[SQLD] 성능 데이터 모델링

#1 성능 데이터 모델링의 개요

1. 성능 데이터 모델링의 정의 

성능 저하 데이터 모델의 경우 

1. 데이터 모델 구조에 의해
2. 데이터가 대용량이 됨으로 인해
3. 인덱스 특성을 충분히 고려하지 않고 인덱스로 생성함으로 인해

 

 

성능 = 데이터 조회의 성능

 

 

2. 성능 데이터 모델링의 수행 시점

사전에 할수록 비용이 들지 않는다.

특히 분석/설계 단계에서 데이터 모델에 성능을 고려힌 데이터 모델링을 수행할 경우 비용 최소화의 기회를 갖는다.

데이터 증가가 빠를 수록 성능저하에 따른 성능개선비용은 기하급수적으로 증가하게 된다.

 

 

 

3. 성능 데이터 모델링 고려사항

1. 정규화를 정확하게 수행한다.
2. 용량 산정을 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. 

* 대량 데이터 처리가 되는 이력 모델에 대해 성능 고려를 하고 PK/FK의 순서가 인덱스 특성에 따라 성능 영향을 미치는 영향도가 크기 때문에 반드시 PK/FK를 성능이 우수한 순서대로 칼럼의 순서를 조정해야한다.

 

 

 

 

 

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#2 정규화와 기능 

1. 정규화를 통한 성능 향상 전략

정규화 하는 것 - 중복성 제거, 관심사별로 처리가 되기 때문에 성능 향상의 특징을 갖는다.

 

입력, 수정. 삭제의 성능은 일반적인 반정규화된 테이블에 비해 처리 성능이 향상된다. 

조회 성능은 향상될 수도, 저하될 수도 있다.

* 데이터의 중복 속성을 제거하고 결정자에 의해 동일한 의미의 일반 속성이 하나의 테이블로 집약되므로 한 테이블의 데이터 용량이 최소화되는 효과가 있기 때문

 

정규화하여 조인이 발생하면 성능이 심각하게 저하되는가??? 아니다! case by case

 

 

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반정규화 :

정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스 템의 성능향상과 개발과 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법 일반적으로 정규화시 입력/수정/삭제 성능이 향상되 며 반정규화시 조인 성능이 향상된다.

 

 

 

반정규화 절차

1. 반정규화 대상조사(범위처리빈도수, 범위, 통계성)

2. 다른 방법유도 검토(뷰, 클러스터링, 인덱스 조정)

3. 반정규화 적용(테이블, 속성, 관계 반정규화)

 

 

 

반정규화 대상조사

1. 자주 사용되는 테이블에 접근하는 프로세스의 수가 많고 항상 일정한 범위만을 조회하는 경우

2. 테이블에 대량의 데이터가 있고 대량의 데이터 범 위를 자주 처리하는 경우에 처리범위를 일정하게 줄 이지 않으면 성능을 보장할 수 없는 경우

3. 통계성 프로세스에 의해 통계 정보를 필요로 할 때 별도의 통계테이블을 생성한다.

4. 테이블에 지나치게 많은 조인이 걸려 데이터를 조 회하는 작업이 기술적으로 어려울 경우

 

 

 

식별자 관계

주식별자 : 자식의 주식별자로 부모의 주식별자 상속

1. 부모로부터 받은 식별자를 자식엔터티의 주식별자 로 이용하는 경우 강한 연결관계 표현, 실선 표기

 

비식별자 : 부모 속성을 자식의 일반 속성으로 사용

1. 부모 없는 자식이 생성될 수 있는 경우

2. 부모와 자식의 생명주기가 다른 경우

3. 여러개의 엔터티가 하나의 엔터티로 통합되어 표현 되었는데 각각의 엔터티가 별도의 관계를 가진 경우

4. 자식엔터티에 별도의 주식별자를 생성하는 것이 더 유리한 경우

5. SQL 문장이 길어져 복잡성 증가되는 것 방지 약한 연결관계 표현, 점선 표