반정규화 - 물리 데이터 모델링

 

테이블 분할

 

1) 수평 분할

- 개념 : 레코드를 기준으로 분할, 파티션

- 사용 의의

(1) 하나의 테이블에 데이터가 많고, 레코드 중에서 특정 범위만을 주로 액세스 하는 경우 사용

(2) 분할된 각 테이블은 서로 다른 디스크에 위치시켜 물리적인 디스크의 효용성 극대화 가능

(3) DBMS 차원에서 제공

(4) 대표적인 방법은 범위 분할, 해쉬 분할, 복합 분할 기법

 

 

2) 수직 분할

- 개념

(1) 하나의 테이블이 가지는 컬럼의 수가 많아 분할

(2) 조회 위주의 컬럼과 갱신 위주의 컬럼으로 나뉘는 경우 -> Locking 문제

(3) 특별히 자주 조회되는 컬럼이 있는 경우

(4) 특정 컬럼의 크기가 아주 큰 경우 (LOB Type)

(5) 특정 컬럼에 보안을 적용해야하는 경우

 

 

 

중복 테이블 생성

 

 

1) 개념 : 집계 테이블 경우 중복

 

 

2) 중복 테이블 생성 판단 근거

- 수행 속도 증가 시

- 많은 범위를 자주 처리해야 하는 경우

- 특정 범위만 자주 처리되는 경우

- 처리 범위를 줄이지 않고는 수행속도를 개선할 수 없는 경우

- 요약 자료만 주로 요구되는 경우

- 추가된 테이블의 처리를 위한 오버헤드를 고려하여 결정

- 인덱스의 조정이나 부분범위 처리 또는, 클러스터링 활용 등을 검토한 후 결정

- 위의 상황에서는 논리 데이터 모델에는 존재하지 않지만, 물리 데이터 모델에서 중복 테이블을 추가하여 생성 가능

 

 

 

3) 중복 테이블 유형

 

 

- 집계(통계) 테이블

(1) 집계 테이블 유형 : 단일 테이블의 Group by, 여러 테이블의 조인 Group by

 

 

(2) 중복 테이블 생성 시 유의 사항

- 로우 수와 활용도를 분석하고, 시뮬레이션을 통해서 그 효용성에 대한 면밀한 검토가 선행돼야 한다.

- 집계 테이블에 단일 테이블 클러스터링을 한다면 집계 레벨을 좀 더 낮춰 활용도를 높일 수 있는 지 검토 필요

- 클러스터링, 결합 인덱스, 고급 SQL을 집계테이블 대신 활용 여부 사전 검토

- 지나친 집계 테이블을 만들지 않는 것이 좋다

- 추가된 집계 테이블을 기존 응용 프로그램이 이용할 수 있는지를 찾아 보정시키는 노력이 필요하다.

- 데이터베이스 트리거의 오버헤드에 주의, 데이터의 일관성 보장에 유의

-> 집계 테이블과 원본 데이터는 일관성 유지가 매우 중요

 

 

(3) 진행 테이블 추가

진행 테이블 추가 상황

- 여러 테이블의 조인이 빈번히 발생하며 처리 범위도 넓은 경우

- M:M 관계가 포함된 처리의 과정을 추적, 관리하는 경우

- 검색 조건이 여러 테이블에 걸쳐 다양하게 사용되며 복잡하고 처리량이 많은 경우

 

 

진행 테이블 생성 시 유의 사항

- 데이터량이 적절하고 활용도가 좋아지도록 기본키를 선정

- 필요에 따라 적절한 추출 컬럼을 추가하여 집계 테이블의 역할도 하는 다목적 테이블 구상

- 다중 테이블 클러스터링이나 조인 SQL을 적절히 이용하면 굳이 진행테이블을 만들지 않아도 양호한 수행속도를 낼 수 있는 경우가 많다.

 

 

 

중복 컬럼 생성

 

 

1) 개념

- 논리모델 : 정규화 과정을 통해 중복 제거 -> 일관성 확보

- 물리모델 : 성능을 위한 반정규화, 중복 허용

 

 

2) 중복 컬럼 생성 상황

- 빈번하게 조인을 일으키는 컬럼에 대해 고려

- 조인의 범위가 다량인 경우를 온라인화 해야하는 경우

- 액세스의 조건으로 자주 사용되는 컬럼

- 빈번히 사용되는 액세스 조건이 다른 테이블에 분산되어 있어 상세한 조건에도 불구하고 액세스 범위를 줄이지 못하는 경우, 자주 사용되는 조건들을 하나의 테이블로 모아서 조건의 변별성을 극대화할 수 있다.

- 복사된 컬럼의 도메인은 원본 컬럼과 동일해야 한다 -> 데이터 일관성(필수 사항)

- 접근 경로의 단축을 위해서 부모 테이블의 컬럼을 자식 테이블에 중복

- 상위 레벨의 테이블에 집계된 컬럼을 추가할 수 있다 -> 집계 컬럼 추가

- 하위 레벨의 테이블로 중복 컬럼을 복사할 수 있다.

- 연산된 결과를 주로 사용하는 경우에도 미리 연산을 하여 중복 컬럼 생성

- 여러 개의 로우로 구성된 값을 하나의 로우에 나열하는 경우

- 기본키의 컬럼이 길거나 여러 개의 컬럼으로 구성되어 있는 경우 인위적인 기본키를 추가할 수 있다.

 

 

3) 중복 컬럼 생성 시 유의 사항

- 다중 테이블 클러스터링으로 해결할 수 있는지 검토

- SQL Group 함수 이용하여 처리할 수 있는지 검토

- 저장 공간의 지나친 낭비를 고려하여 적절한 대비책 마련

- 반복 컬럼은 특별한 경우를 제외하고는 절대 사용할 필요가 없고, 있다면 sum(decode..) 용법과 같은 SQL 기법을 활용하여 이러한 부분을 피할 수 있도록 한다.

- 데이터의 일관성 보장에 유의해야 한다.

- 컬럼의 중복이 지나치게 심하면 데이터 처리의 오버헤드가 발생하게 된다.

- 사용자나 프로그램은 반드시 원본 컬럼만 수정하는 것이 바람직하다.

- 많은 중복 컬럼을 생성하고 있는 것이 현실이나 가능하면 중복 컬럼을 적게 가져가는 것이 바람직하다.

- 클러스터링, 결합 인덱스, 적절한 SQL을 이용하면 특별한 경우를 제외하고는 거의 해결 가능하기 때문에 이부분을 먼저 적극적으로 고려해보는 것이 바람직하다.

- 중복 컬럼을 이용하면 손쉽게 액세스 효율을 개선할 수 있으나, 지나친 중복화는 반드시 데이터 일관성 오류 발생의 개연성 증가 및 데이터 처리 오버헤드 증가라는 반대 급부가 있다는 것을 고려해야 한다.

- 조인, 서브쿼리 액세르 경로의 최적화 방안을 보다 철저히 간구해야한다.