물리적 모델링은 논리적 모델을 실제 데이터베이스에 구현 가능하도록 구체화하는 단계이다. 이 단계에서는 DBMS의 성능, 저장 구조, 제약 조건, 인덱스 등 실무적인 요소를 세밀하게 고려해야 한다.

물리적 모델링에서 고려해야 할 핵심 요소

데이터 타입, Data Type

각 속성에 대해 DBMS에 적합한 데이터 타입을 지정한다.

• VARCHAR / CHAR: 가변길이 / 고정 길이
• INT / BIGINT: 데이터 범위 고려
• DATE, TIMESTAMP: 시간 정보 저장
• BOOLEAN, ENUM: 상태갑 표현

가능한 작은 크기의 데이터 타입을 사용하여 저장 공간과 성능을 최적화하는 것이 좋다.

인덱스, Index

조회 성능 향상을 위해 사용되며, 테이블에 따라 전략적으로 생성해야 한다.

• 기본 키: 자동으로 인덱스를 생성한다.
• 보조 인덱스: WHERE, JOIN, ORDER BY 등에 사용되는 컬럼에 생성된다.
• 복합 인덱스: 다중 컬럼에 인덱스를 설정할 경우 사용한다.

인덱스가 많을수록 쓰기 성능이 저하되고 유지 비용이 증가한다.

파티셔닝과 샤딩, Partitioning and Sharding

• 파티셔닝: 하나의 테이블을 논리적으로 분할한다.
  • ex) user의 가입 시기에 따라 날짜별 파티션을 둔다.
• 샤딩: 데이터를 여러 DB 서버에 분산 저장한다.
  • ex) 사용자의 정보를 여러 DB 서버에 분산해서 저장한다.

대용량 데이터 처리 시 필수적으로 고려해야 할 사항이다.

제약조건, Constraints

데이터 무결성을 유지하기 위한 규칙 설정.

제약조건	설명
PRIMARY KEY	유일성 + NOT NULL
FOREIGN KEY	다른 테이블과의 관계 표현 및 참조 무결성 유지
UNIQUE	중복 방지
NOT NULL	필수 값
CHECK	특정 조건 만족 여부 (예: age > 0)
DEFAULT	값이 없을 때 자동 설정 값

저중 구조 및 테이블 옵션

DBMS에서 제공하는 다양한 물리적 속성을 설정한다.

• 스토리지 엔진
• ROW_FORMAT
• 테이블 압축
• AUTO_INCREMENT

정렬 및 인코딩 설정

• 문자셋(Charset): UTF-8 등 설정
• Collection: 정렬/비교 방식 - utf8mb4_general_ci
• 언어 및 지역 설정에 따라 문자 인식 결과가 달라진다.

성능 최적화 고려

• 쿼리 패턴 분석: 어떤 쿼리가 자주 사용되는지 파악 후 그에 맞게 인덱스/파티션 설계.
• 통계 정보 수집: 옵티마이저가 실행 계획을 잘 선택할 수 있도록 설계한다.
• VIEW, MATERIALIZED VIEW 사용 여부
• 캐싱 전략: 빈번한 조회에 대해 Redis, Memcached 등 고려.

백업, 복구 및 보안

• 백업 전략: 정기적 덤프, 증분 백업 등.
• 접근 제어 및 권한 설정: 사용자별 CRUD 권한 제한.
• 압호화: 민감 데이터는 컬럼 수준 암호화 고려.

요약

항목	설명
데이터 타입	저장 효율과 연산 성능 고려한 타입 선택
인덱스	쿼리 성능 최적화를 위한 전략적 설정
제약조건	무결성 유지와 데이터 품질 보장
파티셔닝/샤딩	대용량 데이터 분산 저장
테이블 옵션	스토리지 엔진, 압축, AUTO_INCREMENT 등
문자셋/Collation	다국어 지원 및 정렬 방식 설정
성능 최적화	조회 패턴 분석, 통계 정보, 캐싱 전략
보안/백업	암호화, 권한 제어, 복구 방안