[데이터베이스]데이터베이스 성능 모델링 요약

소개글

데이터베이스 설계와 구축(이춘식) 중에서 8장 성능 모델링을 각 파트별로 요약

목차

1. 정규화를 통한 성능 향상
2. 반정규화를 통한 성능 향상
3. PK 순서조정을 통한 성능 향상
4. FK 인덱스 생성을 통한 성능 향상
5. 이력모델의 구분과 기능성 컬럼을 통한 성능 향상
6. 슈퍼타입/서브타입 구분을 통한 성능 향상
7. 효율적인 채번 방법 사용을 통한 성능 향상
8. 컬럼수가 많은 테이블의 1:1 분리를 통한 성능 향상
9. 대용량 테이블의 파티셔닝 적용을 통한 성능향상
10. CHAR 형식에서 개발 오류 제거를 통한 성능 향상
11. 복잡한 데이터 모델 단순화를 통한 성능 향상
12. 일관성잇는 데이터 타입과 길이를 통한 성능 향상
13. 분산 환경 구성을 통한 성능 향상

본문내용

1. 정규화를 통한 성능 향상
일반적으로는 정규화가 잘 되어 있으면 입력, 수정, 삭제의 성능이 향상되고 반정규화를 많이 할수록 조회의 성능이 향상된다. 그러나 데이터 모델링할 때 반정규화만이 조회 성능을 향상시킨다는 고정관념은 탈피되어야 한다. 정규화를 해야만 성능을 향상시키는 경우도 빈번하기 때문이다. 정규화가 된다는 의미는 원칙적으로 데이터 간의 함수 종속성이 높다는 의미이고 데이터를 처리할 때 정규화된 속성의 집합단위로 처리될 확률도 많아진다. 또한 정규화 된 테이블을 조인하면 반드시 성능이 저하되는 것은 아니다.

1) 두 개의 엔티티 타입이 통합되어 반정규화되어 성능이 저하된 경우
대량으로 존재하는 데이터에서 조인조건이 되는 대상을 찾기 위해 인라인뷰를 사용함으로써 성능이 저하되는 경우, 복합식별자 중에서 일반속성이 주식별자 속성 중 일부에만 종속 관계를 가지고 있으므로 2차 정규화의 대상이 된다. 2차 정규화를 적용하면 업무흐름에 따른 정확한 데이터 모델링 표기도 가능하게 되고 드라이빙이 된 테이블이 하나의 테이블로 구성될 수 있으므로 성능도 향상될 수 있다.

2) 두 개의 속성을 나열하여 반정규화하여 성능이 저하된 경우
계층형 데이터베이스를 많이 사용했던 과거 데이터 모델링의 습관에 따라 관계형 데이터베이스에서도 이와 같이 데이터 모델링을 한 경우가 많이 나타난다.

만약에, 어떤 테이블에 업무적으로 필요한 8개의 인덱스가 이미 생성되어 있는 상태이고, 데이터는 30만 건이고 온라인 환경의 데이터베이스일 경우에, 유형기능분류코드에 따라 데이터를 조회하는 경우가 많이 나타나 인덱스를 생성하려고 하니 유형기능분류코드 각각에 대해 인덱스를 생성해야 하므로 무려 9개나 되는 인덱스를 추가 생성해야 한다.

참고 자료

없음