TB 단위 이상의 데이터와 초당 수만 건의 쓰기 요청이 발생하는 관계형 데이터베이스 환경에서, 수직/수평 샤딩(Sharding) 전략을 설계하고 구현할 때 고려해야 할 핵심 요소들을 설명해 주세요. 특히, 샤드 키 선정 기준, 데이터 재분배(Rebalancing) 전략, 그리고 조인(Join) 및 트랜잭션 처리의 복잡성 해결 방안에 대해 심층적으로 다뤄주세요.

TB급 데이터와 초당 수만 건의 쓰기 요청을 처리하는 관계형 데이터베이스 샤딩 전략 설계는 확장성 확보에 매우 중요합니다.

샤드 키 선정 시 가장 중요한 건 데이터 균등 분배입니다. 핫스팟을 방지하기 위해 데이터 분포를 고려해야 합니다. 예를 들어, 사용자 ID를 샤드 키로 사용한다면 특정 사용자에 데이터가 몰리지 않도록 해야 합니다.

데이터 재분배는 샤드 추가/제거 시 발생하는데, 이 때 데이터 이동량을 최소화하는 것이 중요합니다. Consistent Hashing 같은 기법을 활용하면 데이터 이동 범위를 줄일 수 있습니다.

조인 연산은 분산 환경에서 복잡도가 높아집니다. 가능한 샤드 내 조인을 유도하고, 불가피한 경우 데이터 복제나 분산 쿼리 엔진을 활용해야 합니다. 트랜잭션 처리 역시 2PC나 Saga 패턴 같은 분산 트랜잭션 관리 기법을 고려해야 데이터 정합성을 유지할 수 있습니다.