MySQL BLOB

BLOB 타입

MySQL에서 BLOB(Binary Large Object) 타입은 대용량의 이진 데이터를 저장할 수 있는 데이터 타입입니다. 주로 이미지, 비디오, 오디오 파일, 바이너리 파일 등의 비정형 데이터를 데이터베이스에 저장하기 위해 사용됩니다. BLOB 타입은 데이터의 크기에 따라 네 가지로 나뉩니다.

1. TINYBLOB: 최대 255 바이트의 데이터를 저장할 수 있는 작은 BLOB.
2. BLOB: 최대 65,535 바이트(약 64KB)의 데이터를 저장할 수 있는 중간 크기의 BLOB.
3. MEDIUMBLOB: 최대 16MB(16,777,215 바이트)의 데이터를 저장할 수 있는 큰 BLOB.
4. LONGBLOB: 최대 4GB(4,294,967,295 바이트)의 데이터를 저장할 수 있는 매우 큰 BLOB.

특징

• MySQL에서 BLOB 타입은 데이터 크기에 따라 데이터베이스 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 BLOB 데이터의 크기를 고려하여 적절한 타입을 선택하는 것이 중요합니다.
• BLOB 데이터는 문자열처럼 취급되지만, 실제로는 이진 데이터이므로 MySQL은 BLOB 데이터를 처리할 때 문자 세트 변환을 수행하지 않습니다.
• 대용량의 BLOB 데이터를 자주 사용하면 성능 저하를 초래할 수 있으므로, 파일 스토리지와 데이터베이스를 병행하여 관리하는 것이 좋습니다.

사용 예

CREATE TABLE media_files (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    file_data BLOB,
    file_name VARCHAR(255)
);

위 예제에서는 file_data 컬럼에 바이너리 파일 데이터를 저장하기 위해 BLOB 타입을 사용했습니다.

대용량 BLOB

대용량의 BLOB 데이터를 데이터베이스에 저장할 때 성능 저하가 발생하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 주요 원인은 다음과 같습니다.

1. 디스크 I/O 부하

• 데이터베이스는 BLOB 데이터를 저장하고 읽어올 때 대용량의 디스크 입출력을 발생시킵니다. 큰 파일이나 데이터를 처리해야 할 때마다 디스크에서 데이터를 읽고 쓰기 때문에 시간이 오래 걸릴 수 있으며, 특히 여러 사용자 요청이 동시에 발생하는 경우 I/O 병목이 발생할 가능성이 높습니다.
• 압축 및 적절한 데이터 타입 선택: BLOB 데이터를 압축하여 저장하거나, TINYBLOB 또는 MEDIUMBLOB처럼 데이터 크기에 맞는 타입을 선택해 불필요한 리소스 사용을 줄입니다.

2. 메모리 사용량 증가

• BLOB 데이터를 처리할 때는 메모리 내에 전체 데이터를 로드하거나 일정한 버퍼로 나누어 처리해야 합니다. 이 과정에서 많은 메모리가 사용되며, 특히 여러 개의 큰 BLOB 데이터를 동시에 처리하려고 할 때 메모리 부족 현상이 발생할 수 있습니다.

3. 네트워크 부하

• 데이터베이스가 원격 서버에서 운영되거나, 대용량 BLOB 데이터를 클라이언트로 전송해야 하는 경우 네트워크 대역폭을 많이 사용합니다. 이로 인해 데이터 전송 속도가 느려질 수 있으며, 네트워크 지연이 발생해 사용자 경험이 저하될 수 있습니다.

4. 인덱싱과 쿼리 성능 저하

• BLOB 타입의 데이터는 보통 인덱스를 걸지 않지만, 만약 인덱스를 걸거나 BLOB 데이터를 기준으로 검색하는 쿼리를 자주 사용하면 성능에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 인덱스 관리가 어려워지고, 쿼리 실행 속도도 느려질 수 있습니다.
• 조인 연산 시 성능 저하
  • BLOB 데이터가 포함된 테이블을 다른 테이블과 조인해야 하는 경우, 조인 연산에 필요한 메모리와 디스크 I/O가 증가합니다. 특히 BLOB 데이터를 여러 테이블과 결합해 처리할 때 처리 시간이 더 길어지고, 데이터베이스 성능이 크게 저하될 수 있습니다.
  • 이는 인덱스가 걸려 있더라도 BLOB 데이터가 커질수록 데이터베이스가 모든 데이터셋을 스캔하는 데 더 많은 자원을 소모하기 때문입니다.
• 정렬과 그룹화 쿼리의 성능 문제
  • ORDER BY나 GROUP BY와 같은 연산을 BLOB 컬럼으로 수행하려면 데이터베이스가 모든 데이터를 일일이 비교해야 하는데, 이는 일반적인 텍스트나 숫자와 비교해 비효율적입니다. BLOB 데이터가 큰 경우, 메모리와 CPU 자원이 많이 소모됩니다.
  • 예를 들어, BLOB 컬럼을 기준으로 정렬할 때는 데이터의 크기가 커서 임시 파일을 생성하는 경우가 많아지고, 정렬 성능이 크게 떨어질 수 있습니다.
• 인덱싱 최소화: BLOB 컬럼에 직접 인덱스를 거는 것은 피하고, BLOB 데이터의 메타 정보(예: 파일 크기, MIME 타입 등)에 인덱스를 걸어 검색 속도를 높입니다.

5. 백업 및 복구 시간 증가

• 데이터베이스 백업이나 복구 시 BLOB 데이터가 크면 전체 데이터베이스 백업/복구 시간도 오래 걸리게 됩니다. 특히 주기적인 백업이 필요한 경우 백업 성능이 저하될 수 있습니다.

 

이에 따라 BLOB 타입 사용 시에 유의해야 될 점입니다.