1. 성능 데이터모델링이란
- 데이터베이스 성능 향상을 목적으로 설계단계의 데이터 모델링 때부터 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것
2. 성능을 고려한 데이터모델링 순서
- 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행한다.
- 데이터베이스 용량산정을 수행한다.
- 데이터베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다.
- 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행한다.
- 이력모델의 조정. PK/FK조정. 슈퍼타입/서브타입 조정 등을 수행한다.
- 성능관점에서 데이터 모델을 검증한다.
3. 정규화
- 1차 정규화(1NF): 모든 열이 원자값(atomic value)을 가지도록 한다. (도메인이 원자값이 아닌 것 분해)
- 2차 정규화(2NF): 기본 키가 아닌 컬럼들이 기본 키에 완전 종속적이어야 한다. (부분 함수 종속 제거)
- 3차 정규화(3NF): 기본 키가 아닌 컬럼들이 서로 종속되지 않도록 한다. (이행적 함수 종속 제거)
- 보이스-코드 정규화(BCNF): 후보 키(Candidate Key)가 아닌 결정자가 없어야 한다. (결정자가 모두 후보 키)
- 4차 정규화(4NF): 한 테이블에서 여러 값이 독립적으로 존재하는 것을 방지한다. (다치 종속성 제거)
- 5차 정규화(5NF): 모든 조인 종속성이 기본 키에 의해 유도되도록 한다. (조인 종속성 제거)
4. 반정규화
- 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발(Development)과 운영(Maintemance)의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법을 의미한다.
- 데이터를 중복하여 성능을 향상시키기 위한 기법이라고 정의할 수 있으며, 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 데이터를 조회할 때 디스크 I/O량이 많아서 성능이 저하되거나 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상되거나 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행하게 된다.
5. 테이블의 반정규화
기법분류 | 반정규화 기법 |
테이블병합 | 1:1 관계 테이블병합 |
1:M 관계 테이블병합 | |
슈퍼/서브타입 테이블병합 | |
테이블분할 | 수직분할 |
수평분할 | |
테이블추가 | 중복테이블 추가 |
통계테이블 추가 | |
이력테이블 추가 | |
부분테이블 추가 |
6. 칼럼의 반정규화
반정규화 기법 |
중복칼럼 추가 |
파생칼럼 추가 |
이력테이블 칼럼 추가 |
PK에 의한 칼럼 추가 |
응용시스템 오작동을 위한 칼럼 추가 |
7. 반정규화 절차
1. 반정규화 대상조사
- 범위처리빈도수 조사
- 대량의 범위 처리 조사
- 통계성 프로세스 조사
- 테이블 조인 개수
2. 다른 방법유도 검토
- 뷰(VIEW) 테이블
- 클러스터링 적용
- 인덱스의 조정
- 응용애플리케이션
3. 반정규화 적용
- 테이블 반정규화
- 속성의 반정규화
- 관계의 반정규화
8. 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 성능을 향상시킬 수 있다.
- 대량의 데이터는 기본 키(Primary Key)의 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.
9. 슈퍼/서브 타입 데이터 모델의 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
10. PK 순서를 결정하는 기준
- 인덱스 정렬구조를 이해한 상태에서 인덱스를 효율적으로 이용할 수 있도록 PK 순서를 지정해야 한다.
- 즉 인덱스의 특징은 여러 개의 속성이 하나의 인덱스로 구성되어 았을 때 앞쪽에 위치한 속성의 값이 비교자로 있어야 인덱스가 좋은 효율을 나타낼 수 있다.
- 앞쪽에 위치한 속성 값이 가급적 '=' 아니면 최소한 'BETWEEN', '< >'가 들어와야 인덱스를 아용할 수 있는 것이다.
11. 분산 데이터베이스의 장단점
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
2. 단점
- 소프트웨어 개발 비용
- 오류의 잠재성 증대
- 처리 비용의 증대
- 설계, 관리의 복잡성과 비용
- 불규칙한 응답 속도
- 통제의 어려움
- 데이터 무결성에 대한 위협
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