[SQLD 이론정리] I. 데이터 모델링의 이해2

제 2장. 데이터 모델과 성능

성능 데이터모델링

데이터베이스 성능 향상을 목적으로 설계단계의 데이터모델링 때부터 성능과 관련된 사항이 데이터모델링에 반영될 수 있도록 하는 것

 

성능 데이터모델링 특징

• 데이터의 증가가 빠를수록 성능저하에 따른 성능개선비용이 증가한다.
• 데이터모델은 성능을 튜닝하면서 변경이 될 수 있는 특징이 있다.
• 분석/설계 단계에서 성능을 고려한 데이터모델링을 수행할 경우 성능저하에 따른 Rework비용을 최소화 할 수 있는 기회를 가지게 된다.

성능 데이터모델링 수행절차

1. 데이터 모델링을 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/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 등을 수행한다.
6. 성능관점에서 데이터 모델을 검증한다.

 

정규화

1차 정규형

• 모든 속성은 반드시 하나의 값을 가져야 한다. 즉, 반복 형태가 있어서는 안된다.
• 각 속성의 모든 값은 동일한 형식이어야 한다.
• 각 속성들은 유일한 이름을 가져야 한다.
• 레코드들은 서로 간에 식별 가능해야 한다.

2차 정규형

• 식별자가 아닌 모든 속성들은 식별자 전체 속성에 완전 종속되어야 한다.
• 이것을 물리 데이터 모델의 테이블로 말하면 기본키가 아닌 모든 칼럼들이 기본키에 종속적이어야 2차 정규형을 만족할 수 있다는 것이다.

3차 정규형

• 2차 정규형을 만족하고 식별자를 제외한 나머지 속성들 간의 종속이 존재하면 안된다.

 

반정규화

반정규화는 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발(Development)과 운영(Maintenance)의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 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 무결성이 깨질 수 있는 위험을 무릅쓰고 데이터를 중복하여 반정규화를 적용하는 이유는 데이터를 조회할 때 디스크 I/O 량이 많아서 성능이 저하되거나 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상되거나 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행하게 된다.

정규화 참고

인덱스 참고

 

반정규화 절차

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 Key 의 성격에 따라 부분적인 테이블로 분리할 수 있다. 즉 파티셔닝 기법(Partitioning)이 적용되어 성능저하를 방지할 수 있다.
• 응용 애플리케이션에서 로직을 구사하는 방법을 변경함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

 

테이블의 반정규화

기법분류	기법	내용
테이블병합	1:1 관계 테이블병합	1:1 관계를 통합하여 성능향상
	1:M 관계 테이블병합	1:M 관계를 통합하여 성능향상
	슈퍼/서브타입 테이블병합	슈퍼/서브 관계를 통합하여 성능향상
테이블분할	수직분할	컬럼단위의 테이블을 디스크 I/O를 분산처리하기 위해 테이블을 1:1로 분리하여 성능향상(트랜잭션의 처리되는 유형파악이 선행되어야 함)
	수평분할	로우단위로 집중 발생되는 트랜잭션을 분석하여 디스크I/O 및 데이터 접근의 효율성을 높여 성능을 향상하기 위해 로우단위로 테이블을 쪼갬(관계가 없음)
테이블추가	중복테이블 추가	다른 업무이거나 서버가 다른 경우 동일한 테이블구조를 중복하여 원격조인을 제거하여 성능을 향상
	통계테이블 추가	SUM,AVG 등을 미리 수행하여 계산해 둠으로써 조회시 성능을 향상
	이력테이블 추가	이력테이블 중에서 마스터 테이블에 존재하는 레코드를 중복하여 이력테이블에 존재하는 방법
	부분테이블 추가	하나의 테이블을 전체 칼럼 중 자주 이용하는 집중화된 컬럼이 있을 경우, 디스크I/O를 줄이기 위해 해당 컬럼들을 모아놓은 별도의 반정규화된 테이블을 생성

 

