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정규화를 알았으면 반정규화도 알아야지!
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3-1-14장. 반정규화(Denormalization) – B

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3-1-14장 반정규화(Denormalization) – B 본문

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반정규화와 성능 – DATA ON-AIR

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SELECT A.공급자명, B.전화번호, C.메일주소, D.위치 FROM 공급자 A, (SELECT X.공급자번호, X.전화번호 FROM 전화번호 X, (SELECT 공급자번호, MAX(순번) 순번 FROM 전화번호 WHERE 공급자번호 BETWEEN ‘1001’ AND ‘1005’ GROUP BY 공급자번호) Y WHERE X.공급자번호 = Y.공급자번호 AND X.순번 = Y.순번) B, (SELECT X.공급자번호, X.메일주소 FROM 메일주소 X, (SELECT 공급자번호, MAX(순번) 순번 FROM 메일주소 WHERE 공급자번호 BETWEEN ‘1001’ AND ‘1005’ GROUP BY 공급자번호) Y WHERE X.공급자번호 = Y.공급자번호 AND X.순번 = Y.순번) C, (SELECT X.공급자번호, X.위치 FROM 위치 X, (SELECT 공급자번호, MAX(순번) 순번 FROM 위치 WHERE 공급자번호 BETWEEN ‘1001’ AND ‘1005’ GROUP BY 공급자번호) Y WHERE X.공급자번호 = Y.공급자번호 AND X.순번 = Y.순번) D WHERE A.공급자번호 = B.공급자번호 AND A.공급자번호 = C.공급자번호 AND A.공급자번호 = D.공급자번호 AND A.공급자번호 BETWEEN ‘1001’ AND ‘1005’ 정규화 된 모델이 적절하게 반정규화 되지 않으면 위와 같은 복잡한 SQL구문은 쉽게 나올 수 있다. 이른바 A4용지 5장으로 작성된 SQL이 쉽지 않게 발견될 수 있는 것이다. 위의 모델을 적절하게 반정규화를 적용하면 즉, 가장 최근에 변경된 값을 마스터에 위치시키면 다음과 같이 아주 간단한 SQL구문이 작성 된다. 위에서 복잡하게 작성된 SQL문장이 반정규화를 적용하므로 인해 다음과 같이 간단하게 작성이 되어 가독성도 높아지고 성능도 향상되어 나타났다. SELECT 공급자명, 전화번호, 메일주소, 위치 FROM 공급자 WHERE 공급자번호 BETWEEN ‘1001’ AND ‘1005’ 결과만 보면 너무 당연하고 쉬운 것 같지만 기억해야 할 사실은 위 내용들은 모두 실제로 프로젝트를 할 때도 이와 같이 SQL문장의 성능과 단순성을 고려하지 않고 무모하게 설계되는 경우가 많이 있다는 점이다. 4. 정규화가 잘 정의된 데이터 모델에서 성능이 저하된 경우 업무의 영역이 커지고 다른 업무와 인터페이스가 많아짐에 따라 데이터베이스서버가 여러 대인 경우가 있다. [그림 Ⅰ-2-16]은 데이터베이스서버가 분리 되어 분산데이터베이스가 구성되어 있을 때 반정규화를 통해 성능을 향상시킬 수 있는 경우이다. 서버A에 부서와 접수 테이블이 있고 서버B에 연계라는 테이블이 있는데 서버B에서 데이터를 조회할 때 빈번하게 조회되는 부서번호가 서버A에 존재하기 때문에 연계, 접수, 부서 테이블이 모두 조인이 걸리게 된다. 게다가 분산데이터베이스 환경이기 때문에 다른 서버간에도 조인이 걸리게 되어 성능이 저하되는 것이다. 위의 모델을 통해 서버B의 연계테이블에서 부서명에 따른 연계상태코드를 가져오는 SQL구문은 다음과 같이 작성된다. SELECT C.부서명, A.연계상태코드 FROM 연계 A, 접수 B, 부서 C <== 서버A와 서버B가 조인이 걸림 WHERE A.부서코드 = B.부서코드 AND A.접수번호 = B.접수번호 AND B.부서코드 = C.부서코드 AND A.연계일자 BETWEEN '20040801' AND '20040901' Oracle의 경우 DB LINK 조인이 발생하여 일반조인보다 성능이 저하될 것이다. 위의 분산 환경에 따른 데이터 모델을 다음과 같이 서버A에 있는 부서테이블의 부서명을 서버B의 연계테이블에 부서명으로 속성 반정규화를 함으로써 조회 성능을 향상시킬 수 있다. [그림 Ⅰ-2-17]의 모델에 대한 SQL구문은 다음과 같이 작성된다. SELECT 부서명, 연계상태코드 FROM 연계 WHERE 연계일자 BETWEEN '20040801' AND '20040901' SQL구문도 간단해지고 분산되어 있는 서버간에도 DB LINK 조인이 발생하지 않아 성능이 개선되었다. 반정규화를 적용할 때 기억해야 할 내용은 데이터를 입력, 수정, 삭제할 때는 성능이 떨어지는 점을 기억해야 하고 데이터의 무결성 유지에 주의를 해야 한다.
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반정규화와 성능 – DATA ON-AIR
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[SQL] 정규화(Normalization)와 반정규화(De-Normalization)

