안녕하세요. 벌써 일년이 넘는 시간동안 포스팅을 하지 않았네요.
그동안 업무적으로 많은 변화도 있던 격동의 시기였던지라, 제 삶의 가장 중요한 요소 중 하나라 생각하던 공유의 가치를 그만 간과하고 말았네요. 물론 포스팅을 멈춘 시간동안 놀지 않고 많은 경험을 쌓아보았습니다.
오늘은 그중 하나, 인메모리 데이터베이스인 Apache Ignite에 대해 이야기를 해보고자 합니다.
이미 많은 분들이 Ignite 를 사용해보셨을 수도 있겠습니다만, 저는 DBA로 일을 하면서도 늘 제대로된 캐시 용도로 써보고 싶었던 분산 인메모리 데이터베이스가 Apache Ignite입니다.
[Read More]MySQL에서도 5.6부터는 온라인 Alter 기능이 상당부분 제공되기 시작했습니다. 인덱스과 칼럼 추가/삭제 뿐만 아니라, varchar 경우에는 부분적으로 칼럼 확장이 서비스 중단없이 가능한 것이죠. 물론 오라클 유저들에게는 당연한 오퍼레이션들이, MySQL에서는 두손들고 운동장 20바퀴 돌 정도로 기뻐할만한 기능들입니다. 물론, 대부분의 DDL을 테이블 잠금을 걸고 수행하던 5.5 시절에도 online alter를 위해 트리거 기반의 pt-online-schema-change 툴을 많이들 사용했었기에.. 서비스 중단이 반드시 필요하지는 않았지만요. (소소한 데이터 이야기 – pt-online-schema-change)
아무튼 이렇게 online alter가 대거 지원하는 상황 속에서, MySQL의 메뉴얼과는 다르게 잘못 동작하는 부분이 있었는데, 이 원인을 찾아내기 위해서는 MySQL 내부적으로 어떻게 동작을 하는지 알아내기 위해 며칠 우물을 신나게 파보았습니다.
[Read More]정말 오랜만에 글을 써봅니다. 은행이 오픈한지도 어언 8개월째를 훌쩍 접어들었네요. 여전히 MySQL 서버군에는 이렇다할 장애 없이, 무난(?)하게 하루하루를 지내고 있습니다.. (아.. 그렇다고 놀고만 있지는 않았어요!!)
사실 그동안의 경험과 삽질을 바탕으로, 필요성을 느꼈던 다양한 부분을 중앙 매니저에 최대한 녹여보았고, 그 집대성의 결과가 지금 뱅킹 MySQL시스템입니다. MHA 관리, 스키마 관리, 파티션 관리, 패스워드 관리, 백업/복구 관리..아.. 또 뭐있더라.. -_-;; 암튼, 귀찮은 모든 것들은 최대한 구현을 해놓았지요.
그러나, 예전부터 늘 부족하다고 생각해왔던 한가지 분야가 있는데.. 그것은 바로 모니터링입니다. 시스템에 대한 가장 정확한 최신 정보는 바로 모니터링 지표입니다. 만약, 제대로된 모니터링 시스템 환경 속에서, 실제 서비스의 영속성과 시스템의 매니지먼트를 모니터링 지표를 통해서 제대로된 에코 시스템을 구축할 수 있다면? 등골이 오싹할 정도의 선순환 작용으로 엄청 견고한 시스템을 구축할 수 있겠죠.
[Read More]세상에 말도 안되는 일이 일어났습니다.
서비스가 정상적으로 동작하기 위해서는, 아무래도 데이터베이스가 필수인데.. 이 데이터베이스로부터 쉽게 데이터를 주고받을 수 있게 디비별/언어별 중간 역할을 해주는 것이 바로 Driver입니다.
MySQL역시 자바에서 원활하게 데이터 처리를 수행할 수 있도록 connector/j라는 녀석을 Oracle에서 배포를 하는데.. 오늘은 이 녀석이 제공해주는 기능인 autoReconnect 파라메터가 저지르는 일에 대해서 얘기를 해보고자 합니다.
파라메터 이름 그대로.. 자동으로 커넥션을 다시 맺어준다는 의미입니다. 데이터베이스 역시 서버로 구동하는 프로그램의 한 축이기에.. 클라이언트가 맺은 커넥션이 절대 끊어지지 않는다고 보장할 수 없습니다.
[Read More]MySQL5.6부터는 InnoDB에서도 전문검색이 가능하기는 하였습니다만.. 아쉽게도 여전히 공백 기준으로 단어들이 파싱이 되는 MeCab Full-Text Parser Plugin 방식으로 동작합니다. 즉, 한국말처럼 공백만으로 단어를 파싱할 수 없는 언어의 경우에는 크게 매력적이지는 않습니다. InnoDB에서 전문검색 인덱싱이 가능하다는 것은 Transaction이 전제로 이루어지는 것이라고 볼 수 있기에.. 리플리케이션 및 시점 백업/복구 측면에서는 혁신으로 볼 수 있습니다.
반드시 Limit로 끊어서 가져오고자 한다면, ‘Order By’로 정렬을 하세요~ 이 관련해 버그가 있고 조만간 픽스될 예정이기는 합니다. (n-gram 처리 시 스토리지 엔진에서 limit이 영향을 미쳐 제대로된 결과 도출 혹은 최악의 경우 크래시까지 발생할 수 있어요.)
