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1. 이론

정의
파티셔닝은 큰 테이블이나 인덱스를 물리적으로 분할하여 성능과 관리성을 개선하는 기법입니다.
(논리적으로는 하나의 테이블처럼 보이지만 내부적으로는 여러 조각으로 나눠 저장)
목적
- 대용량 데이터 성능 최적화
- 특정 파티션만 조회 → 쿼리 성능 향상
- 데이터 관리 용이 (아카이빙, 삭제 등)
- 부하 분산 및 I/O 최적화

종류

Range Partitioning	특정 범위 기준으로 분할	주문일자별 (2023, 2024 …)
List Partitioning	명시적 값 집합 기준 분할	지역코드(서울, 부산, 대구)
Hash Partitioning	해시 함수로 균등 분산	고객 ID % 4
Composite Partitioning	두 가지 이상 혼합	Range + Hash

2. 활용

Range Partition→ 특정 연도만 빠르게 조회 가능

CREATE TABLE orders (
order_id INT,
order_date DATE,
amount DECIMAL(10,2)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),
PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025)
);

Hash Partition→ 고객 ID 기준 균등 분산

CREATE TABLE customers (
customer_id INT,
name VARCHAR(100)
)
PARTITION BY HASH(customer_id) PARTITIONS 4;

활용 사례
- 로그 데이터 (일 단위 Range Partition)
- 글로벌 서비스 지역 데이터 (List Partition)
- 대규모 사용자 데이터 (Hash Partition)

3. 심화

장점
- 특정 파티션만 접근 → 쿼리 최적화 (Partition Pruning)
- 데이터 관리 유연 → 특정 파티션만 삭제/백업 가능
- 병렬 처리 → 성능 향상
단점
- 파티션 키 설계가 잘못되면 오히려 성능 저하
- 지나치게 많은 파티션은 관리 비용 ↑
- 일부 DBMS는 파티션 제한 존재 (예: MySQL 8192개)
파티션 vs 샤딩
- 파티셔닝: 한 DB 내에서 테이블 분할
- 샤딩: 데이터를 여러 DB 서버로 분산

partitioning

4. 면접 대비 핵심 포인트

파티셔닝 정의 및 목적
파티셔닝 기법 (Range / List / Hash / Composite)
장점: 성능 최적화, 관리 용이, 병렬 처리
단점: 잘못된 설계 시 성능 저하, 관리 비용 증가
파티셔닝 vs 샤딩 비교

5. 면접 연습

Q1. 파티셔닝이란 무엇인가요?
A: 대용량 테이블/인덱스를 물리적으로 나누어 성능과 관리 효율을 높이는 기법입니다.

Q2. 파티셔닝 기법에는 어떤 것들이 있나요?
A: Range, List, Hash, Composite Partitioning이 있습니다.

Q3. 파티셔닝과 샤딩 차이는?
A: 파티셔닝은 한 DB 내에서 테이블을 분할하는 것이고, 샤딩은 데이터를 여러 DB 서버에 분산하는 것입니다.

Q4. 파티셔닝의 장점과 단점은?
A: 장점은 성능 향상, 관리 용이성, 병렬 처리 가능. 단점은 잘못된 키 설계 시 성능 저하, 관리 복잡성 증가입니다.

6. 마무리