이 덜 중요하고 쓰기 처리량이 높은 경우에 가장 적합합니다.
범위 기반 샤딩(Range-Based Sharding): 샤드 키 범위에 따라 데이터를 분할합니다(예: ID가 1-1000인 모든 사용자는 샤드 A로 이동). 날짜 범위 또는 알파벳 ID 범위별 쿼리와 같이 쿼리 패턴이 범위 조회와 일치하는 경우에 가장 적합합니다.

⚠️ 범위 기반 샤딩에 대한 경고: 데이터 삽입 패턴이 엄격하게 증가하는 시퀀스(타임스탬프 또는 자동 증가 ID와 같은)를 따르는 경우, 범위 기반 샤딩은 모든 쓰기가 최신 청크에만 집중되도록 하여 마지막 샤드에 심각한 핫 스팟을 유발합니다.

해시 샤딩 적용 예시

userId와 같은 필드를 선택했고 쿼리가 이 필드를 기준으로 자주 필터링하는 경우, 해시 처리는 쓰기를 균등하게 분산시킵니다:

// 데이터베이스 및 컬렉션 선택
use myAppDB

// 사용자 ID 필드에 대해 샤딩을 위해 해시 처리
sh.shardCollection("myAppDB.users", { "userId": "hashed" })

핵심 전략 2: 데이터 분포 및 밸런싱 관리

완벽한 샤드 키가 있더라도, 쿼리 패턴의 변화나 초기 로드 불균형으로 인해 데이터 청크(샤드에 저장되는 데이터의 물리적 단위)의 크기나 분포가 불균등해질 수 있습니다. 밸런서(Balancer) 프로세스가 이러한 청크 마이그레이션을 처리합니다.

밸런서 모니터링

클러스터의 밸런스 메트릭을 모니터링하는 것이 중요합니다. 청크가 불균형하면 일부 샤드는 과부하되는 반면 다른 샤드는 자원이 덜 활용되게 됩니다.

셸 내에서 sh.status() 명령을 사용하여 마이그레이션 중인 청크를 포함하여 전체 상태를 확인하십시오.

밸런서 제어

밸런서는 자동으로 실행되지만, 높은 유지 관리 기간이나 대규모 일괄 가져오기 작업 중에는 리소스 소비를 제어하기 위해 일시적으로 비활성화할 수 있습니다.

// 현재 상태 확인
sh.getBalancerState()

// 밸런싱 일시 중지
sh.stopBalancer()

// ... 유지 관리 또는 대규모 가져오기 수행 ...

// 완료 후 밸런싱 재시작
sh.startBalancer()

모범 사례: 밸런서를 영구적으로 비활성화하지 마십시오. 비활성화한 경우, 애플리케이션 성장에 따라 데이터가 계속 고르게 분산되도록 정기적인 검토를 예약하십시오.

청크 크기 고려 사항

청크가 너무 작으면 과도한 메타데이터 오버헤드가 발생하고 밸런서 속도가 느려집니다. 반대로, 청크가 너무 크면 마이그레이션이 느려지고 로드 밸런싱 기회가 줄어듭니다.

기본 청크 크기: MongoDB는 64MB(MongoDB 4.2 이후)를 기본값으로 사용합니다. 이 크기는 일반적으로 좋은 시작점입니다.
청크 크기 조정: 문서 수가 매우 많거나 문서 크기가 매우 큰 경우, sh.setBalancerState(0)를 사용하여 초기 샤딩 전에 기본 청크 크기를 조정하고 sh.setChunkSize(dbName, collectionName, newSizeInMB)를 사용하십시오.

핵심 전략 3: 읽기 및 쓰기 성능 최적화

샤딩은 읽기 및 쓰기가 라우팅되는 방식을 변경하므로 특정 성능 튜닝이 필요합니다.

