확장 가능 공유 데이터베이스 개요
확장 가능 공유 데이터베이스 기능을 사용하면 보고 용도로만 작성된 읽기 전용 데이터베이스(보고 데이터베이스)를 확장할 수 있습니다. 보고 데이터베이스는 주로 데이터베이스를 호스팅하는 용도로 사용되는 특별한 읽기 전용 볼륨 세트에 있어야 합니다. 서버 및 볼륨에 상용 하드웨어를 사용하면 여러 보고 서버에서 동일한 보고 데이터 뷰를 제공하는 보고 데이터베이스를 확장할 수 있습니다. 이 기능을 통해 보고 데이터베이스를 편리하게 업데이트할 수도 있습니다.
보고 데이터베이스가 보고 볼륨 세트에 작성된 후 해당 볼륨은 읽기 전용으로 표시되어 여러 보고 서버에 마운트됩니다. 각 보고 서버에서 보고 데이터베이스는 MicrosoftSQL Server 2005 이상 버전의 인스턴스에 연결되고 확장 가능 공유 데이터베이스로 사용할 수 있게 됩니다. 확장 가능 공유 데이터베이스로 설정되면 서로 다른 보고 서버를 사용하는 클라이언트에서 보고 데이터베이스를 공유할 수 있습니다. 데이터베이스를 쿼리하기 위해 사용자 또는 응용 프로그램은 데이터베이스가 연결된 모든 서버 인스턴스에 연결할 수 있습니다. 지정된 버전의 보고 데이터베이스에 대해 서로 다른 서버의 클라이언트에 동일한 보고 데이터 뷰가 표시되므로 여러 서버의 쿼리 결과가 일치합니다.
이점
확장 가능 공유 데이터베이스의 이점은 다음과 같습니다.
상용 서버와 하드웨어를 사용하면 보고 데이터베이스의 작업 확장
확장 가능 공유 데이터베이스는 쿼리 실행이나 Reporting Services 사용 등의 보고 용도로 여러 서버 인스턴스에서 읽기 전용 데이터 마트 또는 데이터 웨어하우스를 액세스할 수 있게 하는 비용 효율적인 방법입니다.
작업 격리
각 서버는 자체 메모리, CPU 및 tempdb 데이터베이스를 사용하므로 잘못 튜닝된 하나의 쿼리가 모든 서버 리소스를 차지하는 것을 방지합니다.
모든 서버에서 동일한 보고 데이터 뷰
이 기능은 모든 서버 인스턴스가 동일하게 구성되어 있다고 가정합니다(예: 단일 데이터 정렬 사용).
[!참고]
두 번째 보고 볼륨에서 보고 데이터베이스를 업데이트할 수 있습니다. 자세한 내용은 확장 가능 공유 데이터베이스의 가용성 최대화를 참조하십시오.
제한 사항
확장 가능 공유 데이터베이스의 제한 사항은 다음과 같습니다.
이 데이터베이스는 읽기 전용 볼륨에 있어야 합니다.
SAN을 통해 데이터 파일에 액세스할 수 있습니다.
Windows Server 2003 SP1 이상에서 실행 중인 Windows 저장소만 이 데이터베이스를 지원합니다.
확장 가능 공유 데이터베이스 구성을 공유 데이터베이스당 8개의 서버 인스턴스로 제한하는 것이 좋습니다.
확장 가능 공유 데이터베이스는 데이터베이스 스냅숏을 지원하지 않습니다.
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확장 가능 공유 데이터베이스를 구성하려면 SAN(Storage Area Network) 환경이 올바로 작동하고 있어야 합니다. 확장 가능 공유 데이터베이스 사용에 대한 지침 및 권장 사항은 확장 가능 공유 데이터베이스에 대한 올바른 환경 유지을 참조하십시오. |
보고 데이터베이스 작성 및 확장
새 확장 가능 공유 데이터베이스를 구성하기 위해 데이터베이스 관리자는 먼저 보고 볼륨 세트에서 새 보고 데이터베이스를 작성하거나 유효하지 않은 버전의 보고 데이터베이스를 새로 고칩니다(작성 또는 새로 고침 단계). 그런 다음 여러 서버 인스턴스에서 확장 가능 공유 데이터베이스로 구성하여 데이터베이스를 확장합니다(연결 단계).
다음 그림에서는 하나의 보고 볼륨을 사용하여 새 보고 데이터베이스를 작성한 후 연결하여 확장 가능 공유 데이터베이스로 사용할 수 있게 하는 방법을 보여 줍니다.
.gif "1개의 보고 볼륨을 사용하는 확장 가능한 공유 데이터베이스")
이 그림의 작성 단계에서는 프로덕션 서버에 보고 볼륨을 마운트하고 보고 데이터베이스를 작성하는 프로세스를 보여 줍니다. 프로덕션 시스템에 볼륨을 마운트하면 읽기/쓰기 가능으로 표시됩니다. 그런 다음 데이터 또는 데이터베이스 복사를 위해 SQL Server 2005 이상 버전에서 제공하는 데이터 복사 방법 중 하나를 사용하여 볼륨에서 보고 데이터베이스가 작성됩니다. 이 그림의 보고 데이터베이스는 전체 프로덕션 데이터베이스의 복사본입니다. 데이터베이스를 작성한 후 관리자는 각 보고 볼륨을 읽기 전용으로 설정하고 분리합니다.
