[데이터 모델링의 이해]반정규화(De-Normalization)

yellong·2020년 5월 28일
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반정규화란?

  • 데이터베이스의 성능 향상을 위하여, 데이터 중복을 허용하고종니을 줄이는 데이터베이스 성능 향상 방법이다.
  • 반정규화는 조회(SELECT) 속도를 향상시키지만, 데이터 모델의 유연성은 낮아진다.

반정규화를 수행하는 경우

  • 정규화에 충실하여 종속성, 활용성은 향상되었지만, 수행 속도가 느려진 경우
  • 다량의 범위를 자주 처리해야하는 경우
  • 특정 범위의 데이터만 자주 처리하는 경우
  • 요약/집계 정보가 자주 요구되는 경우

반정규화 절차

반정규화 절차설명
대상 조사 및 검토데이터 처리 범위, 통계성 등을 확인해서 반정규화 대상을 조사한다.
다른 방법 검토- 반정규화를 수행하기 전에 다른 방법이 있는지 검토한다.
- 예를 들어 클러스터링, 뷰, 인덱스 튜닝, 응용 프로그램, 파티션 등을 검토한다.
반정규화 수행테이블, 속성, 관계 등을 반정규화한다.
[Clustering?]
- 클러스터링 인덱스라는 것은 인덱스 정보를 저장할 때, 물리적으로 정렬해서 저장하는 방법이다.
- 따라서 조회 시에 인접 블록을 연속적으로 읽기 때문에 성능이 향상된다.

반정규화 기법

계산된 칼럼 추가

  • 배치 프로그램으로 총판매액, 평균잔고, 계좌평가 등을 미리 계산하고, 그 결과를 특정 칼럼에 추가한다.

테이블 수직 분할

  • 하나의 테이블의 두 개 이상의 테이블로 분할한다. 즉, 칼럼을 분할하여 새로운 테이블을 만드는 것이다.

테이블 수평 분할

  • 하나의 테이블에 있는 값을 기준으로 테이블을 분할하는 방법이다.
[Partition]
- 데이터베이스에서 파티션을 사용하여 테이블을 분할할 수 있다
- 파티션을 사용하면 논리적으로는 하나의 테이블이지만, 여러 개의 데이터 파일에 분산되어 저장된다.
- Range Partition: 데이터 값의 범위를 기준으로 파티션을 수행한다.
- List Partition: 특정한 값을 지정하여 파티션을 수행한다.
- Hash Partition: 해시 함수를 적용하여 파티션을 수행한다.
- Composite Partition: 범위와 해시를 복합적으로 사용하여 파티션을 수행한다.

[파티션 테이블의 장점]
- 데이터 조회 시에 엑세스(Access) 범위가 줄어들기 때문에 성능이 향상된다.
- 데이터가 분할되어 있기 때문에 I/O의 성능이 향상된다.
- 각 파티션을 독립적으로 백업 및 복구 할 수 있다.

테이블 병합

  • 1:1 관계의 테이블을 하나의 테이블로 병합해서 성능을 향상시킨다.
  • 1:N 관계의 테이블을 병합하여 성능을 향상시킨다. 하지만 많은 양의 데이터 중복이 발생한다.
  • 슈퍼 타입과 서브 타입 관계가 발생하면 테이블을 통합하여 성능을 향상시킨다.
[Super Type과 Sub Type]
- 슈퍼타입과 서브타입의 관계는 배타적 관계와 포괄적 관계가 있는데, 배타적 관계는 고객이 개인 고객이거나 법인 고객인 경우를 의미한다.
- 포괄적 관계는 고객이 개인고객일 수도 있고 법인고객일 수도 있는 것이다.
  • 슈퍼 타입 및 서브 타입 변환 방법
변환 방법설명
OneToOne Type- 슈퍼 타입과 서브 타입을 개별 테이블로 도출한다.
- 테이블의 수가 많아서 조인이 많이 발생하고 관리하기 어렵다.
Plus Type- 슈퍼 타입과 서브 타입 테이블로 도출한다.
- 조인이 발생하고 관리가 어렵다.
Single Type- 슈퍼 타입과 서브 타입을 하나의 테이블로 도출한다.
- 조인 성능이 좋고 관리가 편하지만, 입출력 성능이 나쁘다.

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