[SQLD] 1. 데이터 모델링의 이해: 2. 데이터 모델과 성능

과목1. 데이터 모델링의 이해

제 2장 데이터 모델과 성능

 

성능 데이터 모델링이란?

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

 

중복속성에 대한 분리가 1차 정규화의 대상이 되며, 로우단위의 중복도 1차 정규화의 대상이 되지만 칼럼 단위로 중복이 되는 경우도 1차 정규화의 대상이다.

 

정규화: 이상현상이 있는 테이블을 분해하여 이상현상을 없애는 과정. 

정규화의 기본 목표는 테이블 간에 중복된 데이터를 허용하지 않는다는 것. 그로인해 무결성(Integrity)를 유지할 수 있으며, DB의 저장 용량 역시 줄일 수 있다.

 

데이터 모델링 단계에서 성능을 충분히 고려하기 위한 성능 데이터 모델링 수행 절차

1. 데이터모델링을 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/FK조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 등을 수행한다.

6. 성능관점에서 데이터모델을 검증한다.

 

트랜잭션: DB의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위 또는 한꺼번에 모두 수행되어야 할 일련의 연산을 의미

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반정규화

정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발(Development)과 운영(Maintenance)의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리등을 수행하는 데이터 모델링의 기법을 의미한다. 

반정규화는 데이터를 중복하여 성능을 향상시키기 위한 기법이라고 정의할 수 있고 좀 더 넓은 의미의 반정규화는 성능을 향상시키기 위해 정규화된 데이터 모델에서 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 모든 과정을 의미한다.

 데이터 무결성(无缺型)이 깨질 수 있는 위험을 무릅쓰고 데이터를 중복하여 반정규화를 적용하는 이유는 데이터를 조회할 때 디스크 I/O량이 많아서 성능이 저하되거나 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상되거나 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행하게 된다.

 

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(군집화) 적용

- 인덱스의 조정

- 응용 어플리케이션

 

3. 반정규화 적용

- 테이블 반정규화

- 속성의 반정규화

- 관계의 반정규화

 

반정규화의 대상에 대해 다른 방법으로 처리

- 지나치게 많은 조인(JOIN)이 걸려 데이터를 조회하는 작업이 기술적으로 어려울 경우 뷰(View)를 사용하면 이를 해결할 수도 있다.

- 대량의 데이터처리나 부분처리에 의해 성능이 저하되는 경우에 클러스터링을 적용하거나 인덱스를 조정함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

- 대량의 데이터는 Primary Key의 성격에 따라 부분적인 테이블로 분리할 수 있다. 즉 파티셔닝 기법(Paritioning)이 적용되어 성능저하를 방지할 수 있다.

- 응용 애플리케이션에서 로직을 구사하는 방법을 변경함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

 

파티셔닝: 

하나의 테이블에 많은 양의 데이터가 저장되면 인덱스를 추가하고 테이블을 몇개로 쪼개도 성능이 저하되는 경우가 있다. 이때 논리적으로는 하나의 테이블이지만 물리적으로는 여러 개의 테이블로 분리하여 데이터 액세스 성능도 향상시키고, 데이터 관리방법도 개선할 수 있도록 테이블에 적용하는 기법.

 

슈퍼/서브 타입 데이터모델의 변환기술

- 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

 

트랜잭션은 항상 전체를 통합하여 분석처리하는 데 슈퍼-서브타입이 하나의 테이블로 통합되어 있으면 하나의 테이블에 집적된 데이터만 읽어 처리할 수 있기 때문에 다른 형식에 비해 더 성능이 우수하다.(조인 감소)

 

PK순서를 결정하는 기준은 인덱스 정렬구조를 이해한 상태에서 인덱스를 효율적으로 이용할 수 있도록 PK순서를 지정해야 한다. 즉, 인덱스의 특징은 여러개의 속성이 하나의 인덱스로 구성되어 있을 때 앞쪽에 위치한 속성의 값이 비교자로 있어야 인덱스가 좋은 효율을 나타낼 수 있다. 앞쪽에 위치한 속성 값이 가급적 ‘=’이 아니면 최소한 범위 ‘BETWEEN’ ‘< >’가 들어와야 인덱스를 이용할 수 있는 것이다.

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인덱스는 값의 범위에 따라 일정하게 정렬이 되어 있으므로 상수값으로 EQUAL 조건으로 조회되는 칼럼이 가장 앞으로 나오고 범위조회 하는 유형의 칼럼이 그 다음에 오도록 하는 것이 인덱스 액세스 범위를 좁힐 수 있는 가장 좋은 방법이 됨.

 

분산 데이터베이스 장단점 

<장점>

- 지역 자치성, 점증적, 시스템 용량 확장

- 신뢰성과 가용성

- 효용성과 융통성

- 빠른 응답 속도와 통신비용 절감

- 데이터의 가용성과 신뢰성 증가

- 시스템 규모의 적절한 조절

- 각 지역 사용자의 요구 수용 증대

 

<단점>

- 소프트웨어 개발 비용

- 오류의 잠재성 증대

- 처리 비용의 증대

- 설계, 관리의 복잡성과 비용

- 불규칙한 응답 속도

- 통제의 어려움

- 데이터 무결성에 대한 위협