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[SQL] 정규화(Normalization)와 반정규화(De-Normalization) 본문

정규화란

정규화 절차

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[SQL] 정규화(Normalization)와 반정규화(De-Normalization)
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반정규화

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반정규화
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[2021 정보처리기사-3과목] 반정규화(Denormalization)
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SQLD – 과목1. (8) 반정규화와 성능

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SQLD - 과목1. (8) 반정규화와 성능
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3-1-14장. 반정규화(Denormalization)

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반정규화의 개념

반정규화란 시스템의 성능 향상, 개발 및 운영의 편의성 등을 위해 정규화된 데이터 모델을 통합, 중복, 분리하는 과정으로, 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위이다.

반정규화를 수행하면 시스템의 성능이 향상되고 관리 효율성을 증가하지만 데이터의 일관성 및 정합성이 저하될 수 있음

과도한 반정규화는 오히려 성능을 저하시킴

반정규화를 위해서는 사전에 데이터의 일관성과 무결성을 우선으로 할지, 데이터베이스의 성능과 단순화를 우선으로 할지를 결정해야 함

반정규화 방법에는 테이블 통합, 테이블 분할, 중복 테이블 추가, 중복 속성 추가 등이 있음

테이블 통합

테이블 통합은 두 개의 테이블이 조인되는 경우가 많아 하나의 테이블로 합쳐 사용하는 것이 성능 향상에 도움이 될 경우 수행한다.

두 개의 테이블에서 발생하는 프로세스가 동일하게 자주 처기되는 경우, 두 개의 테이블을 이용하여 항상 조회를 수행하는 경우 테이블 통합을 고려

테이블 통합의 종류에는 1:1 관계 테이블 통합, 1:N 관계 테이블 통합, 슈퍼타입/서브타입 테이블 통합이 있음

테이블 통합 시 고려 사항 데이터 검색은 간편하지만 레코드 증가로 인해 처리량이 증가 테이블 통합으로 인해 입력, 수정, 삭제 규칙이 복잡해질 수 있음 Not Null, Default, Check 등의 제약조건을 설계하기 어려움

테이블 분할

테이블 분할은 테이블을 수직 또는 수평으로 분할하는 것이다.

수평 분할 수평 분할은 레코드를 기준으로 테이블을 분할하는 것 레코드별로 사용 빈도의 차이가 큰 경우 사용 빈도에 따라 테이블을 분할함

수직 분할 수직 분할은 하나의 테이블에 속성이 너무 많을 경우 속성을 기준으로 테이블을 분할하는 것 갱신 위주의 속성 분할 : 데이터 갱신 시 레코드 잠금으로 인해 다른 작업을 수행 할 수 없으므로 갱신이 자주 일어나는 속성들을 수직 분할하여 사용 자주 조회되는 속성 분할 : 자주 조회되는 속성이 극히 일부일 경우 그 속성들을 수직 분할하여 사용 크기가 큰 속성 분할 : 이미지나 2GB 이상 저장될 수 있는 텍스트 형식 등으로 된 속성들을 수직 분할하여 사용 보안을 적용해야하는 속성 분할 : 특정 속성에 대해 보안을 적용할 수 없으므로 보안을 적용해야 하는 속성들을 수직 분할하여 사용

테이블 분할 시 고려 사항 기본키의 유일성 관리가 어려워짐 데이터 양이 적거나 사용 빈도가 낮은 경우 테이블 분할이 필요한지를 고려해야 함 분할된 테이블로 인해 수행 속도가 느려질 수 있음 데이터 검색에 중점을 두어 테이블 분할 여부를 결정

중복 테이블 추가

여러 테이블에서 데이터를 추출해서 사용해야 하거나 다른 서버에 저장된 테이블을 이용해야 하는 경우 중복 테이블을 추가하여 작업의 효율성을 향상시킬 수 있다.

