서비스를 운영하다 보면 데이터베이스의 크기는 자연스럽게 커진다. 사용자 수가 늘고, 로그와 이력 데이터가 쌓이며, 하나의 테이블에 수백만 건 이상의 데이터가 들어가게 된다. 이 시점부터는 단순히 “인덱스를 잘 잡으면 된다”는 접근만으로는 성능 문제를 해결하기 어려워진다. 테이블이 커질수록 읽기와 쓰기 비용은 증가하고, 인덱스 역시 함께 커지면서 쿼리 처리 시간이 점점 늘어난다. 이런 상황에서 데이터베이스 구조 자체를 나누는 전략이 필요해지는데, 그 대표적인 방법이 Partitioning, Sharding, 그리고 Replication이다.Vertical PartitioningVertical Partitioning은 컬럼(column) 기준으로 테이블을 분리하는 방식이다. 하나의 테이블에 너무 많은 컬럼이..