성능 데이터 모델링

• DB 성능 향상을 목적으로, 설계단계의 데이터 모델링 때부터 정규화, 반정규화, 테이블 통합 및 분할, 조인구조, PK, FK 등 여러가지 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것
• 분석/설계 단계에서 데이터 모델에 성능을 고려한 데이터 모델링을 수행할 경우 성능 저하에 따른 재업무 비용을 최소화 할 수 있음
• 데이터의 증가가 빠를 수록 성능 저하에 따른 성능 개선 비용은 기하급수적으로 증가한다.

성능 데이터 모델링 고려사항 순서

1. 정규화 수행
2. DB 용량 산정
3. DB에 발생되는 트랜잭션의 유형 파악
4. DB 용량과 트랜잭션 유형에 따라 반정규화 수행
5. 이력모델의 조정, PK/FK 조정, 슈퍼/서브타입 조정
6. 성능관점에서 데이터 모델 검증

정규화

• 반복적인 데이터를 분리하고, 각 데이터가 종속된 테이블에 적절히 배치되도록 하는 것
• 이상현상(Anomaly) 제거
• 정규화
  • 1차 정규화 : 속성의 원자성 확보. 다중값 속성 분리
  • 2차 정규화 : 부분 함수 종속성 제거. 일부 기본키에만 종속된 속성 분리. 기본키가 하나의 컬럼일땐 생략 가능
    • 부분 함수 종속성 :
  • 3차 정규화 : 이행 함수 종속성 제거. 서로 종속관계가 있는 일반 속성 분리. 주식별자와 관련성이 가장 낮음
    • 이행 함수 종속성 :
  • BCNF 정규화 : 후보키가 기본키 속성 중 일부에 함수적 종속일 때 다수의 주식별자를 분리
    • 함수적 종속 : 데이터들이 어떤 기준 값에 의해 종속되는 현상
  • 4차 정규화 : 다치 종속 분리
  • 5차 정규화 : 결합 종속 분리

정규화의 성능