대상 지정 쿼리와 분산 수집 쿼리 비교

대상 지정 쿼리: 샤드 키(범위 샤딩을 사용하는 경우 샤드 키의 접두사 포함)를 포함하는 쿼리는 mongos 라우터가 요청을 직접 하나 또는 소수의 샤드로 보낼 수 있도록 합니다. 이들은 빠릅니다.
분산 수집 쿼리: 샤드 키를 사용하지 않는 쿼리는 모든 샤드로 전송되어야 하므로 네트워크 지연 시간과 처리 오버헤드가 증가합니다.

실행 가능한 팁: 가능한 한 샤드 키를 활용하도록 애플리케이션 쿼리를 설계하십시오. 광범위하게 스캔해야 하는 쿼리의 경우, 보고서 또는 분석 쿼리의 부하를 프라이머리 멤버로부터 분리하는 데 유용한 보조 멤버를 선호하는 읽기 기본 설정을 사용하는 것을 고려하십시오.

샤드 클러스터의 읽기 기본 설정

샤드 클러스터는 클라이언트 수준에서 읽기 기본 설정을 처리합니다. 애플리케이션 코드가 작업의 중요도에 따라 읽기 기본 설정을 올바르게 설정했는지 확인하십시오.

primary (기본값): 읽기는 각 샤드 복제본 세트의 프라이머리로 이동합니다.
nearest: 읽기는 지리적 또는 네트워크적으로 애플리케이션에 가장 가까운 복제본 세트 멤버로 이동합니다.
secondaryPreferred: 프라이머리에서 보고 또는 분석 쿼리의 부하를 오프로드하는 데 유용한, 보조 멤버가 없는 경우를 제외하고는 읽기가 보조 멤버로 전송됩니다.

인덱싱 함정 피하기

쿼리 필터나 정렬 작업에 자주 사용되는 필드, 특히 샤드 키 및 샤드 키의 모든 접두사 필드에 인덱스가 있는지 확인하십시오. 샤드 간 인덱싱 불일치는 한 샤드가 인덱스를 사용할 수 없는 경우 예기치 않은 분산 수집 쿼리를 유발할 수도 있습니다.

안정성을 위한 운영 모범 사례

안정적이고 고성능의 샤드 클러스터를 유지하려면 지속적인 운영 감시가 필요합니다.

1. 샤드 키 불변성

컬렉션이 샤딩되면 샤드 키 필드는 변경될 수 없습니다. 또한, 업데이트를 지원하는 필드(즉, 해시되지 않았고 복합 키의 선행 요소가 아닌 필드)를 사용하는 경우가 아니면 일반적으로 샤드 키 필드 자체를 업데이트할 수 없습니다.

2. 구성 서버 복원력

구성 서버는 클러스터의 두뇌입니다. 구성 서버를 사용할 수 없게 되면 클라이언트는 데이터가 어디에 있는지 확인할 수 없게 되어 사실상 작업을 중단시킵니다.

항상 구성 서버를 복제본 세트로 배포하십시오(최소 세 개 멤버).
구성 서버에 빠른 스토리지를 확보하고 애플리케이션 워크로드로 인해 부담을 받지 않도록 하십시오.

3. 용량 계획

개별 샤드 멤버의 CPU, 메모리 및 I/O 사용률을 모니터링하여 성장을 계획하십시오. 샤드가 70-80% 사용률에 가까워지면 성능이 저하되기 전에 클러스터에 새 샤드를 추가하고 밸런서가 청크를 재분배하도록 허용해야 합니다.

결론

MongoDB의 샤딩은 강력한 확장 기본 요소이지만, 복잡성을 하드웨어 제약 조건에서 데이터 모델링 및 키 선택으로 이동시킵니다. 액세스 패턴에 맞는 샤드 키를 엄격하게 선택하고, 밸런서를 통해 데이터 분포를 적극적으로 모니터링하며, 대상 지정 라우팅을 활용하도록 쿼리를 최적화하면 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 매우 복원력 있고 성능이 뛰어난 분산 데이터베이스 시스템을 구축할 수 있습니다.