Seung_story

1. 분산 데이터 베이스 개요 분산 데이터 베이스 정의 데이터베이스를 연결하는 빠른 네트워크 환경을 이용하여 데이터베이스를 여러 지역 여러 노드로 위치시켜, 사용성/성능 등을 극대화시킨 데이터베이스 여러 곳으로 분산되어있는 데이터베이스를 하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스 논리적으로 동일한 시스템에 속하지만, 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는 데이터들의 모임. 물리적 Site 분산, 논리적으로 사용자 통합·공유 분산 데이터 베이스의 투명성 분할 투명성(단편화) : 하나의 논리적 관계가 분할되어 각 단편의 사본이 여러 사이트에 저장됨 위치 투명성: 사용하려는 데이터 저장 장소가 명시되지 않아도 됨 지역사상 투명성: 지역 DBMS와 물리적 DB 사이의 사상이 보장됨 중복 ..

1. 슈퍼타입/서브타입 모델의 성능 고려 방법 슈퍼/서브타입 데이터 모델 개요 Extended ER 모델이라고 부름. 최근 데이터모델링을 할 때 자주 쓰이는 모델링 방법. 분석단계에서 많이 쓰임 업무를 구성하는 데이터 특징을 공통과 차이점의 특징을 고려하여 효과적으로 표현 공통의 부분을 슈퍼타입으로 모델링 / 공통의 부분에서 상속받아 차이가 있는 속성에 대해서는 서브엔터티로 구분 슈퍼타입/서브타입 데이터 모델의 장점 1) 업무의 모습 정확히 표현 2) 물리적인 데이터 모델로 변환할 때 선택의 폭을 넓힐 수 있음 2. 슈퍼/서브타입 데이터 모델의 변환 변환 기준 데이터의 양, 트랜잭션 유형 슈퍼/서브타입에 대한 변환을 잘못하면 발생하는 경우의 수 성능이 저하 발생함. 이는 트랜잭션 특성을 고려하지 않고 테..

1. 대량 데이터 발생에 따른 테이블 분할 개요 테이블 분할 이유 한 테이블에 데이터가 대량으로 집중되거나 하나의 테이블에 여러 개의 칼럼이 존재하여 디스크에 많은 블록을 점유하는 경우 성능 저하 유발 SQL 문장에서 데이터를 처리하기 위한 I/O의 양 증가하여 테이블 성능 저하 유발 블록 I/O 횟수 증가 → 디스크 I/O 가능성 상승(디스크 I/O 시 성능 저하됨) 로우 마이닝 / 로우 마이그레이션이 발생하여 많은 블록에 데이터가 저장되면 데이터베이스 메모리에서 디스크와 I/O가 발생할 때 불필요하게 I/O가 많이 발생하여 성능 저하됨 블록: 테이블 데이터 저장 단위 로우 체이닝: 행 길이가 너무 길어 여러 블록에 걸쳐 저장됨 로우 마이그레이션: 수정된 데이터가 해당 블록이 아닌 다른 블록의 빈 공간..

1. 반정규화를 통한 성능향상 전략 반정규화의 정의 정규화를 수행하지 않은 모델. 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발과 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법 중복성의 원리를 활용하여 데이터 조회시 성능 향상시키는 역할이 있음 반정규화를 적용하는 이유 데이터를 조회할 때 디스크 I/O량이 많아서 성능저하 발생 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능 저하가 예상 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하되는 것이 예상되는 경우 반정규화의 적용방법 내용 설명 1 반정규화 대상 조사 자주 사용되는 테이블에 접근하는 프로세스의 수가 많고 일정한 범위만 조회하는 경우 테이블에 다량의 데이터가 있고 대량의 범위를 자주 처리하는 경우 통계성 프로세스에 의해 통계..

1. 정규화를 통한 성능향상 전략 정의 데이터에 대한 중복성을 제거 → 성능향상 정규형: 졍규화로 도출된 데이터 모델이 가져야 할 특성 정규화를 수행하여 성능향상 일반적으로 정규화를 수행해야 데이터 처리의 성능(입력/수정/삭제)이 향상되며, 데이터 조회처리 트랜잭션시 성능 저하가 나타날 수 있다. 일반적으로 정규화가 잘 되어 있으면 입력/수정/삭제의 성능이 향상되고 반정규화를 많이 하면 조회의 성능이 향상된다고 인식될 수 있다. 그러나 데이터 모델링을 할 때 반정규화만이 조회 성능을 향상시킨다는 고정관념은 탈피되어야 한다. 2. 정규화 이론 1차 졍규화 속성의 원자성을 확보, 다중값 속성 분리 2차 정규화 부분 함수 종속성 제거, 일부 기본키에만 종속된 속성을 분리함, 기본키가 하나의 칼럼일 때 생략 가..

1. 성능 데이터 모델링의 정의 정의 DB 성능향상을 위한 사항이 데이터 모델링에 반영되도록 하는 것. DB 성능향상을 목적으로 설계단계의 데이터 모델링 때부터 정규화, 반정규화, 테이블통합, 테이 블분할, 조인구조, PK, FK 등 여러 가지 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것으로 정의 일반적으로 성능이라고 하면 데이터 조회의 성능을 의미(데이터 입력/수정/삭제는 일시적이고 빈번하지 않은 반면, 데이터 조회는 반복적이고 빈번함) 데이터 모델의 성능 저하 원인 1) 데이터 모델 구조 2) 데이터가 대용량이 됨으로 인해 불가피한 성능 저하 3) 인덱스 특성을 충분히 고려하지 않고 인덱스 생성 2. 성능 데이터 모델링 수행시점 프로젝트 수행 중에 있어서 사전에 할수록 비용이 들지..