SQL study [21.08.14]

데이터 모델 성능 저하의 대표적인 원인

1. 데이터 모델 구조에 의한 성능의 저하

2. 대용량이 됨으로 인한 불가피한 성능의 저하

3. 인덱스의 특성을 고려하지 않은 상태로 인덱스를 생성함에 따른 성능의 저하

- 성능 : 일반적으로 데이터 조회의 성능을 의미한다.

-> 데이터 입력/수정/삭제는 일시적이고 빈번하지 않으며 단건 처리가 많지만 데이터 조회는 반복적이고 빈번하며 여러건을 처리하는 경우가 많기때문

-> 그렇다 하더라도 데이터 입력/수정/삭제가 중요한 경우도 있는 것 이다!

성능 데이터 모델링

- 데이터 베이스 성능향상을 목적으로, 설계단계의 데이터 모델링 때부터 정규화, 반정규화, 테이블 통합, 테이블 분할, 조인 구조, PK, FK 등 여러가지 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것으로 정의할 수 있다.

성능 데이터 모델링 고려사항 프로세스

1. 데이터 모델링시 정규화를 정확하게 수행

2. 데이터베이스 용량산정을 수행

- 용량산정 : 전체적인 DB에 발생되는 트랜잭션의 유형과 양을 분석하는 자료가 됨

3. 데이터베이스에 발생되는 트랜잭션 유형 파악

4. 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행

5. 이력모델의 조정, PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 등을 수행

6. 성능관점에서 데이터 모델을 검증

1차 정규화의 필요성

- 유형기능분류코드 각각에 대하여 개별로 Index를 모두 생성할 경우 입력, 수정, 삭제 때 성능이 저하되므로 제1차 정규화를 수행한 후 인덱스를 적용하는 것이 좋다.

오늘의 한 마디 : 요새 들어서 걱정이 너무 많아지는 것 같다. 이런 때 일수록 더 열심히 하고 나를 믿어야 할 것 같다.

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