컬럼 반정규화

반정규화 기법	내용
중복컬럼 추가	조인시 성능저하를 예방하기 위해,중복된 컬럼을 위치시킴
파생컬럼 추가	트랜잭션이 처리되는 시점에 계산에 의해 발생되는 성능저하를 예방하기 위해, 미리 계산하여 컬럼에 보관
이력테이블 컬럼추가	대량의 이력데이터 처리시 불특정 일 조회나 최근 값을 조회할때 나타날 수 있는 성능저하를 예방하기 위해 기능성 컬럼(최근값여부, 시작일자,종료일자)을 추가함
PK에 의한 컬럼추가	복합의미를 갖는 PK를 단일속성으로 구성했을 때 발생되며, PK안에 데이터가 존재하지만 성능향상을 위해 일반속성으로 포함하는 방법
응용시스탬 오작동을 위한 컬럼 추가	업무적으로는 의미가 없으나, 데이터 처리시 오류로 인해 원래값으로 복구하길 원하는 경우 이전 데이터를 임시적으로 중복보관하는 방법

 

대량 데이터발생

로우 길이가 너무 길어서 데이터 블록 하나에 데이터가 모두 저장되지 않고 두 개 이상의 블록에 걸쳐 하나의 로우가 저장되어 있는 형태가 로우체이닝(Row Chaining) 현상이다. 또한 로우마이그레이션(Row Migration)은 데이터 블록에서 수정이 발생하면 수정된 데이터를 해당 데이터 블록에서 저장하지 못하고 다른 블록의 빈 공간을 찾아 저장하는 방식이다. 로우체이닝과 로우마이그레이션이 발생하여 많은 블록에 데이터가 저장되면 데이터베이스 메모리에서 디스크와 I/O(입력/출력)가 발생할 때 불필요하게 I/O 가 많이 발생하여 성능이 저하된다.

 

대량 데이터 처리

• RANGE PARTITION : 가장 많이 사용하는 파티셔닝의 기준이다. 대상 테이블이 날자 또는 숫자값으로 분리가 가능하고 각 영역별로 트랜잭션이 분리된다면 RANGE PARTITION 을 적용한다. 또한 RANGE PARTITION 은 데이터보관주기에 따라 테이블에 데이터를 쉽게 지우는 것이 가능하므로(파티션 테이블을 DROP 하면 되므로) 데이터보관주기에 다른 테이블관리가 용이하다.
• LIST PARTITION : PK 가 구성되어 있고 대량의 데이터가 있는 테이블이라면 값 각각에 의해 파티셔닝이 되는 LIST PARTITION을 적용할 수 있다. LIST PARTITION은 대용량 데이터를 특정값에 따라 분리 저장할 수는 있으나 RANGE
  PARTITION 과 같이 데이터 보관주기에 따라 쉽게 삭제하는 기능은 제공될 수 없다.
• HASH PARTITION : HASH PARTITION 은 지정된 HASH 조건에 따라 해슁 알고리즘이 적용되어 테이블이 분리되며 설계자는 테이블에 데이터가 정확하게 어떻게 들어갔는지 알 수 없다. 역시 성능향상을 위해 사용하며 데이터 보관주기에 따라 쉽게 삭제하는 기능은 제공될 수 없다.

 

데이터베이스 구조와 성능

슈퍼/서브 타입 데이터 모델의 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

PK 순서를 결정하는 기준

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

 

분산 데이터베이스

분산 데이터베이스의 투명성

• 분할 투명성 (단편화) : 하나의 논리적 Relation 이 여러 단편으로 분할되어 각 단편의 사본이 여러 site 에 저장
• 위치 투명성 : 사용하려는 데이터의 저장 장소 명시 불필요. 위치정보가 System Catalog 에 유지되어야 함
• 지역사상 투명성 : 지역 DBMS 와 물리적 DB 사이의 Mapping 보장. 각 지역시스템 이름과 무관한 이름 사용 가능
• 중복 투명성 : DB 객체가 여러 site 에 중복 되어 있는지 알 필요가 없는 성질
• 장애 투명성 : 구성요소(DBMS, Computer)의 장애에 무관한 Transaction 의 원자성 유지
• 병행 투명성 : 다수 Transaction 동시 수행시 결과의 일관성 유지, Time Stamp, 분산 2 단계 Locking 을 이용 구현

 

분산 데이터베이스 장단점

 

📖 참고자료

[서적] SQL 자격검정 실전문제