[Read More]
안녕하세요. 요새 창고 대방출! 그동안 미뤄 두었던 얘기들을 연달아 공유합니다. (마스터 스크립트를 만들어야하는 수고를 덜기 위해.. 해당 스크립트 제거 및 스크립트 수정하였습니다.)
MySQL을 사용하는 이상, 리플리케이션 활용에서 벗어나기 쉽지 않은데요. 그 말은 곧 다수의 동일한 데이터를 가진 여러개의 서버를 운영관리 해야한다는 말과 같고.. 장비가 많아진다는 것은 그만큼 데이터 복구가 많다는 이야기이기도 하지요. 특히나 샤딩 환경으로 데이터 폭증을 대비해두었다면 더욱 그렇습니다.
게다가 복구 시 새벽 백업을 사용한다는 말은 곧 새벽 이후로 저장이된 변경 이력을 일괄 적용을 해야하고.. 이 내용이 많으면 데이터 동기화 시간도 적지않게 소모되고.. (횡설수설~)
[Read More]한동안 운영에 치여, 문서를 못봤더니, 재미난 사례를 많이 놓친듯.
그래서 여기저기 떠도는 문서 중 재미난 사례 하나를 내 입맛에 맞게 샘플을 변경해서 공유해봅니다.
(영혼없이 붙여넣기만 해도 알아보기 쉽게 ㅋㅋ)
파티셔닝 특정 부분을 다른 테이블 혹은 파티셔닝 일부로 넘기는 방안에 대한 것인데..
하단 포스팅 내용 중 미흡한 부분을 보완해서 정리해본 것입니다
https://dzone.com/articles/how-to-move-a-mysql-partition-from-one-table-to-an
먼저 테스트 데이터를 생성해야할테니..
mysql> create table f_tb (
seq bigint(20) not null default '0',
regdate date not null,
cont text not null,
primary key (seq,regdate)
) engine=innodb collate=utf8_unicode_ci
/*!50500 partition by range columns(regdate)
(partition p09 values less than ('2016-10-01'),
partition p10 values less than ('2016-11-01'),
partition p11 values less than ('2016-12-01'),
partition p12 values less than ('2017-01-01')) */;
아래처럼 테스트로 사용할 데이터를 간단하게 생성해봅니다. 2017-01-01 기점으로 랜덤하게 120일 사이 일을 빼서 마치 파티셔닝 테이블이 관리된 것처럼 데이터를 밀어넣는 것이죠.
[Read More]PowerDNS란 범용적(?)으로 사용되는 오픈소스 기반의 DNS서버이고, 다양한 백엔드를 지원하는 멋진(?) DNS 이기도 합니다. 얼마전, 이 관련되어 간단한 사례에 대해 세미나를 진행을 하였고, 이 구성에 대한 설명이 미흡하여 간단하게 정리해봅니다. ^^
CentOS 6.7 버전에서 구성을 하였고, 실제 설치 작업에는 아래와 같이 같단합니다.
(참고 : https://doc.powerdns.com/md/authoritative/installation/#binary-packages)
$ yum install pdns
$ yum install pdns-backend-mysql
(단, 여기서 MySQL 은 이미 구성되어 있다는 가정하에 진행합니다.)
자~ 이제 DNS 데몬을 설치하였으니..(두줄에.. 끝? -_-;; 헐~)
[Read More]MySQL에는 날짜 별 데이터 관리를 위해 파티셔닝이라는 좋은 기능(?)을 5.1버전부터 무료(!)로 제공합니다. 일정 시간 지난 후 불필요한 데이터는 간단하게 해당 파티셔닝을 제거하면, 굳이 DELETE 쿼리로 인한 오버헤드를 방지할 수 있죠.
그러나, 파티셔닝 적용 시, **“파티셔닝 키는 반드시 PK에 포함되어야 한다”, “추가 제약조건(유니크 속성)을 부여할 수 없다”**라는 대표적인 제약 조건으로 인하여, 유니크 속성을 가지는 데이터를 파티셔닝 적용이 불가한 경우가 있는데.. 이것을 해결할 수 있는 간단한 트릭을 이 자리에서 설명하고자 합니다. ^^
[Read More]MySQL과 같은 RDBMS에서 대표적으로 가장 많이 사용되는 자료 구조는 B-Tree입니다. 데이터 사이즈가 아무리 커져도 특정 데이터 접근에 소요되는 비용이 크게 증가되지 않기 때문에 어느정도 예상할 수 있는 퍼포먼스를 제공할 수 있기 때문이죠. 그치만 상황에 따라서, B-Tree 사용에 따른 잠금 현상으로 최대의 퍼포먼스를 발휘하지 못하는 경우도 있습니다.
이에 대한 해결책으로 InnoDB에는 Adaptive Hash Index 기능이 있는데, 어떤 상황에서 효과가 있고 사용 시 반드시 주의를 해야할 부분에 대해서 정리해보겠습니다.
소개하기에 앞서서 먼저 InnoDB에서 B-Tree가 어떠한 방식으로 활용되는 지 알아볼까요?
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