[SQLD] 1-2-2 반정규화와 성능

데이터 모델링의 이해  -  2장 데이터 모델과 성능 - 2절 반정규화와 성능

 

1. 반정규화 De-Normalization

  - 데이터베이스의 성능 향상을 위해 데이터 중복을 허용하고 조인을 줄이는 데이터베이스 성능 향상 방법

  - 조회 속도는 향상되지만, 데이터 모델의 유연성은 낮아짐

 

2. 반정규화를 수행하는 경우

  - 정규화에 충실하면 종속성, 활용성은 향상되지만 수행 속도가 느려지는 경우

  - 다량의 범위를 자주 처리해야 하는 경우

  - 특정 범위의 데이터만 자주 처리하는 경우

  - 요약/집계 정보가 자주 요구되는 경우

 

3. 반정규화 절차

  (1) 대상 조사 및 검토 : 데이터 처리 범위, 통계성 등을 확인해서 반정규화 대상을 조사

  (2) 다른 방법 검토 : 반정규화를 수행하기 전에 다른 방법이 있는지 검토 ( ex 클러스터림, 뷰, 인덱스 튜닝, 응용 프로그램, 파티션 등) 

  (3) 반정규화 수행 : 테이블, 속성, 관계 등을 반정규화

 

4. 반정규화 기법

  (1) 테이블 반정규화

테이블 병합	1:1 관계 테이블 병합	1:1 관계를 통합하여 성능 향상
	1:N 관계 테이블 병합	1:N 관계를 통합하여 성능 향상
	슈퍼/서브타입 테이블 병합	슈퍼/서브 관계를 통합하여 성능 향상
테이블 분할	수직 분할	칼럼을 수직으로 분할하여 성능 향상
	수평 분할	로우단위로 집중 발생하는 트랜잭션을 분석하여 로우단위로 테이블을 분할하여 성능 향상
테이블 추가	중복 테이블 추가	다른 업무이거나 서버가 다른 경우 동일한 테이블 구조를 중복하여 원격조인을 제거하여 성능을 향상
	통계 테이블 추가	SUM, AVG 등을 미리 수행하여 계산해 둠으로써 조회시 성능을 향상
	이력 테이블 추가	이력테이블 중에서 마스터 테이블에 존재하는 레코드를 중복하여 이력테이블에 존재하는 방법
	부분 테이블 추가	전체 칼럼 중 자주 이용하는 집중화된 컬럼이 있을 때 해당 컬럼들을 모아놓은 별도의 반정규화된 테이블을 생성

 

  (2) 컬럼 반정규화

중복컬럼 추가	조인시 성능 저하를 예방하기 위해 = 조인을 감소시키기 위해, 중복된 컬럼을 위치시킴
파생컬럼 추가	트랜잭션이 처리되는 시점에 계산에 의해 발생되는 성능저하를 예방하기 위해, 미리 계산하여 컬럼에 보관. Derived Column
이력테이블 컬럼추가	대량의 이력데이터 처리시 불특정 일 조회나 최근 값을 조회할 때 나타날 수 있는 성능저하를 예방하기 위해 기능성 컬럼 (최근값 여부, 시작일자, 종료일자)을 추가
PK에 의한 컬럼추가	복합의미를 갖는 PK를 단일속성으로 구성했을 때 발생되며, PK안에 데이터가 존재하지만 성능향상을 위해 일반속성으로 포함
응용시스켐 오작동을 위한 컬럼추가	업무적으로는 의미가 없으나. 데이터 처리시 오류로 인해 원래값으로 복구하길 원하는 경우 이전 데이터를 임시적으로 중복 보관

 

  (3) 관계 반정규화

중복관계 추가

여러 경로를 거쳐 조인이 가능하지만, 성능저하를 예방하기 위해 추가적인 관계를 맺는 방법