DAsP(4과목) 4-4. 반정규화

1. 테이블 분할

- 하나의 테이블을 수직 혹은 수평 분할하는 것을 테이블 분할 또는 파티셔닝이라고 한다.

- 파티셔닝이라는 용어는 데이터베이스 디자인 단계에서의 데이터를 저장하는 방식의 파티셔닝과는 구분되는 개념이다.

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가) 수평 분할(Horizontal Partitioning)

• 레코드(Record)를 기준으로 테이블을 분할하는 것을 말한다.
• 하나의 테이블에 데이터가 너무 많이 있고, 레코드 중에서 특정한 덩어리의 범위만을 주로 액세스 하는 경우에 사용
• 분할된 각 테이블은 서로 다른 디스크에 위치시켜 물리적인 디스크의 효용성을 극대화할 수 있다.
• 현재는 이러한 수평 테이블의 분할은 DBMS 차원에서 제공하고 있다. 특히 분할의 방법 다양하게 제공하고 있는 추세이다.

 

 

나) 수직 분할 (Vertical Partitioning)

- 수직 분할은 하나의 테이블이 가지는 칼럼의 개수가 많아지기 때문에 일어난다.

• 조회 위주의 칼럼과 갱신 위주의 칼럼으로 나뉘는 경우
• 특별히 자주 조회되는 칼럼이 있는 경우
• 특정 칼럼 크기가 아주 큰 경우
• 특정 칼럼에 보안을 적용해야 하는 경우

 

 

 

2.  중복 테이블 생성

- 하나의 테이블이 아닌 여러 개의 테이블에서 필요한 데이터를 추출하는 경우가 대부분이다. 이를 위해서 특정 통계 테이블을 두거나 중복 테이블을 추가할 수 있다.

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가) 중복 테이블 생성 판단 근거

• 정규화에 충실하면 종속성 활용성은 향상되나 수행 속도 증가가 발생하는 경우 고려한다.
• 많은 범위를 자주 처리해야 하는 경우에 고려한다.
• 특정 범위의 데이터만 자주 처리되는 경우에 고려한다.
• 처리 범위를 줄이지 않고는 수행 속도를 개선할 수 없는 경우에 고려한다
• 요약 자료만 주로 요구되는 경우에 고려한다.
• 추가된 테이블의 처리를 위한 오버헤드를 고려하여 결정한다.
• 인덱스의 조정이나 부분 범위 처리로 유도, 클러스터링을 이용하여 해결할 수 있는지를 철저히 검토한 후 결정한다.

 

나) 중복 테이블 유형

• 집계(통계) 테이블 추가(단일 테이블의 GROUP BY, 여러 테이블의 조인 GROUP BY)
  - 로우 수와 활용도를 분석하고 시뮬레이션을 통해서 그 효용성에 대한 면밀한 검토가 선행되어야 한다.
  - 추가된 집계 테이블을 기존 응용 프로그램이 이용할 수 있는지를 찾아 보정시키는 노력이 필요하다.
  - 데이터베이스 트리거의 오버헤드에 주의하고 데이터의 일관성 보장에 유의하여야 한다.
  
  
• 진행 테이블 추가
  - 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

 

 

 

3.  중복 칼럼 생성

- 논리 데이터 모델링 과정에서 정규화를 통하여 중복 칼럼을 최대한 제거하는 작업을 수행한다.

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가) 중복 칼럼 생성 상황

• 빈번하게 조인을 일으키는 칼럼에 대해서 고려해 볼 수 있다.
• 조인의 범위가 다량인 경우를 온라인화해야 하는 경우처럼 속도가 중요한 칼럼에 대해서는 중복 칼럼을 고려할 수 있다.
• 액세스의 조건으로 자주 사용되는 칼럼에 대해서 고려해 볼 수 있다.
• 복사된 칼럼의 도메인은 원본 칼럼과 동일하게 해야 한다. 이것은 데이터의 일관성을 위해서 필수 적인 사항이다.
• 접근 경로의 단축을 위해서 부모 테이블의 칼럼을 자식 테이블에 중복시킬 수 있다
• 상위 레벨의 테이블에 집계된 칼럼을 추가 (M:1 관계 ) 할 수 있다. 즉, 집계 칼럼을 추가한다.
• 연산된 결과를 주로 사용하는 경우에도 미리 연산을 하여 중복 칼럼을 생성할 수 있다.
• 여러 칼럼들의 수 밖에 없는 값이 검색의 조건으로 사용되는 경우에는 연산의 결과를 중복 칼럼으로 생성할 수 있다.

 

나) 중복 칼럼 생성시 유의사항

• 다중 테이블 클러스터링으로 해결할 수 있는지 검토한다.
• SQL GROUP 함수 이용하여 처리할 수 있는지 검토한다.
• 저장 공간의 지나친 낭비를 고려하여 적절한 대비책을 마련해야 한다.
• 경우에 따라 상대 테이블의 를 복사하는 경우가 효과적일 때도 있다.
• 데이터의 일관성 보장에 유의해야 한다 성능을 향상하기 위해서 데이터의 일관성을 그르치는 일이 일어나서는 안됨.