[SQLD] #3. 데이터 모델과 성능 - 성능 데이터 모델링/정규화/반정규화

김정인·2021년 1월 9일

SQLD

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성능 데이터 모델링의 개요

💡 성능 데이터 모델링

DB 성능향상을 목적으로 설계단계의 데이터 모델링 때부터 정규화, 반정규화, 테이블통합, 테이블분할, 조인구조, PK, FK 등 여러 가지 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것

성능저하에 따른 재업무 비용을 최소화

💡 성능 데이터 모델링의 순서

    ① 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행
    ② DB 용량산정을 수행
    ③ DB에 발생되는 트랜잭션의 유형 파악
    ④ 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행
    ⑤ 이력모델의 조정, PK/FK조정, 슈퍼/서브타입 조정 등 수행
    ⑥ 성능관점에서 데이터 모델을 검증

정규화와 성능

💡 정규화

반복적인 데이터를 분리하고 각 데이터가 종속된 테이블에 적절하게 배치되도록 하는 것

정규화 수행 시 데이터 입력/수정/삭제 성능은 향상되며, 조회 성능은 향상될 수도 저하될 수도 있다.
- 1차 정규화
  속성의 원자성 확보. 다중값 속성 분리
- 2차 정규화
  부분 함수 종속성 제거. 일부 기본키에만 종속된 속성 분리. 기본키가 하나의 칼럼일 때는 생략 가능
- 3차 정규화
  이행함수 종속성 제거. 서로 종속관계가 있는 일반속성 분리. 주식별자와 관련성이 가장 낮음
- 보이스코드 정규화
  후보키가 기본키 속성 중 일부에 종속일 때 다수의 주식별자 분리
- 4차 정규화
  다치(다중 값) 종속성 제거
- 5차 정규화
  조인 종속성 제거

반정규화와 성능

💡 반정규화

정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상 및 개발과 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법

데이터 무결성이 깨질 수 있는 위험을 무릅쓰고 조회 성능 향상

💡 반정규화 절차

    ① 반정규화 대상조사: 범위처리빈도수, 범위, 통계성, 테이블 조인 개수 등 조사
    ② 다른 방법유도 검토: 뷰, 클러스터링, 인덱스 조정, 응용어플리케이션
    ③ 반정규화 적용: 정규화 수행 후 반정규화 수행

💡 반정규화 기법

테이블 반정규화

기법분류	기법
테이블 병합	- 1:1 관계 테이블 병합 - 1:M 관계 테이블 병합 - 슈퍼/서브타입 테이블 병합
테이블 분할	- 수직 분할 - 수평 분할
테이블 추가	- 중복 테이블 추가 - 통계 테이블 추가 - 이력 테이블 추가 - 부분 테이블 추가