이커머스 확장: 데이터베이스 최적화 사례 연구

Source: Dev.to

문제

극도로 경쟁이 치열한 전자상거래 분야에서는 데이터베이스 시스템의 속도와 신뢰성이 절대 타협할 수 없습니다. 우리 고객인 성장 중인 온라인 소매업체는 트래픽 피크 기간에 웹사이트가 심각하게 느려지는 문제에 직면했습니다. 분석 결과, 기존 데이터베이스 구조가 병목 현상을 일으키고 있었으며, 읽기‑쓰기 작업에 어려움을 겪고 수요 급증에 효과적으로 확장되지 못하고 있었습니다.

우리의 접근 방식

우리는 세 가지 핵심 축을 중심으로 한 포괄적인 최적화 전략을 제안했습니다:

1. 데이터베이스 스키마 재구성
2. 캐싱 솔루션 구현
3. 부하 분산을 위한 마이크로서비스 아키텍처 도입

목표는 지연 시간을 최소화하고, 확장성을 향상시키며, 플랫폼 전반에 걸쳐 데이터 일관성을 보장하는 것이었습니다.

아키텍처 다이어그램

[User] --> [Load Balancer] --> [Web Server] --> [Application Server] --> [Cache Layer] --> [Database Cluster]
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구현

데이터베이스 스키마 재설계

데이터 중복을 제거하기 위해 스키마를 정규화하고, 쿼리 처리 속도를 높이기 위해 인덱스를 최적화했습니다.

ALTER TABLE product_inventory ADD INDEX idx_stock (stock_level);

캐싱 구현

Redis를 활용해 자주 조회되는 데이터를 캐시함으로써 데이터베이스 직접 접근을 크게 감소시켰습니다.

import redis
r = redis.Redis()
r.set('hot_product_123', 'Product Details')

마이크로서비스 아키텍처

애플리케이션을 마이크로서비스로 분리하고, 각 서비스가 전용 데이터베이스 인스턴스 또는 캐시와 상호작용하도록 하여 부하를 보다 고르게 분산시켰습니다.

const productService = require('./services/productService');

app.get('/product/:id', async (req, res) => {
  const productDetails = await productService.getProductDetails(req.params.id);
  res.json(productDetails);
});

도전 과제

• 데이터 일관성: 여러 데이터베이스와 캐시 간의 데이터 일관성을 유지하는 것이 큰 과제였습니다. 트랜잭션 무결성 검사와 캐시 무효화 동기화 메커니즘을 구현하여 해결했습니다.
• 마이크로서비스 복잡성: 마이크로서비스 아키텍처로 전환하면서 배포와 모니터링의 복잡성이 증가했습니다. Docker와 Kubernetes를 활용해 컨테이너화함으로써 관리와 확장성을 단순화했습니다.

결과

구현 후, 고객은 피크 트래픽 시 페이지 로드 시간이 70 % 감소하고, 데이터베이스 부하가 50 % 감소했으며, 사용자 경험 및 판매 전환율이 크게 향상된 것을 확인했습니다.

핵심 요점

• 효과적인 데이터베이스 시스템 최적화는 스키마 재설계, 캐싱, 아키텍처 조정 등을 포함하는 다각적인 접근이 필요합니다.
• 초기 및 지속적인 모니터링은 성능 병목을 식별하고 시스템 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다.