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MongoDB 전환을 통한 Write-heavy 부하 해결 및 Search Node 비용 50% 절감
Breaking the Tables – My Journey from Relational Databases to MongoDB
AI 요약
Context
엄격한 Schema와 Foreign Key 기반의 Relational Database 구조로 인한 개발 마찰 발생. 글로벌 서비스 확장에 따른 Horizontal Scaling의 한계와 잦은 Schema Migration으로 인한 배포 지연 직면.
Technical Solution
- Schema-less Document Model 채택을 통한 애플리케이션 코드와 데이터 구조의 동기화 및 프로토타이핑 속도 개선
- Sharded Cluster 및 Multi-region Write Cluster 설계를 통한 글로벌 유저 대상 Write Latency 최소화
- MongoDB Atlas Vector Search의 Native 통합을 통한 RAG 파이프라인의 파편화 방지 및 데이터 관리 단일화
- 8:1 RAM-to-vCPU 비율의 Storage-optimized Search Node 도입을 통한 인덱스 저장 용량 최적화
- 정규화 기반의 Table 분산 구조에서 Document 중심의 데이터 응집 구조로의 Paradigm Shift 수행
실천 포인트
1. 글로벌 Write 트래픽 증가 시 Sharding 및 Multi-region 배포 전략 검토
2. Vector DB 도입 전 기존 메인 DB의 Native Vector Search 지원 여부 확인
3. 대규모 인덱스 운영 시 RAM-to-vCPU 비율 조정을 통한 비용 최적화 검토
4. Schema Migration 비용이 개발 속도를 저해하는지 주기적 측정