수억 건의 데이터, 맛있게 쪼개 먹는 방법 (with. Partitioning)

이 글은 Spring Batch를 사용하여 수억 건의 대량 데이터를 처리할 때 발생하는 Out of Memory (OOM) 문제를 해결한 경험을 공유합니다. 특히, Spring Batch의 Partitioning 기능을 활용하여 대량 데이터를 효과적으로 분할하고, Cursor 기반 ItemReader와 Bulk Operations (Bulk Write)를 적용하여 안정적으로 데이터를 처리하는 방법을 설명합니다.

대규모 데이터 파이프라인 설계에 관심 있는 백엔드 개발자에게 실질적인 해결책과 성능 최적화 방안을 제시하며, 이론을 넘어선 실무적인 접근 방식을 강조합니다.