[SQLD] 데이터베이스 구조와 성능

데이터베이스 구조와 성능

 

슈퍼/서브타입 데이터 모델

  - 최근 데이터 모델링을 할 때 자주 쓰이는 모델링 방법.

  - 데이터의 특징을 공통과 차이점의 특징을 고려하여 효과적으로 표현할 수 있기 때문.

  - 공통의 부분을 슈퍼타입으로 모델링하고 공통으로부터 상속받아 다른 엔터티와 차이가 있는 속성에 대해서는 별도의 서브엔터티로 구분하여 업무의 모습을 정확하게 표현하면서 물리적인 데이터모델로 변환을 할 때 선택의 폭을 넓힐 수 있는 장점이 있다.

  - 논리적인 데이터 모델에서 이용되는 형태이고 분석단계에서 많이 쓰이는 모델이다.

< 슈퍼 / 서브 타입 기준 >

슈퍼/서브타입에 대한 변환을 잘못하면 성능이 저하되는 이유

  1) 트랜잭션은 항상 일괄로 처리하는데 테이블은 개별로 유지되어 Union연산에 의해 성능이 저하될 수 있다.

  2) 트랜잭션은 항상 서브타입 개별로 처리하는데 테이블은 하나로 통합되어 있어 불필요하게 많은 양의 데이터가 직약되어 있어 성능이 저하되는 경우가 있다.

  3) 트랜잭션은 항상 슈퍼 + 서브 타입을 공통으로 처리하는데 개별로 유지되어 있거나 하나의 테이블로 집약되어 있어 성능이 저하되는 경우가 있다.

 

그렇다면 위의 그림에서 3가지로 나뉠수 있다 했는데...그 기준은?!

   - 데이터 양과 해당 테이블에 발생되는 트랜잭션의 유형에 따라 결정됩니다.

   Therefore . 어떤 유형의 트랜잭션이 발생하는지 파악해야 한다.

 

그럼 변환 기술 3가지에 대해 파악해보자.

  1) 개별로 발생되는 트랜잭션에 대해서는 개별테이블로 구성

  2) 슈퍼 + 서브타입에 대해 발생되는 트랜잭션에 대해서는 슈퍼 + 서브 타입 테이블로 구성

  3) 전체를 하나로 묶어 트랜잭션이 발생할 때는 하나의 테이블로 구성

 

 

슈퍼/서브타입 데이터 모델의 변환 타입 비교 

구분	One to One Type	Plus Type	Single Type
특징	개별 테이블 유지	슈퍼 + 서브 타입 테이블	하나의 테이블
확장성	우수함	보통	나쁨
조인성	나쁨	나쁨	나쁨
I/O량의 성능	좋음	좋음	나쁨
관리용이성	좋지않음	좋지않음	좋음
트랜잭션 유형에 따른 선택 방법	개별 테이블로 접근이 많은 경우 선택	슈퍼 + 서브 형식으로 데이터를 처리하는 경우 선택	전체를 일괄적으로 처리하는 경우 선택

 

 

인덱스 특성을 고려한 PK/FK 데이터베이스 성능 향상

* 인덱스란?

  - 데이터를 조회할 때 가장 효과적으로 처리될 수 있도록 접근경로를 제공하는 오브젝트이다.

 

★ 테이블에 발생되는 트랜잭션의 조회 패턴에 따라 PK/FK 칼럼의 순서를 조정해야 함.

  - PK는 해당 테이블의 데이터를 접근할 가장 빈번하게 사용되는 유일은 인덱스를 자동으로 생성

  - FK는 데이터를 조회할 때 조인의 경로를 제공하는 역할을 수행함.

  - 따라서 FK에 대해서는 반드시 인덱스를 생성하도록 하고 인덱스 칼럼의 순서도 조회의 조건을 고려하여 접근이 가장 효율적인 칼럼의 순서대로 인덱스를 생성하도록 주의해야 한다.

  - PK의 순서를 인덱스 틀징에 맞게 고려하지 않고 바로 그대로 생성하게 되면, 테이블에 접근하는 트랜잭션의 특징에 효율적이지 않은 인덱스가 생성되어 있으므로 인덱스의 범위를 넓게 이용하거나 Full Scan을 유발하게 되어 성능이 저하된다.