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반정규화와 성능 1. 정의 ▪ 정규화된 엔터티, 속성 관계에 대해 시스템의 성능 향상과 개발과 운영의 단순화를 위하여 중복을 허용하고, 조인을 줄이는 데이터 모델링 기법이다. ▪ 반정규화는 데이터 무결성이 깨질 수 있는 위험을 감수하고 조회(SELECT) 속도를 향상시키지만, 데이터 모델의 유연성은 낮아진다. ▪ 반정규화를 하면, ▫ 디스크 I/O량이 감소 ▫ 경로가 먼 조인으로 인한 성능 저하를 해결 ▫ 중복성의 원리를 활용하여 데이터 조회시 성능을 향상 ▪ 즉, 아래와 같은 경우에 반정규화를 수행하면 좋다. ▫ 디스크 I/O 양이 너무 많아서 성능이 저하된 경우 ▫ 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능이 저하된 경우 ▫ 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하된 경우 ▫ 다량의 범위를 자주 처리해야하는 ..

정규화와 성능 1. 정의 ▪ 다양한 유형의 검사를 통해 데이터 모델을 좀 더 구조화하고 개선시켜 나가는 절차이며, 중복을 제거하고, 관심사별로 처리되는 경우가 많아 성능이 향상된다. ▪ 정규화 : 데이터 분해 과정, 이상현상(삽입이상, 갱신이상, 삭제이상) 제거 ▪ 정규형 : 정규화로 도출된 데이터 모델이 갖춰야 할 특성 → 일반적으로 정규화를 수행해야 데이터 처리의 성능이 향상되고, 데이터 조회처리 트랜잭션시에 성능 저하가 나타날 수 있다. ▪ 함수적 종속 : 결정자와 종속자의 관계로서, 결정자의 값으로 종속자의 값을 알 수 있는 것을 말한다. ▪ 다치 종속 : 여러 칼럼이 동일한 결정자의 종속자인 것을 말한다. 2. 이론 도부이결다조!! 제 N 정규화 수행하는 과정(내용) 비정규 릴레이션, 제 1정규..

데이터 모델과 성능 성능 데이터 모델링 1. 정의 ▪ 데이터 베이스 성능 향상을 목적으로 설계단계의 데이터 모델링 때부터 정규화, 반정규화, 테이블통합, 테이블 분할, 조인구조, PK, FK 등 여러 가지 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것 ▪ 어떤 작업 유형에 따라 성능 향상을 도모해야하는지 목표를 분명하게 해야 정확한 성능 향상 모델링을 할 수 있음 ▪ 성능이 저하되는 데이터 모델 ▫ 잘못 설계된 데이터 모델 구조 ▫ 대용량 데이터를 가진 구조 ▫ 인덱스 특성을 무시한 인덱스 생성 → 반정규화만을 의미하지 않으며, 정규화 or 인덱스 특징을 고려하여 칼럼 순서를 변형한다. → 대량의 데이터 특성을 고려하여 정규화 되었다고 하더라도 테이블을 수직 or 수평분할하여 적용한다...

식별자(Identifiers) 1. 정의 ▪ 엔터티를 구분짓는 논리적인 이름 ▪ 엔터티를 대표할 수 있는 속성 ▪ 엔터티에는 반드시 하나의 유일한 식별자가 존재함 → 식별자는 업무적으로 구분되는 정보로써 논리 데이터 모델링 단계에서 사용하고, 키는 데이터베이스 테이블에 접근을 위한 매개체로서 물리 모델링 단계에서 사용한다. 2. 특징 ▪ 유일성 : 주식별자에 의해 엔터티내에 모든 인스턴스들이 유일하게 구분되어야 함 ▪ 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수여야 함 ▪ 불변성 : 주식별자가 한 번 특정 엔터티에 지정되면 그 식별자 값은 변하지 않아야 함 ▪ 존재성 : 주식별자가 지정되면 반드시 데이터 값이 존재해야함 (Null값 X) 3. 식별자 분류 분류 식별자 내용 대표..