류프리

1. 반정규화를 통한 성능향상 전략

가.반정규화의 정의

• 반정규화는 정규화된 엔티티,속성,관계를 시스템의 성능향상 및 개발과 운영의 단순화를 위해 중복,통합,분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법이다.
• 디스크 I/O량이 많아서 조회시 성능이 저하되거나, 테이블끼리의 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상되거나, 컬럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행하게 된다.
• 업무적으로 조회에 대한 처리성능이 중요하다고 판단될때 부분적으로 반정규화를 고려하게 된다.
• 설계단계에서 반정규화를 적용하게 되며, 반정규화 미수행시에는 다음과 같은 현상이 발생된다.
  • 성능이 저하된 데이터베이스가 생성될 수 있다.
  • 구축단계나 시험단계에서 반정규화를 적용할 때 수정에 따른 노력비용이 많이 든다.

나.반정규화의 적용방법

• 반정규화에 대한 필요성이 결정되면 컬럼의 반정규화 뿐만 아니라, 테이블의 반정규화, 관계의 반정규화를 종합적으로 고려하여 적용해야 한다.
• 반정규화는 막연하게 중복을 유도하는 것만을 수행하기 보다는 성능을 향상시킬 수 있는 다른방법을 고려하고 그 이후에 반정규화를 적용하도록 해야 한다.

• 반정규화의 대상을 조사한다.
  • 자주 사용되는 테이블에 액세스하는 프로세스의 수가 가장 많고, 항상 일정한 범위만을 조회하는 경우에 반정규화를 검토한다.
  • 테이블에 대량데이터가 있고 대량의 범위를 자주 처리하는 경우, 성능을 보장할 수 없는 경우에 반정규화를 검토한다.
  • 통계성 프로세스에 의해 통계정보를 필요로 할 때, 별도의 통계테이블(반정규화)를 생성한다.
  • 테이블에 지나치게 조인을 많이 하게 되어, 데이터를 조회하는 것이 기술적으로 어려울 경우 반정규화를 검토한다.

• 반정규화의 대상에 대해 다른 방법으로 처리할 수 있는지 검토한다.
  • 테이블에 많은 조인하여 데이터를 조회하는 것이 기술적으로 어려운 경우 VIew를 검토한다. 조회성능을 향상 시키지는 않지만, SQL작성의 미숙함으로 인하여 생기는 성능저하를 예방할 수 있다.
  • 대량의 데이터처리나 부분처리에 의해 성능이 저하되는 경우 클러스터링을 적용하거나, 인덱스 조정을 통해 성능을 향상 시킬수 있다.
  • 대량의 데이터는 PK의 성격에 따라 파티셔닝 기법을 적용하여 성능저하를 방지할 수 있다.
  • 어플리케이션에서 로직을 구현하는 방법을 변경하므로써 성능을 향상 시킬수 있다.

• 반정규화를 적용한다.
  • 반정규화 대상으로는 테이블, 속성, 관계에 대해 적용할 수 있으며, 중복을 통한 방법만이 반정규화가 아니고, 테이블,속성,관계를 추가/분할/제거할 수도 있다.

2. 반정규화의 기법

가.테이블 반정규화

나.컬럼 반정규화

다.관계 반정규화

테이블, 컬럼의 반정규화는 데이터 무결성에 영향을 미치나, 관계의 반정규화는 데이터 무결성을 깨뜨리지 않고도 성능을 향상시킬 수 있는 반정규화의 기법이다.

3. 정규화가 잘 정의된 데이터 모델에서 성능이 저하될 수 있는 경우

전화번호,메일주소,위치정보가 이력형태로 관리되는 데이터모델

• 공급자정보를 가져올 때, 최근의 전화번호/메일/위치정보를 가져오기 위해서는 복잡한 조인을 거쳐야 함.
• 공급자 테이블에 최근 변경된 전화번호,메일주소,위치컬럼을 반정규화하면 간단하게 정보를 조회할 수 있음

4. 정규화가 잘 정의된 데이터 모델에서 성능이 저하된 경우

분산환경에서 타서버의 테이블에서 정보를 가져올때

• 서버B에서 데이터를 조회할 때, 항상 부서명을 가져오기 위해서 서버A를 거쳐야 하므로 성능저하가 발생한다.
• 부서명을 서버B의 연계테이블에 반정규화함으로 써 성능을 개선 시킬 수 있다.

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1. 성능 데이터 모델링의 정의

성능 데이터 모델링 데이터베이스 성능향상을 목적으로 설계단계의 데이터 모델링 때 부터 정규화, 반정규화, 테이블통합, 테이블분할, 조인구조, PK, FK등 여러가지 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것이다.

2. 성능 데이터 모델링 수행시점

성능 데이터 모델링은 언제하면 좋은가?

• 사전에 할 수록 비용이 들지 않는다.
• 분석/설계단계에서 성능을 고려한 데이터 모델링을 수행하면, 나중에 성능저하때문에 발생하는 재업무(Rework)비용을 최소화할 수 있다.

비즈니스 처리에 핵심적인 트랜잭션이 있다면, 프로젝트 초기에 운영환경에 대비한 테스트환경을 구축하고 트랜잭션을 발생시켜 실제 성능테스트를 해보아야 한다.
데이터 모델의 구조도 변경하면서, 가장 적절한 구조인지를 검토하여 디자인하는 전략이 요구된다.

3. 성능 데이터 모델링 고려사항

일반적으로 성능 데이터 모델은 다음과 같은 프로세스로 진행하는 것이 데이터 모델링 단계에서 성능을 충분히 고려할 수 있는 방안이 된다.

1) 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행한다.
2) 데이터베이스 용량산정을 수행한다.
3) 데이터베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다.
4) 용량과 트랜잭션 유형에 따라 반정규화를 수행한다.
5) 이력모델의 조정, PK/FK조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 등을 수행한다.
6) 성능관점에서 데이터 모델을 검증한다.

=> 데이터모델을 검토할 때는 일반적인 데이터 모델규칙만 검증하지 말고, 충분하게 성능이 고려되었는지도 체크리스트에 포함하여 검증하도록 한다.

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