SQLD 1과목 2장 정리

** SQL 자격검정 실전문제, 주로 핵심정리부분 내용입니다.
** 응용문제는 설명 생략하였습니다.

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1. 데이터 모델링의 이해

2) 데이터 모델과 성능

(1) 성능 데이터 모델링의 개요

성능 데이터 모델링의 정의

데이터베이스 성능 향상을 목적으로 설계단계의 데이터 모델링 때부터 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것이다.

성능 데이터 모델링 고려사항 (1-32) (1-33)

1. 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행한다.
2. 데이터베이스 용량산정을 수행한다.
3. 데이터베이스에 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.

(2) 정규화와 성능

• 1차 정규화: 테이블의 컬럼이 하나의 값을 갖도록 테이블을 분해
• 2차 정규화: 완전 함수 종속을 하도록 테이블을 분해
• 3차 정규화: 이행적 종속을 없애도록 테이블을 분해
• BCNF: 모든 결정자가 후보키가 되어 테이블을 분해

출처: 정규화(Normalization) - 1차 2차 3차 BCNF

(3) 반정규화와 성능

반정규화 정의

• 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발과 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법을 의미
• 데이터를 중복하여 성능을 향상시키기 위한 기법
• 성능을 향상시키기 위해 정규화된 데이터 모델에서 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 모든 과정
• 디스크 I/O량이 많아서 서능이 저하되거나 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하게 예상되거나 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행

반정규화 절차

1. 반정규화 대상 조사
   • 범위처리빈도수 조사
   • 대량의 범위 처리 조사
   • 통계성 프로세스 조사
   • 테이블 조인 개수
2. 다른 방법유도 검토
   • 뷰(VIEW) 테이블
   • 클러스터링 적용
   • 인덱스의 조정
   • 파티셔닝 기법 적용
   • 응용어플리케이션
3. 반정규화 적용
   • 테이블 반정규화
   • 속성의 반정규화
   • 관계의 반정규화

(4) 대량 데이터에 따른 성능

파티셔닝

• Range Partition
• List Partition
• Hash Partition

(5) 데이터베이스 구조와 성능

슈퍼/서브 타입 데이터 모델의 변환기술 (1-48)

• 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

(6) 분산 데이터베이스와 성능

분산 데이터베이스의 장점

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

분산 데이터베이스의 단점

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