데이터 모델과 SQL

성능 데이터 모델링

데이터베이스의 성능을 향상시키기 위해 설계 단계부터 성능과 관련된 사항들이 모델링에 반영될 수 있다.

 

성능 데이터 모델링 방법

• 정규화
• 반정규화
• 테이블 통합
• 테이블 분할

 

성능 데이터 모델링 순서

1. 데이터 모델에 맞게 정규화를 수행
2. 데이터베이스 용량 및 트랜잭션 유형을 파악하여 성능 저하를 일으키는 부분이 없는지 검토
3. 용량과 트랜잭션 유형에 맞게 반정규화를 수행
4. 성능 향상을 위한 이력모델의 조정, PK/FK 조정, 슈퍼/서브타입 조정 등을 수행
5. 데이터 모델의 성능을 검증

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정규화(Normalization)

정규화를 수행하는 이유

데이터의 무결성을 보장하기 위해

 

1차 정규화

• 유사한 속성이 반복되지 않도록 엔티티를 분리
• 하나의 속성이 여러 개의 속성값을 갖는 데이터 모델
• 원자값이 아닌 도메인을 분해

2차 정규화

부분 함수 종속성을 제거

3차 정규화

• 일반속성이 일반속성에 종속
• 이행 함수 종속성을 제거

4차 정규화

다중값 종속성을 제거

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반정규화(De-Normalization)

반정규화를 수행하는 이유

• 여러 번의 JOIN으로 인해 성능이 저하되는 것을 방지하기 위해
• 모델링의 마지막 단계에서 성능을 향상시키는 위해
• 런타임에 컬럼 계산으로 인한 속도 저하 우려될 경우
  반정규화를 함으로써 조회 성능이 확실히 좋아지는 상황에서만 반정규화를 하는 것이 바람직

 

반정규화 기법

테이블 병합

• 1:1 관계
• 1:M 관계
• 슈퍼/서브타입: 공통 속성과 개별 속성을 별도로 관리

테이블 분할

• 수직
  • 분할된 테이블은 1:1 관계
  • 한 테이블에 속성의 개수가 과도하게 많을 경우 조회 성능을 향상시키기 위해 자주 쓰이는 속성과 그렇지 않은 속성을 나눔
  • 테이블의 일부 속성을 별도의 테이블로 분리
• 수평
  • 테이블의 특정 인스턴스를 별도의 테이블로 분할

테이블 추가

• 중복
  • 데이터 무결성을 깨뜨릴 위험성 없이 데이터 처리 성능을 향상시킬 수 있는 기법
• 통계
• 이력
  • 대량의 이력 테이블을 조회할 때 속도가 느려질 것을 대비하여 조회 기준이 될 것으로 판단되는 컬럼을 미리 추가해 놓는 방식

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트랜잭션(Transaction)

• 데이터를 조작하기 위한 논리적인 작업 단위
• 하나의 커밋 단위로 묶여야 함
• 데이터 모델로 표현 가능
• 데이터는 트랜잭션 범위로 묶일 수 있음

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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저자

정미나

출판

시대고시기획

출판일

2022.06.03