데이터 모델링의 이해 - 정규화와 성능 & 반정규화와 성능

정규화

제 1정규화

- 속성의 원자성을 확보한다

- 기본키를 설정한다

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

제 2정규화

- 기본키가 2개 이상의 속성으로 이루어진 경우, 부분 함수 종속성을 제거(분해)한다

제 3정규화

- 기본키를 제외한 칼럼간에 종속성을 제거한다

- 즉, 이행 함수 종속성을 제거한다

BCNF

- 기본키를 제외하고 후보키가 있는 경우, 후보키가 기본키를 종속시키면 분해한다.

 

반정규화

1. 반정규화를 통한 성능향상 전략

반정규화의 정의

- 데이터를 중복하여 성능을 향상시키기 위한 기법

- 성능을 향상시키기 위해 정규화된 데이터 모델에서 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 모든 과정

반정규화의 적용방법

2. 반정규화의 기법

* 반정규화 절차

반정규화 대상조사

- 범위처리 빈도수 조사

- 대량의 범위 처리 조사

- 통계성 프로세스 조사

- 테이블 조인 개수

다른 방법 유도 검토

- 뷰 테이블

- 클러스터링 적용

- 인덱스의 조정

- 응용애플리케이션

반정규화 적용

- 테이블 반정규화

- 속성의 반정규화

- 관계의 반정규화

* 반정규화의 대상에 대해 다른 방법으로 처리

- 지나치게 많은 조인이 걸려 데이터를 조회하는 작업이 기술적으로 어려울 경우 뷰를 사용하면 이를 해결할 수 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 기법이 적용되어 성능저하를 방지할 수 있다.

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

 

글에서 나오는 코드와 내용은 책 SQL 전문가 가이드에서 가져옴을 알립니다.