int에서 bigint로 늘릴 때 우리는 무엇을 고려해야 할까?

[CODe5753]

토픽

저의 MR에 @sungyujeon 님께서 코멘트 달아주신 내용에 이어 꽤나 흥미로운 주제가 있어서 얘기를 나눠보려 합니다.

대화의 목표

정답이 없는 주제인만큼 서버 측면에서 어떤 변화가 일어나는지에 대해 초점을 두고 정보를 공유하면 좋을 것 같습니다.

의문점

샤딩을 명확하게 알고 말하는 것이 아니기에 자유로운 피드백 바랍니다

DB의 샤딩을 통해 분산처리를 한다면 무한정 PK가 쌓이진 않을텐데요, 어느 시점에 샤딩을 하는지 샤딩을 해도 bigint를 쓰는지가 궁금하네요. 샤딩을 하지 않고 bigint를 통해 무한정 row를 쌓는 것이 퍼포먼스에 무조건적인 도움이 될까? 라는 생각도 들구요.
삽입/수정/삭제에 있어서 row가 점점 쌓일수록 그에 대한 부담도 분명 커질 것이라 예측됩니다.

1. bigint로 변경했을때 삽입/수정/삭제에 대한 trade-off는 없을까?
2. int로 설정해두고 샤딩을 하는 것 vs bigint로 설정해두고 샤딩을 하는 것
   2-1. 그렇다면 bigint로 쌓았을 때 어디까지 쌓아야 하는걸까?

레퍼런스

꽤 오래된 게시물인데 이보다 최신화 된 레퍼런스가 있다면 공유 부탁드립니다.
이건 DB 샤딩과 관련된 레퍼런스인데요 쉽게 설명이 되어 있는 것 같아 함께 공유합니다.

[sungyujeon]

1. int와 bigint를 사용할 때, 우선 pk가 해당 범위를 넘어설만큼 많은 데이터를 기록할 것인지에 대해 고민해보아야 할 것 같습니다. 당장의 사용자는 적은데 시스템 리소스를 소모하면서까지 데이터타입을 크게 잡을 필요는 없을 것 같습니다.

2. 차후에 pk�가 int 범위를 벗어나게 되는 상황이 왔을 때는, 이를 어떻게 확장시킬 수 있을지 알아보면 좋을 것 같습니다. 이 부분은 조금 더 공부를 한 뒤에 답변을 달도록 하겠습니다.

3. 샤딩에 대한 언급을 해주셨는데, 현재까지의 이해로는 샤딩이란 하나의 테이블에 대한 유저의 접근이 빈번할 때 부하 분산을 위해서 쓰는 것으로 이해하였습니다. 이 경우에 pk가 int 범위를 벗어나게 되면 위 문제는 여전히 존재하는 것이 아닌가 하는 생각이 들었습니다. 이것도 샤딩에 대해서 더 공부를 한 뒤에, 샤딩이 위 '2번 문제를 해결할 수 있는 방안인가'에 대해서 고민해보겠습니다.

[CODe5753]

현재까지의 이해로는 샤딩이란 하나의 테이블에 대한 유저의 접근이 빈번할 때 부하 분산을 위해서 쓰는 것으로 이해하였습니다.

레퍼런스에 제가 걸어둔 링크를 봐도 그렇게 보이네요.
좀 더 리서치를 해보고 공유드리도록 하겠습니다!