SQL - 데이터 모델과 성능 핵심 정리

1과목 데이터 모델링의 이해의 2장 데이터 모델과 성능 핵심 정리

 

1. SQL - 데이터 모델과 성능 핵심 정리

 

1.1. ○ 성능데이터모델링?

- 데이터베이스 성능 향상을 목적으로 설계 단계의 데이터 모델링 때부터 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것

- 데이터 모델의 구조도 변경하면서 어떠한 구조가 해당 사이트에 성능상 가장 적절한 구조인지를 검토하여 선능이 좋은 모습으로 디자인하는 전략이 요구된다.

 

1.2. ○ 반정규화(역정규화)

1.2.1. - 반정규화?

- 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발(Development)과 운영(Maintenance)의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법을 의미한다.

- 데이터를 중복하여 성능을 향상시키기 위한 기법이라고 정의할 수 있고 좀 더 넓은 의미의 반정규화는 성능을 향상시키기 위해 정규화된 데이터 모델에서 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 모든 과정을 의미한다.

- 데이터 무결성이 깨질 수 있는 위험을 무릅쓰고 데이터를 중복하여 반정규화를 적용하는 이유는 디스크 I/O량이 많아서 성능이 저하되거나 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상되거나 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행한다.

 

1.2.2. - 성능 데이터 모델링 수행 절차

1. 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행한다.
2. 데이터 베이스 용량 산정을 수행한다.
3. 데이터 베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다.
4. 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행한다.
5. 이력모델의 조정, PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 등을 수행한다.
6. 성능관점에서 데이터모델을 검증한다.

 

테이블의 반정규화

기법분류	반정규화 기법
테이블 병합	1:1 관계 테이블 병합
	1:M 관계 테이블 병합
	슈퍼/서브타입 테이블 병합
테이블 분할	수적분할
	수평분할
테이블 추가	중복테이블 추가
	통계테이블 추가
	이력테이블 추가
	부분테이블 추가

 

 

칼럼의 반정규화

반정규화 기법

중복칼럼 추가

파생칼럼 추가

이력테이블 칼럼 추가

PK에 의한 칼럼 추가

응용시스템 오작동을 위한 칼럼 추가

 

1.3. ○ 정규형

 1. 1NF (제 1정규형)

    - 릴레이션에 속한 모든 도메인이 원자값만으로(1개) 되어있는 정규형

       => 하나의 속성이 단일값을 갖도록 하는 정규화 과정

 

 2. 2NF (제 2정규형)

    - 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해 완전 함수 종속을 만족하는 정규형

    - 기본키가 복합키일 때, 특정 속성이 복합키 전체가 아닌 일부 속성에 의존적인 경우 따로 분리해 새로운 테이블을 만든다.

 

    ※ 완전 함수적 종속이란?

       - 특정 속성에 완전히 종속된 속성이 없어져야 한다.

 

 3. 3NF (제 3정규형)

    - 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해 이행적 종속을 만족하지 않는 정규형

       => 주 식별자가 아닌 속성 중 종속관계가 있는 속성을 제거하는 과정 (기본키 외의 속성이 그 외의 속성을 결정할 수 있어야한다.)

 

4. BCNF (Boyce-Codd Normal Form 정규형)

   - 모든 결정자가 후보키 집합에 속해야한다.

   - 강한 제 3정규형이라고도 한다.

 

 

1.4. ○ 반정규화의 대상에 대해 다른 방법으로 처리

• 지나치게 많은 조인(JOIN)이 걸려 데이터를 조회하는 작업이 기술적으로 어려울 경우 뷰(VIEW)를 사용하면 이를 해결할 수도 있다.
• 대량의 데이터처리나 부분처리에 의해 성능이 저하되는 경우에 클러스터링을 적용하거나 인덱스를 조정함으로써 선능을 향상시킬 수 있다.
• 대량의 데이터는 Primary Key의 성격에 따라 부분적인 테이블로 분리할 수 있다. 즉 파티셔닝 기법(Partitioning)이 적용되어 성능저하를 방지할 수 있다.
• 응용 애플리케이션에서 로직을 구사하는 방법을 변경함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

 

1.5. ○ 슈퍼/서브 타입 데이터모델의 변환기술

• 개별로 발생되는 트랜잭션에 대해서는 개별 테이블로 구성
• 슈퍼타입+서브타입에 대해 발생되는 트랜잭션에 대해서는 슈퍼타입+서브타입 테이블로 구성
• 전체를 하나로 묶어 트랜잭션이 발생할 때는 하나의 테이블로 구성

 

1.6. ○ 분산데이터베이스 장단점

1.6.1. 장점

• 지역 자치성, 점증적 시스템 용량 확장
• 신뢰성과 가용성
• 효용성과 융통성
• 빠른 응답 속도와 통신비용 절감
• 데이터의 가용성과 신뢰성 증가
• 시스템 규모의 적절한 조절
• 각 지역 사용자의 요구 수용 증대

1.6.2. 단점

• 소프트웨어 개발 비용
• 오류의 잠재성 증대
• 처리 비용의 증대
• 설계, 관리의 복잡성과 비용
• 불규칙한 응답 속도
• 통제의 어려움
• 데이터 무결성에 대한 위협