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데이터베이스 인터널스 분산 데이터베이스 시스템 심층 분석

알렉스 페트로프 지음 | 이우현 옮김 | 이태휘 감수 | 에이콘출판 | 2021년 01월 29일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791161754963(1161754962)
쪽수 428쪽
크기 188 * 235 * 34 mm /996g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Database Internals / Petrov, Alex

책소개

이 책이 속한 분야

데이터베이스에 데이터를 저장하는 방식과 분산 시스템의 일관성을 유지할 때 사용되는 개념과 알고리즘을 설명한다. 나아가 이들을 개선하기 위해 등장한 여러 새로운 알고리즘도 설명한다. 최신 분산 시스템과 논문에서 찾아볼 수 있는 개념들과 관련 문헌을 정리한 이 책을 통해 데이터베이스에 어떤 고질적인 문제가 있는지, 이들을 어떻게 해결할 수 있으며 또 어떤 새로운 연구들이 진행되고 있는지 배우게 될 것이다.

작가의 말

분산 데이터베이스 시스템은 대부분의 비즈니스와 소프트웨어 애플리케이션에서 필수 요소다. 애플리케이션은 로직과 사용자 인터페이스를 제공하고 데이터베이스 시스템은 데이터의 무결성과 일관성을 보장하고 데이터를 이중화한다.
2000년에만 해도 데이터베이스의 종류가 다양하지 않아 대부분 관계형 데이터베이스였으며, 시스템 간에 큰 차이가 없었다. 그렇다고 모든 데이터베이스가 완전히 같지는 않았지만 기능과 적용 사례가 무척 비슷했다.
감마 데이터베이스 머신 프로젝트(Gamma Database Machine Project), 테라데이터(Teradata), 그린플럼(Greenplum), 패러렐 DB2(Parallel DB2) 등의 데이터베이스는 여러 데이터베이스 인스턴스를 하나의 논리적 단위로 수행해 시스템의 성능과 용량을 높이는 수평 확장(horizontal scaling, scale out)을 지원한다. 수평 확장성은 고객들이 데이터베이스에서 가장 필요로 하는 속성이다. 클라우드 기반 서비스에 대한 수요가 높아지는 현상이 이를 증명한다. 데이터베이스를 더 크고 강력한 서버로 옮기는 수직 확장(scale up)보다 새로운 인스턴스를 클러스터에 추가하는 방식의 수평 확장이 더 쉽다. 마이그레이션(migration)은 길고 어려운 작업이며 다운타임이 불가피할 수 있다.
2010년 무렵 결과적 일관성(eventually consistent) 모델 기반의 데이터베이스가 등장했고 NoSQL과 빅데이터와 같은 용어가 인기를 얻기 시작했다. 지난 15년 동안 오픈소스 커뮤니티와 거대 IT 기업, 데이터베이스 개발사는 수많은 데이터베이스와 툴을 개발해왔다. 이들의 사용 사례와 세부 구현, 특징을 모두 이해하는 것은 불가능에 가깝다.
2007년에 아마존이 발표한 다이나모(Dynamo) 논문은 데이터베이스 커뮤니티에 큰 파장을 일으켜 단기간에 이를 기반으로 한 여러 변형 시스템이 만들어졌다. 대표적으로 페이스북의 아파치 카산드라(Apache Cassandra)와 링크드인의 프로젝트 볼드모트(Project Voldemort), 전 아카마이 엔지니어들이 개발한 리악(Riak) 등이 있다.
데이터베이스 분야는 또 한 번 새로운 변화를 맞이하고 있다. 키-값 스토어와 NoSQL, 결과적 일관성 모델 이후 더 높은 확장성과 성능을 제공하면서 복잡한 쿼리를 수행하고 강력한 일관성을 보장하는 데이터베이스가 나오고 있다.