중복 테이블을 추가하는 경우 정규화로 인해 수행 속도가 느려지는 경우 많은 범위의 데이터를 자주 처리해야 하는 경우 특정 범위의 데이터만 자주 처리해야 하는 경우 처리 범위를 줄이지 않고는 수행 속도를 개선할 수 없는 경우

중복 테이블을 추가하는 방법 집계 테이블 의 추가 : 집계 데이터를 위한 테이블을 생성하고, 각 원본 테이블에 트리거를 설정하여 사용하는 것으로, 트리거 오버헤드에 유의해야 함 진행 테이블 의 추가 : 이력 관리 등의 목적으로 추가하는 테이블로, 적절한 데이터 양의 유지와 활용도를 높이기 위해 기본키를 적절히 설정 특정 부분만을 포함하는 테이블 의 추가 : 데이터가 많은 테이블의 특정 부분만을 사용하는 경우 해당 부분만으로 새로운 테이블을 생성

중복 속성 추가

중복 속성 추가는 조인해서 데이터를 처리할 때 데이터를 조회하는 경로를 단축하기 위해 자주 사용하는 속성을 하나 더 추가하는 것이다.

중복 속성을 추가하면 데이터의 무결성 확보가 어렵고, 디스크 공간이 추가로 필요

중복 속성을 추가하는 경우 조인이 자주 발생하는 속성 접근 경로가 복잡한 속성 액세스의 조건으로 자주 사용되는 속성 기본키의 형태가 적절하지 않거나 여러 개의 속성으로 구성된 경우

중복 속성 추가 시 고려 사항 테이블 중복과 속성의 중복 고려 데이터 일관성 및 무결성에 유의 SQL 그룹 함수를 이용하여 처리할 수 있어야 함 저장 공간의 지나친 낭비 고려

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[SQL] 정규화(Normalization)와 반정규화(De-Normalization)

정규화란?

정규화는 데이터의 일관성, 최소한의 데이터 중복, 최소한의 데이터 유연성을 위한 방법이며 데이터를 분해하는 과정이다.

정규화된 모델은 테이블이 분해된다. 테이블이 분해되면 직원 테이블과 부서 테이블 간에 부서코드로 조인(join)을 수행하며 하나의 합집합으로 만들 수 있다.

정규화를 하면 불필요한 데이터를 입력하지 않아도 되기 때문에 중복 데이터가 제거된다.

정규화 절차

정규화의 문제점

정규화는 데이터 조회(select) 시에 조인(join)을 유발하기 때문에 CPU와 메모리를 많이 사용한다.

아래 코드를 프로그램화 한다면 중첩된 루프(Nested Loop)를 사용해야 한다.

[ANSI JOIN} select 사원번호, 부서코드, 부서명, 이름, 전화번호, 주소 from 직원, 부서 where 직원.부서코드 = 부서.부서코드; select 사원번호, 부서코드, 부서명, 이름, 전화번호, 주소 from 직원 inner join 부서 on직원.부서코드=부서.부서코드;

정규화를 사용한 성능 튜닝

조인으로 인하여 성능이 저하되는 문제를 반정규화로 해결할 수 있다.

반정규화는 데이터를 중복시키기 때문에 또 다른 문제점을 발생시킨다.

반정규화란?

데이터베이스의 성능 향상을 위하여, 데이터 중복을 허용하고 조인을 줄이는 데이터베이스 성능 향상 방법이다.

반정규화는 조회(select) 속도를 향상시키지만, 데이터 모델의 유연성은 낮아진다.

반정규화를 수행하는 이유

정규화에 충실하여 종속성, 활용성은 향상 되었지만 수행속도가 느려진 경우

다량의 범위를 자주 처리해야하는 경우

특정 범위의 데이터만 자주 처리하는 경우

요약/집계 정보가 자주 요구되는 경우

반정규화 절차

[Clustering?]

클러스터링 인덱스라는 것은 인덱스 정보를 저장할 때, 물리적으로 정렬해서 저장하는 방법이다.

따라서 조회 시 인접 블록을 연속적으로 읽기 때문에 성능이 향상된다.

반정규화 기법

계산된 컬럼 추가

배치 프로그램으로 총판매액, 평균잔고, 계좌평가를 미리 계산하고 그 결과를 특정 칼럼에 추가한다.

테이블 수직 분할

하나의 테이블의 두 개 이상의 테이블로 분할한다. 즉, 칼럼을 분할하여 새로운 테이블을 만드는 것이다.

테이블 수평분할

하나의 테이블에 있는 값을 기준으로 테이블을 분할하는 방법이다.

