성능 데이터 모델링

프로젝트 단계

 비용  
        분석/설계           구현            테스트          운영		
                                                                        시간	

성능 데이터 모델링 정의

• 설계단계의 데이터 모델링 때부터 정규화, 반정규화, 테이블통합, 테이블분할,
  조인구조, PK, FK 등 여러가지 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영 될
  수 있도록 하는 것.

성능 데이터 모델링 고려사항

• 데이터 모델링을 할 떄 정규화를 정확하게 수행한다.

    분산시키는 효과가 있기 때문에 그 자체로 성능을 향상시키는 효과가 있음.

• 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반 정규화를 수행한다.
• 이력 모델의 조정, PK/FK 조정등을 수행한다.
• 성능관점에서 데이터 모델을 검증한다.

정규화를 통한 성능 향상 전략

1. 결정자에 의해 함수적 종속을 가지고 있는 일반 속성을 의존자로 하여
   입력/수정/삭제 하는 것임.
2. 한 테이블의 데이터 용량이 최소화되는 효과가 있음.

정규화된 데이터 모델

조회

    ==> 처리조건 ==> 성능 향상
                    성능 저하

입력 수정 삭제

    ==> 처리조건 ==> 성능 향상

정규화 용어

정규화 (Normalization)

• 관계형 데이터 베이스 테이블의 삽입, 삭제, 갱신 이상(anomaly) 현상 발생을 최소화 하기
  위해 좀 더 나은 단위의 테이블로 설계 하는 과정.

함수적 종속성 (FD : Functional Dependency)

• 테이블의 특정 컬럼 A의 값을 알면 다른 컬럼 B값을 알 수 있을 때,
  털럼 B는 컬럼 A에 함수적 종속성이 있다고 함.

    ex) 고객명은 고객주민등록번호에 함수적 종속성이 있음

결정자

• 함수적 종속성에서, 컬럼 A를 결정자라고 함.

    ex) 주민등록번호는 결정자

정규화 이론

• 1차, 2차, 3차, 보이스코드정규화는 함수종속성에 근거하여 정규화를 수행함.

1차 정규화

• 함수종속, 복수의 송성값을 갖는 속성을 분리, 속성의 원자성 확보

2차 정규화

• 함수종속, 주식별자에 완전 종속적이지 않은 속성의 분리
• 부분종속 속성을 분리

3차 정규화

• 함수종속, 일반속성에 종속적인 속성의 분리

제 1 정규형

• 모든 속성은 원자 값을 가져야 함.
• 다중 값을 가질 수 있는 속성은 분리되어야 함.

제 1 정규형 위반 예시

분리

• 연락처 속성을 삭제

• 회원 연락처 엔터티 추가

제 2 정규형

• 제 1정규형을 만족하는 상태에서 모든 Non-key 컬럼은 기본키 전체에 종속되어야 함
• 기본 키에 종속적이지 않거나 기본 키 일부 컬럼(들)에만 종속적인 컬럼은 분리되어야 함.

제 2 정규형 위반 예시

분리

• 모든 속성이 식별자만으로 함수 종속을 가짐
• 식별자의 일부에만 종속하는 속성 없음

제 3 정규형

• 제 2정규형을 만족하는 상태에서 일반속성들간에도 종속관계가 존재하지 않아야 함
• 일반 속성들 간 종속 관계가 존재하는 것들은 분리되어야 함.

제 3 정규형 위반 예시

• 식별자를 제외한 일반 속성끼리 함수 종속이 발생
• 식별자 이외의 키 간 발생하는 함수의 종속

분리

• 직업 엔터티를 추가하여 일반 속성 끼리의 함수 종속을 제거함

정규화 성능

• 정규화를 수행해서 조인이 발생하게 되더라도 효유적인 인덱스 사용을 통해
  조인 연산을 수행하면 성능상 단점은 거의 없다.

예시

정규화

예시 2

정규화