SQLD - 데이터 모델과 성능 [성능 데이터 모델링의 개요]

1.   성능 데이터 모델링의 정의

-       데이터의 용량이 커지고 기업의 의사결정 속도가 빨라질수록 데이터를 처리하는 속도는 빠르게 처리되어야 할 필요성을 반증해준다.

-       성능이 저하되는 데이터 모델의 경우 크게 세 가지 경우를 고려하여 그 성능을 향상시킬 수 있다.

l  데이터 모델 구조에 의해 성능 저하

l  데이터가 대용량이 됨으로 인해 불가피하게 성능 저하

l  인덱스 특성을 충분히 고려하지 않고 인덱스를 생성함으로 인해 성능 저하

-       성능데이터 모델링은 정규화를 통해서도 수행할 수 있고 인덱스의 특징을 고려해서 칼럼의 순서도 변형할 수 있다.

-       대량의 데이터특성에 따라 비록 정규화된 모델이라도 테이블을 수직 또는 수평 분할하여 적용하는 방법도 있고 논리적인 테이블을 물리적인 테이블로 전환할 때 데이터 처리의 성격에 따라 변환하는 방법도 성능 데이터 모델링의 범주에 포함될 수 있다.

 

2.   성능 데이터 모델링 수행시점

-       분석/설계 단계에서 데이터 모델에 성능을 고려한 데이터 모델링을 수행할 경우 성능저하에 따른 재업무(Rework) 비용을 최소화 할 수 있는 기회를 가지게 된다.

 

3.   성능 데이터 모델링 고려 사항

①     데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행한다.

②     데이터베이스 용량산정을 수행한다.

③     데이터베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다.

④     용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행한다.

⑤     이력모델의 조정, PK/FK조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 등을 수행한다.

⑥     성능관점에 데이터 모델을 검증한다.