이 그림의 연결 단계에서는 보고 데이터베이스를 확장 가능 공유 데이터베이스로 사용할 수 있게 만드는 방법을 보여 줍니다. 먼저 관리자는 SAN의 여러 보고 서버에 읽기 전용 보고 볼륨을 마운트합니다. 그런 다음 각 보고 서버에서 보고 데이터베이스를 SQL Server 인스턴스에 연결합니다. 볼륨이 읽기 전용이기 때문에 데이터베이스는 읽기 전용 데이터베이스로 연결됩니다. 지정된 보고 서버에서 이 프로세스가 완료되면 보고 데이터베이스는 해당 서버에서 확장 가능 공유 데이터베이스가 됩니다. 그러나 전체 연결 단계는 모든 보고 서버에서 이 데이터베이스가 연결될 때까지 계속됩니다.
지정된 버전의 보고 데이터베이스는 보고 서버 중 하나에서라도 연결되어 있으면 계속 확장 가능 공유 데이터베이스로 사용할 수 있습니다.
보고 볼륨 세트 업데이트
보고 데이터베이스는 읽기 전용이므로 결국 유효하지 않게 되며 보고 데이터를 최신 상태로 유지하기 위해 새로 고쳐야 합니다. 확장 가능 공유 데이터베이스 구성에서 지정된 보고 볼륨 세트의 보고 데이터베이스를 동일한 데이터베이스의 새 버전으로 바꾸는 전체 프로세스를 업데이트 주기라고 합니다.
업데이트 주기
업데이트 주기는 분리 단계로 시작하며, 이 단계는 모든 보고 서버에서 보고 볼륨이 모두 분리되는 것으로 끝납니다. 다음 단계는 새 보고 데이터베이스의 작성 단계에 해당하는 새로 고침 단계입니다. 새로 고침 단계를 완료하면 현재 서버에 마운트되지 않은 읽기 전용 볼륨에 최신 버전의 데이터베이스가 생성됩니다. 마지막으로, 새 보고 데이터베이스를 연결할 때와 같은 단계를 포함하는 연결 단계 중에 데이터베이스가 확장 가능 공유 데이터베이스로 설정됩니다.
분리 단계
업데이트 주기의 첫 단계에서는 각 보고 서버의 확장 가능 공유 데이터베이스 구성에서 유효하지 않은 데이터베이스를 제거합니다. 확장 가능 공유 데이터베이스로서 유효하지 않은 보고 데이터베이스를 서비스에서 제거하는 프로세스를 업데이트 주기의 분리 단계라고 합니다. 지정된 보고 서버에서 새 버전의 보고 데이터베이스를 사용할 수 있게 하려면 해당 서버에서 이 단계를 완료해야 합니다.
데이터베이스 제거를 시작하기 위해 데이터베이스 관리자는 각 서버 인스턴스에서 데이터베이스로 들어오는 쿼리 작업을 중지합니다. 그런 다음 각 보고 서버에서 데이터베이스를 분리합니다. 마지막 서버 인스턴스에서 분리되면 보고 데이터베이스는 더 이상 확장 가능 공유 데이터베이스가 아닙니다. 관리자는 유효하지 않은 데이터베이스가 포함된 보고 볼륨 세트를 분리하여 이 단계를 완료합니다.
새로 고침 단계
업데이트 주기의 다음 단계에서는 동일한 보고 볼륨 세트에서 데이터베이스를 새로 고칩니다. 데이터베이스를 새로 고치는 과정에는 현재 프로덕션 데이터 가져오기 등의 방법으로 데이터베이스를 업데이트하거나 프로덕션 데이터베이스의 최신 백업 복원 등의 방법으로 데이터베이스를 다시 작성하는 작업이 포함됩니다. 적합한 데이터베이스 새로 고침 방법은 비즈니스 요구 사항에 따라 달라집니다.
연결 단계
보고 볼륨 세트에 대해 업데이트 주기를 완료하기 위해 관리자는 새로 고친 데이터베이스를 확장해야 합니다. 하나의 보고 볼륨 세트만 확장 가능 공유 데이터베이스 구성에 사용되는 경우 업데이트 중의 연결 프로세스는 원래 연결 프로세스와 같습니다.
두 보고 볼륨 세트 간의 대체 데이터베이스 버전
확장 가능 공유 데이터베이스 구성의 가용성을 최대화하기 위해 두 개의 대체 보고 볼륨 세트를 사용할 수 있습니다. 이 경우 유효하지 않은 데이터베이스와 새 데이터베이스의 업데이트 주기를 겹칠 수 있습니다. 새 보고 데이터베이스는 다른 볼륨 세트에 있습니다. 유효하지 않은 버전의 데이터베이스와 해당 볼륨을 분리하기 전에 대체 볼륨 세트의 데이터베이스를 새로 고쳐 해당 볼륨을 보고 서버에 마운트할 수 있습니다. 그러면 지정된 서버 인스턴스에서 유효하지 않은 버전의 데이터베이스를 분리할 때 새 버전을 즉시 연결할 수 있습니다.
자세한 내용은 확장 가능 공유 데이터베이스의 가용성 최대화를 참조하십시오.