[Partition] – 데이터베이스에서 파티션을 사용하여 테이블을 분할할 수 있다. – 파티션을 사용하면 논리적으로는 하나의 테이블이지만, 여러 개의 데이터 파일에 분산되어 저장된다. – Range Partition: 데이터 값의 범위를 기준으로 파티션을 수행한다. – List Partition: 특정한 값을 지정하여 파티션을 수행한다. – Hash Partition: 해시 함수를 적용하여 파티션을 수행한다. – Composite Partition: 범위와 해시를 복합적으로 사용하여 파티션을 수행한다.

테이블 병합

1:1 관계의 테이블을 하나의 테이블로 병합해서 성능을 향상시킨다.

1:N 관계의 테이블을 병합하여 성능을 향상시킨다. 하지만 많은 양의 데이터 중복이 발생한다.

슈퍼 타입과 서브 타입 관계가 발생하면 테이블을 통합하여 성능을 향상시킨다.\

[Super type과 Sub type] – 슈퍼타입과 서브타입의 관계는 배타적 관계와 포괄적 관계가 있는데, 배타적 관계는 고객이 개인이거나 법인고객인 경우를 의미한다. – 포괄적인 관계는 고객이 개인고객일 수도 있고 법인고객일 수도 있는 것이다.

슈퍼 타입 및 서브 타입 변환 방법

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반정규화란? 반정규화의 다양한 유형(중복 테이블 추가, 테이블 조합 등) 쉽게 설명!

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이번 포스팅은 지난 정규화(https://iworldt.tistory.com/99) 에 이어 반정규화에 대해 알아보겠습니다.

반정규화 Denormalization

반정규화의 정의

정규화에 충실하여 모델링을 수행하면 종속성, 활용성은 향상되나 수행속도가 증가 하는 경우가 발생하여 이를 극복하기 위해 성능에 중점을 두어 정규화하는 방법

-> 과도한 정규화로 인해 오히려 더 복잡해진 경우, 정규화를 풀어낸다고 생각하시면 되겠습니다.

반정규화의 특징

– 데이터 모델링 규칙에 얽매이지 않고 수행한다.

– 시스템이 물리적으로 구현되었을 때 성능향상을 목적으로 한다.

반정규화 사용 시기

반정규화가 필요한 때, 반정규화 언제 하는지?

(1) 정규화에 충실하였으나 수행속도에 문제가 있는 경우

(2) 다량의 범위를 자주 처리해야 하는 경우

(3) 특정범위의 데이터만 자주 처리하는 경우

(4) 처리범위를 줄이지 않고는 수행속도를 개선할 수 없는 경우

(5) 요약 자료만 주로 요구되는 경우

(6) 추가된 테이블의 처리를 위한 오버헤드를 고려하여 결정

(7) 인덱스의 조정이나 부분범위처리로 유도하고, 클러스터링을 이용하여 해결할 수 있는 지를 철저히 검토 후 결정

반정규화의 유형

1. 중복 테이블 추가

– 다량의 범위를 자주 처리하는 경우

– 특정 범위의 데이터만 자주 처리되는 경우

– 처리범위를 줄이지 않고는 수행속도를 개선할 수 없는 경우

-> 자주 쓰이는 부분이 뭉쳐있을 때, 내용이 중복되더라도 테이블을 하나 추가하는 방법입니다.

중복 테이블 추가 방법

– 집계 테이블의 추가 활용하고자 하는 집계정보를 위한 테이블을 추가하고, 각 원본테이블에 트리거를 등록시켜 생성하여 활용하는데, 이때 트리거의 오버헤드에 유의해야 한다.

– 진행 테이블의 추가 이력관리 등의 목적으로 사용되며 활용도가 좋아지도록 기본키를 적절히 설정 하여야 한다.

– 특정 부분만을 포함하는 테이블 추가 거대한 테이블의 특정 부분만을 사용하는 경우 자주 사용되는 부분으로 새로운 테이블 생성하여 활용한다.

2. 테이블 조합

– 대부분 처리가 두 개 이상의 테이블에 대해 항상 같이 일어나는 경우에 활용한다.

->데이터를 사용할 때, 자꾸 두세개의 테이블을 엮어서 쓰게 된다면 그 테이블들을 아예 합쳐버리는 방법입니다.

테이블 조합 방법

– 해당 테이블을 통합하여 설계한다.

테이블 조합 고려사항

– 데이터 액세스가 보다 간편하지만 Row수가 증가하여 처리량이 증가하는 경우가 발생될 수 있으므로 이를 고려해야 한다.

