Amazon Redshift는 페타바이트급 컬럼형 MPP(Massively Parallel Processing) 데이터웨어하우스입니다. 오늘은 데이터 분산(distribution), 정렬(sort) 키, RA3/Spectrum 아키텍처, 그리고 WLM·동시성 스케일링을 통한 워크로드 최적화를 다룹니다.
Redshift 클러스터는 리더 노드(leader node) 하나와 여러 **컴퓨트 노드(compute node)**로 구성됩니다. 리더 노드는 쿼리를 파싱·계획하고 컴퓨트 노드에 작업을 분배합니다. 각 컴퓨트 노드는 다시 여러 **슬라이스(slice)**로 나뉘며, 슬라이스가 병렬 처리의 최소 단위입니다. 데이터는 슬라이스에 분산 저장되고, 각 슬라이스가 자신이 가진 데이터를 병렬로 처리합니다.
💡 관련 이론: MPP는 데이터를 여러 노드/슬라이스에 나눠 동시에 처리하는 구조입니다. 데이터를 슬라이스에 얼마나 고르게 분배하느냐(분산 키)가 병렬 처리 효율을 좌우합니다.
테이블 행이 슬라이스에 어떻게 배치되는지 결정합니다. 세 가지 주요 방식이 있습니다.