[ SQLD ] 데이터 모델과 성능 (1)

성능 데이터 모델링

 - DB 성능 향상을 목적으로 설계 단계의 데이터 모델링 때부터 정규화, 반정규화, 테이블 통합, 테이블 분할, 조인 구조, PK, FK 등 여러가지 성능과 관련된 상향이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것

 - 분석/설계 단계에서 데이터 모델에 성능을 고려한 데이터 모델링을 수행할 경우 성능 저하에 따른 재업무 비용을 최소화 할 수 있음

 - 데이터의 증가가 빠를수록 성능 저하에 따른 성능 개선 비용은 기하급수적으로 증가하게 된다.

 

성능 데이터 모델링 고려사항 순서

1. 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행
2. DB 용량산정을 수행한다.
3. DB에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다.
4. 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행
5. 이력 모델의 조정, PK/FK조정, 슈퍼/서브타입 조정
6. 성능 관점에서 데이터 모델을 검증한다.

함수적 종속성

 - 데이터들이 어떤 기준 값에 의해 종속되는 현상

 

(-)정규화

 - 반복적인 데이터를 분리하고 각 데이터가 종속된 테이블에 적절하게 배치되도록 하는 것

• 1차 정규화 : 같은 성격, 내용 컬럼이 연속될 때 컬럼 제거, 테이블 생성
• 2차 정규화 : PK 복합키 구성일 때 부분적 함수 종속 관계 데이터 분리
• 3차 정규화 : PK가 아닌 일반 컬럼에 의존하는 컬럼 분리

(+)반정규화

 - 정규화된 엔티티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발과 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법

 - 조회 시 디스트 I/O가 많거나 경로가 멀어 조인에 의한 성능 저하를 막기 위해 수행

 - 일반적으로 정규화 시 입력/수정/삭제 성능이 향상되며 반정규화 시 조인 성능이 향상된다.

 

반정규화 절차

1. 반정규화 대상조사 (범위처리 빈도수, 범위, 통계성)

• 자주 사용되는 테이블에 접근하는 프로세스 수가 많고 항상 일정한 범위만을 조회하는 경우
• 테이블에 대량의 데이터가 있고 대량의 데이터 범위를 자주 처리하는 경우에 처리 범위를 일정하게 줄이지 않으면 성능을 보장할 수 없는 경우
• 통계성 프로세스에 의해 통계 정보를 필요로 할 때 별도의 통계 테이블을 생성한다.
• 테이블에 지나치게 많은 조인이 걸려 데이터를 조회하는 작업이 기술적으로 어려울 경우

2. 다른 방법 유도 검토 (뷰, 클러스터링, 인덱스 조정)

• VIEW 사용 : 지나치게 많은 조인이 걸려 데이터를 조회하는 작업이 기술적으로 어려울 경우 뷰를 사용한다. 뷰가 성능향상을 시키는 것은 아니다.
• 클러스터링 : 대량의 데이터처리나 부분처리에 의해 성능이 저하되는 경우 클러스터링을 적용하거나 인덱스를 조정함 (조회가 대부분일 때 클러스터링 적용)
• 파티셔닝 : 대량의 데이터는 PK의 성격에 따라 부분적인 테이블로 분리할 수 있다. 파티셔닝 키에 의해 물리적 저장공간 분리
• 캐시 : 응용 어플리케이션에서 로직을 구사하는 방법을 변경함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

3. 반정규화 적용

 (1) 테이블 반정규화

 테이블 병합 (1:1관계, 1:M관계, 슈퍼/서브타입)

• 1:1관계를 통합하여 성능 향상
• 1:M관계를 통합하여 성능 향상
• 슈퍼 서브 관계를 통합하여 성능 향상

테이블 분할 (수직분할, 수평분할)

• 수직분할 : 컬럼단위 테이블을 디스크 I/O를 분산처리하기 위해 테이블을 1:1로 분리하여 성능 향상
• 수평분할 : 로우단위로 집중 발생되는 트랜잭션을 분석하여 디스크 I/O 및 데이터 접근을 효율성을 높여 성능을 향상하기 위해 로우 단위로 테이블을 쪼갬

테이블 추가

• 중복 : 다른 업무이거나 서버가 다른 경우 동일한 테이블 구조를 중복하여 원격 조인을 제거하거나 성능 향상
• 통계 : SUM, AVG 등을 미리 수행하여 계산해 줌으로써 조회 시 성능을 향상
• 이력 : 이력 테이블 중에서 마스터 테이블에 존재하는 리코드를 중복하여 이력 테이블에 존재 시켜 성능 향상
• 부분 : 하나의 테이블의 전체 컬럼 중 자주 이용하는 집중화된 컬럼들이 있을 때 디스크 I/O를 줄이기 위해 해당 컬럼들을 모아놓은 별도의 반정규화된 테이블을 생성

(2) 칼럼 반정규화

• 중복 컬럼 추가 : 조인에 의해 처리할 때 성능저하를 예발하기 위해 중복된 컬럼을 위치 시킨다.
• 파생 컬럼 추가 : 트랜잭션이 처리되는 시점에 계산에 의해 발생되는 성능 저하를 예방하기 위해 미리 값을 계산하여 컬럼에 보관
• 이력 테이블 컬럼 추가 : 대량의 이력데이터를 처리할 때 불특정 조회나 최근 값을 조회할 때 나타날 수 있는 성능 저하를 예방하기 위해 이력 테이블에 기능성 컬럼 (최근 값 여부, 시작과 종료 일자 등)을 추가한다.
• 응용시스템 오작동을 위한 컬럼 추가 : 업무적으로는 의미가 없지만 사용자의 실수로 원래 값으로 복구하기 원하는 경우 이전 데이터를 임시적으로 중복하여 보관하는 기법
• PK에 의한 컬럼 추가 : 단일 PK안에서 특정 값을 별도로 조회하는 경우 성능 저하 발생할 수 있어 일반 속성으로 추가한다.

(3) 관계 반정규화 : 무결성 유지

• 중복 관계 추가 : 데이터를 처리하기 위한 여러 경로를 거쳐 조인이 가능하지만 이 때 발생할 수 있는 성능 저하를 예방하기 위해 추가적인 관계를 맺는 방법