– 입력, 수정, 삭제 규칙이 복잡해질 수 있음에 유의해야 한다.

– Not Null, Default, Check 등의 Constraint를 완벽히 설계하기 어려운 점이 있다.

3. 테이블 분할

– 칼럼의 사용빈도의 차이가 많은 경우

– 각각의 사용자가 각기 특정한 부분만 지속적으로 사용하는 경우

– 상황에 따라 SUPER-TYPE을 모두 내려 SUB-TYPE 별로 분할하거나 SUPER-TYPE 만은 따로 테이블을 생성하는 경우

-> 한 테이블에서 자주 쓰이는 칼럼과 아닌 부분으로 나뉜다거나, 1연산에는 이 칼럼들, 2연산에는 저 칼럼들만 사용하는 식으로 그룹져 있을 때 그 칼럼들을 그냥 나누어 여러 테이블로 분할하는 방법입니다.

테이블 분할 방법

– 수직 분할 칼럼별 사용빈도의 차이가 많은 경우 자주 사용되는 칼럼들과 그렇지 않은 칼럼으로 분류하여 테이블을 분할하는 방법이다.

– 수평 분할 특정 범위별 사용 빈도의 차이가 많은 경우 해당 범위 별로 테이블을 분할하 는 방법이다.

테이블 분할 고려사항

– 특정 칼럼 또는 범위를 사용하지 않는 경우 수행속도에 많은 영향이 있음을 고려 해야 한다.

– 기본키의 유일성 관리가 어려워진다.

– 액세스 빈도나 처리할 데이터양이 적은 경우는 분할이 불필요함을 고려하여야 한다.

– 분할된 테이블은 오히려 수행속도를 나쁘게 하기도 함에 유의하여야 한다.

– 데이터 프로세싱 관점이 아니라 검색에 중점을 두어 결정하여야 한다.

4. 테이블 제거

– 테이블 재정의나 칼럼의 중복화로 더 이상 액세스 되지 않는 테이블 발생할 경우

-> 정규화와 반정규화를 거치면서 안쓰이게 되어버린 테이블이 생겼을 때 제거하는 것입니다.

테이블 제거 방법

– 해당 테이블을 삭제한다.

테이블 제거 고려사항

– 관리 소홀로 인해, 누락시 유지보수 단계에서 많이 발생하는 현상임을 고려해야 한다.

– 유지보수 단계에서 초기 설계 시 예상하지 못했던 새로운 요구사항이 증가하게되면 눈앞의 해결에만 급급하여 테이블의 추가나 변경이 함부로 일어나게 되어 시스템은 일관성과 통합성이 무너지게 된다는 사실을 간과해서는 안된다.

5. 칼럼의 중복화

– 자주 사용되는 칼럼이 다른 테이블에 분산되어 있어 상세한 조건에도 불구하고 액세스 범위를 줄이지 못하는 경우

– 대량 데이터에서 Row별 연산 결과를 얻고자 할 때 성능향상을 위한 파생(Derived) 칼럼을 추가할 경우

– 기본키의 형태가 적절하지 않거나 너무 많은 칼럼으로 구성된 경우

– 정규화 규칙에 얽매이지 않으면서 성능향상을 목적으로 한 반정규화(Denomalization)를 통한 중복 데이터를 허용하는 경우

-> 자주 쓰이는 컬럼, 예를 들어 주민번호 컬럼이 모든 테이블의 외래키로 참조되면서 그 테이블들의 기본키가 되는 경우가 있겠습니다. 계속해서 다른 테이블을 참조해야하고, 한 테이블의 기본키들이 많으면서 외래키들로 구성된 경우, 그냥 그 외래키를 그 테이블의 기본키로 중복해서 생성시켜버리는 방법입니다. 너무 많은 테이블들간의 관계를 지운다고 생각하시면 되겠습니다.

칼럼의 중복화 방법

– 필요한 해당 테이블이나 칼럼을 추가한다.

칼럼의 중복화 고려사항

– 테이블 중복과 칼럼의 중복을 고려한다.

– 데이터 일관성 및 무결성에 유의해야 한다.

– SQL Group Function을 이용하여 해결 가능한지 검토한다.

– 저장공간의 지나친 낭비를 고려해야 한다.

반정규화 유형 요약(출처:ncs 데이터입출력구현 학습모듈)

이번 포스팅은 이렇게 정규화에 이어 반정규화까지 자세히 알아보았습니다.

정규화는 논리 데이터 모델링에서 진행하고, 이후 물리 데이터 모델링 시에 반정규화를 수행한다는 것을 알아두시면 되겠습니다.

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