MySQL용 아마존 RDS, MariaDB용 아마존 RDS 및 Aurora MySQL과 호환되는 Aurora에 데이터를 아카이빙합니다. - AWS 권장 가이드

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MySQL용 아마존 RDS, MariaDB용 아마존 RDS 및 Aurora MySQL과 호환되는 Aurora에 데이터를 아카이빙합니다.

샤얌 선더 라케차, 아비섹 카르마카르, 올리버 프랜시스, 사우미아 싱 아마존 웹 서비스 (AWS)

2023년 4월(문서 기록)

기록 데이터를 아카이빙해야 하는 필요성은 다양한 사용 사례에서 비롯될 수 있습니다. 애플리케이션은 아카이빙 기능 없이 설계되었을 수 있으며 시간이 지남에 따라 비즈니스가 성장하면 많은 양의 기간별 데이터가 생성될 수 있습니다. 이는 필연적으로 성능 저하로 이어집니다. 또한 조직 내 규정 준수 요구 사항으로 인해 기록 데이터를 보존할 수도 있습니다.

이 가이드에서는 애플리케이션에 미치는 영향을 최소화하면서 과거 데이터를 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 에 보관하고 필요할 때 보관된 정보를 검색하는 방법에 대해 설명합니다.

개요

이 가이드에서는 MySQL용 Amazon 관계형 데이터베이스 서비스 (Amazon RDS), MariaDB용 Amazon RDS 및 아마존 웹 서비스 (AWS) 클라우드의 Amazon Aurora MySQL 호환 에디션에서 대규모 테이블의 과거 데이터를 아카이빙하는 다양한 접근 방식을 다룹니다. 이 가이드에서는 파티셔닝된 테이블 데이터와 파티셔닝되지 않고 큰 테이블에 있는 데이터를 모두 보관하는 방법을 알아봅니다. 가이드에 제시된 접근 방식을 구현하여 추가 분석을 위해 중요한 과거 데이터를 보관하면서 라이브 데이터의 크기를 줄일 수 있습니다.

테이블 데이터를 정기적으로 보관하면 테이블의 라이브 데이터 집합이 줄어들어 읽기 및 쓰기 속도가 빨라지고 애플리케이션 성능이 향상됩니다. 정기적인 데이터 아카이빙은 운영 우수성 및 성능 효율성 기둥에 속합니다.잘 설계된 프레임워크. 오래된 데이터를 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 로 옮기고 Amazon RDS 인스턴스 또는 Aurora MySQL 호환 클러스터에서 보관된 데이터를 정리하면 스토리지 비용을 절약할 수 있습니다. 이는 비용 최적화 원칙에 부합하며 AWS에서 불필요한 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.