SQL - 성능 데이터 모델링, 정규화, 반정규화

성능 데이터 모델링

- 데이터베이스의 성능 향상을 위해 분석/설계 단계부터 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영되도록 하는 것

- 데이터의 증가가 빠를수록 성능 개선 비용이 증가함

- 설계 단계부터 고려할 경우 비용 최소화가 가능함

- 한 테이블에 너무 많은 칼럼이 존재하여 로우체이닝이 발생하는 등 조회성능 저하가 발생한다면 트랜잭션이 접근하는 칼럼유형을 분석해 테이블을 분리하면, 디스크 I/O가 줄어서 성능이 향상 될 수 있다.

- WHERE 문을 통해 조회를 할 때 자주 사용되는 PK순으로 순서를 변경하고 인덱스를 생성하는 것이 성능에 유리할 수 있    다. 

 EX) WHERE 지역명 = '서울' AND 출시일 BETWEEN '20221111' AND '202311'     

   >>>  앞쪽에 위치한 속성의 값이 가급적 '=', 최소한 범위를 나타내는 'BETWEEN', '<', '>'가 들어와야 인덱스를 사용할 수             있다.

- 트랜잭션 통합/개별 처리 

 >데이터 전체를 일괄 처리하는데 테이블이 개별로 관리되면 오히려 연산량이 늘어나고 데이터를 개별로 처리하는데 테      이블은 하나로 통합되어 있으면 성능이 저하될 수 있다.

 

 

성능 데이터 모델링 순서

1. 데이터 모델링 시 정규화 정확히 수행

2. 데이터베이스 용량 산정

3. 데이터베이스에 발생하는 트랜잭션 유형 파악

4. 용량과 트랜잭션 유형에 따라 반정규화 수행

5. 이력모델, PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정을 수행함

 

정규화

- 데이터를 분해하는 과정

- 데이터 중복 최소화, 유연성을 가지며 젼경을 최소화, 데이터가 일관될 수 있도록 하는 방법

- 제 1~5 정규화가 있고, 주로 1~3 정규화까지 수행

 

제 1 정규화

- 기본키를 설정하는 과정

- 속성의 원자성과 엔티티의 유일성을 확보

- 모든 속성이 식별자에 종속되어야 함

참고)

종속된다는 말은 X가 변하면 Y가 변하는 경우 Y는 X에 함수적 종속된다고 할 수 있다.

 

제 2 정규화

- 기본키가 2개 이상으로 구성될 경우 수행함

- 모든 속성이 식별자에 종속되어야 하며, 아니면 분해해야 한다.

- 부분 함수 종속을 분해함

- 주식별자 중 일부로부터 독립하여 1:M의 관계로 재설계

제 3 정규화

- 기본키 외에 컬럼간 종속성을 제거함

- '이행 함수 종속성' 제거

제 3 정규화

반정규화

- 정규화를 했을 때 성능이 더욱 악화될 경우, 데이터 중복을 허용하고 조인을 줄여서 성능을 향상시키는 방법

- 반정규화 기법

    > 칼럼추가 : 중복칼럼 추가, 파생칼럼 추가, 이력 테이블 칼럼추가, PK에 의한 칼럼 추가

       EX) 중복칼럼 추가

        A테이블에 있는 a, b 정보를 조회할 때 C테이블의 c 정보와 D테이블의 d 정보를 늘 함께 조회하면 과도한 조인을 줄           이기 위해 A테이블에 c,d컬럼을 추가하여 조회 성능을 향상

       EX) 파생칼럼 추가

       여러 테이블을 JOIN해서 얻을 수 있는 정보값이 자주 사용되면 미리 계산된 칼럼을 추가해준다.

    > 테이블 병합/분할/추가

        1) 테이블 병합 : 1대1 관계 테이블 병합, 1:M 관계 테이블 병합, 슈펴/서브타입 테이블 병합

        2) 테이블 분할 - 수직분할, 수평분할

        3) 테이블 추가 - 중복테이블, 통계테이블, 이력테이블, 부분테이블

 

출저) [SQLD 자격증] 8만명이 유튜브에서 검증한 메타코드M의 대표강의 | Udemy