목차

1부. 스토리지 엔진

1장. 소개 및 개요
__DBMS 구조
__인메모리 DBMS 대 디스크 기반 DBMS
__칼럼형 DBMS 대 로우형 DBMS
__데이터 파일과 인덱스 파일
__버퍼링과 불변성, 순서화
__요약

2장. B-트리 개요
__이진 탐색 트리
__디스크 기반 자료 구조
__디스크 기반 자료 구조
__유비쿼터스 B-트리
__요약

3장. 파일 포맷
__파일 포맷의 중요성
__바이너리 인코딩
__파일 포맷 설계 원칙
__페이지 구조
__슬롯 페이지
__셀 구조
__셀 병합으로 슬롯 페이지 구성
__가변 길이 데이터 관리
__버전 관리
__체크섬
__요약

4장. B-트리 구현
__페이지 헤더
__이진 검색
__분할과 병합
__탐색 경로
__리밸런싱
__오른쪽 추가 기법
__압축
__정리와 유지
__요약

5장. 트랜잭션 처리와 복구
__버퍼 관리
__복구
__동시성 제어
__요약

6장. B-트리의 변형
__쓰기 시 복사
__노드 업데이트 추상화
__지연형 B-트리
__FD-트리
__Bw-트리
__캐시 비인지형 B-트리
__요약

7장. 로그 구조 스토리지
__LSM 트리
__읽기, 쓰기, 메모리 공간 증폭
__세부 구현 설명
__비정렬 LSM 스토리지
__LSM 트리 동시성 제어
__로그 스태킹
__LLAMA와 투명한 스태킹
__요약

2부. 분산 시스템

8장. 분산 시스템 개요
__동시 수행
__분산 컴퓨팅의 오류
__클럭과 시간
__분산 시스템 추상화
__장애 모델
__요약

9장. 장애 감지
__하트비트와 핑
__파이 누적 장애 감지
__가십과 장애 감지
__장애 전파를 사용한 문제 해결
__요약

10장. 리더 선출
__불리 알고리즘
__다음 서열로 리더 역할 승계
__후보/일반 노드 최적화
__초대 알고리즘
__링 알고리즘
__요약

11장. 복제와 일관성
__고가용성
__ CAP 이론
__수확률과 산출률
__공유 메모리
__순서화
__일관성 모델
__세션 모델
__결과적 일관성
__조정 가능한 일관성
__증명 복제 노드
__강력한 결과적 일관성과 CRDTs
__요약

12장. 안티-엔트로피와 배포
__읽기 복구
__다이제스트 읽기
__힌트 핸드오프
__머클 트리
__비트맵 버전 벡터
__가십 전파
__요약

13장. 분산 트랜잭션
__원자적 연산처럼 수행하기
__2단계 커밋
__3단계 커밋
__칼빈의 분산 트랜잭션 처리
__스패너의 분산 트랜잭션 처리
__데이터베이스 파티셔닝
__퍼콜레이터의 분산 트랜잭션 처리
__코디네이션 생략
__요약

14장. 합의
__브로드캐스트
__원자적 브로드캐스트
__팍소스
__래프트
__비잔틴 합의
__요약

부록 A. 참고문헌

추천사

마이클 클리신(Michael Klishin)(오래된 RabbitMQ 커미터)

작업에 적합한 도구를 찾으려면 도구의 내부 구조와 알고리즘을 이해해야 한다. 이 책은 여러 데이터베이스 관련 주제에 대해 데이터베이스 전문가가 직접 쓴 입문서다.

네이트 맥콜(Nate McCall)(아파치 카산드라 커미터, PMC 의장)

데이터베이스 기술을 다루는 모든 사람에게 꼭 필요한 책이다. 특히 어떤 데이터베이스 시스템을 사용할지 결정해야 하는 상황이라면 큰 도움이 될 것이다.

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

이 책은 관계형 DBMS나 NoSQL 시스템에 관한 책이 아니다. 대신 다양한 종류의 데이터베이스 시스템에서 사용되는 알고리즘과 개념을 스토리지 엔진과 분산 저장을 담당하는 컴포넌트에 초점을 두고 설명한다.
쿼리 계획과 쿼리 최적화, 스케줄링, 관계형 모델 등의 주제는 여러 훌륭한 이론서에서 쉽게 접할 수 있다. 이들은 대부분 사용자의 관점에서 각 주제를 설명하지만 이 책은 데이터베이스의 내부 구조를 집중적으로 설명한다.
이 책에서 언급된 데이터베이스 시스템 간의 공통적 언어는 없기 때문에 ... 더보기

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