Struggling Journey

1. 데이터베이스 (정의) 특정 기업이나 조직 또는 개인이 필요에 의해 (ex: 부가가치가 발생하는) 데이터를 일정한 형태로 저장해 놓은 것. (데이터베이스 관리 소프트웨어) -> DBMS(Database Management System) ■ 데이터베이스의 발전 - 1960년대 : 플로우차트 중심의 개발 방법 - 1970년대 : 계층형(Hierarchical) 데이터베이스, 망형(Network) 데이터베이스 같은 제품 - 1980년대 : 관계형 데이터베이스가 상용화되었으며 Oracle, Sybase, DB2와 같은 제품 - 1990년대 : 객체 관계형 데이터베이스로 Oracle, Sybase, Informix, DB2, Teradata, SQL Server ■ 관계형 데이터베이스(Relational Da..

1. 분산 데이터베이스의 개요 데이터베이스를 연결하는 빠른 네트워크 환경을 이용하여 데이터베이스를 여러 지역 여러 노드로 위치시켜 사용성/성능 등을 극대화 시킨 데이터베이스. 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. 2. 분산 데이터베이스의 투명성(Transparency) ​1) 분할투명성 (단편화) : 하나의 논리적 Relation이 여러 단편으로 분할되어 각 단편의 사본이 여러 site에 저장 2) 위치 투명성 : 사용하려는 데이터의 저장 장소 명시 불필요. 위치정보가 System Catalog에 유..

1. 슈퍼/서브타입 모델의 성능고려 방법 가. 슈퍼/서브타입 데이터 모델(Extended ER Model)의 개요 - 최근 가장 많이 쓰임 => 업무를 구성하는 데이터를 공통과 차이점을 특징을 고려하여 효과적으로 표현할 수 있기 때문 - 공통의 부분 -> 슈퍼타입 - 공통으로부터 상속받아 다른 엔티티와 차이가 있는 속성 -> 서브타입 - 논리적 데이터 모델에서 이용되는 형태이며, 분석단계에서 많이 쓰이는 모델 - 물리적 데이터 모델로 설계시의 문제점이 나타남 이유) 적당한 노하우가 없음 결과) 1:1 타입이 되거나 All in one 타입이 되어버림 -> 성능저하 ​ 나. 슈퍼/서브타입 데이터 모델의 변환 ​ - 성능저하의 원인 3가지 1) 트랜젝션은 항상 일괄로 처리하는데 테이블은 개별로 유지되어 Un..

1. 대량 데이터발생에 따른 테이블 분할 개요 - 차선이 넓은 도로에서 정체현상? ** 테이블 분할 설계를 통한 성능 저하의 예방 1) 수평분할 : 컬럼 단위로 분할하여 I/O(Input/Output) 경감 2) 수직분할 : 로우 단위로 분할하여 I/O 경감 ** 성능저하의 원인 1) 하나의 테이블에 데이터 대량집중 : 한 테이블에 데이터가 대량으로 집중될때 테이블 구조가 너무 커져서 효율성이 떨어져 테이버를 처리할 때 디스크 I/O를 많이 유발하게 된다. 2) 하나의 테이블에 여러개의 컬럼 존재 : 이 경우 디스크의 점유량이 높아지고 데이터를 읽는 I/O량이 많아져서 성능이 저하된다. 3) 대량의 데이터가 처리되는 테이블의 경우 : SQL문장에서 데이터를 처리하기 위한 I/O의 양이 증가한다. 인덱스를..

1. 반정규화를 통한 성능향상 전략 가. 반정규화의 정의 반정규화를 정의하면 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상, 개발(Development)과 운영(Maintenance)의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법을 의미 데이터 무결성이 깨질 수 있는 위험을 무릅쓰고 데이터를 중복하여 반정규화를 적용하는 이유는 데이터를 조회할 때 디스크 I/O량이 많아서 성능이 저하되거나 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상되거나 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행 기본적으로 정규화는 입력/수정/삭제에 대한 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 조회에 대해서도 성능을 향상시키는 역할을 한다. 그러나 정규화만을 수행하면 엔터티의 갯..

1. 정규화를 통한 성능 향상 전략 정규화란 다양한 유형의 검사를 통해 데이터 모델을 좀더 구조화하고 개선시켜 나가는 절차에 관련된 이론이다. 데이터 모델링을 하면서 정규화를 하는 것은 기본적으로 데이터에 대한 중복성을 제거하여 주고 데이터가 관심사별로 처리되는 경우가 많기 때문에 성능이 향상되는 특징을 가지고 있다. 데이터처리의 성능이 무엇인지 정확히 구분하여 인식할 필요가 있다. 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 성능이라고 하면 조회 성능과 입력/수정/삭제 성능의 두 부류로 구분된다. 이 두 가지 성능이 모두 우수하면 좋겠지만 데이터 모델을 구성하는 방식에 따라 두 성능이 Trade-Off 되어 나타나는 경우가 많이 있다. 정규화를 수행한다는 것은 데이터를 결정하는 결정자에 의해 함수적 종속을 가지..

1. 성능 데이터 모델링의 정의 데이터의 용량의 커지고 기업의 의사결정의 속도가 빨라질수록 데이터를 처리하는 속도는 빠르게 처리되어야 할 필요성을 반증해 준다. 성능이 저하되는 데이터 모델의 경우 크게 세 가지 경우를 고려하여 그 성능을 향상시킬 수 있다. 데이터 모델 구조에 의해 성능 저하 데이터가 대용량이 됨으로 인해 불가피하게 성능 저하 인덱스 특성을 충분히 고려하지 않고 인덱스를 생성함으로 인해 성능 저하 성능 데이터 모델링이 단순히 반정규화만을 의미하지 않음을 주목해야 한다. 성능데이터 모델링은 정규화를 통해서도 수행할 수 있고 인덱스의 특징을 고려해서 칼럼의 순서도 변형할 수 있다. 또한 대량의 데이터특성에 따라 비록 정규화된 모델이라도 테이블을 수직 또는 수평 분할하여 적용하는 방법도 있고 ..

1. 식별자(Identifiers) 개념 식별자는 엔터티를 구분짓는 논리적인 이름 식별자는 엔터티를 대표할 수 있는 속성 엔터티에는 반드시 하나의 유일한 식별자가 존재한다. 2. 식별자의 특징 주식별자에 의해 엔터티내에 모든 인스턴스들이 유일하게 구분되어야 한다. 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다. 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않는 것이어야 한다. 주식별자가 지정이 되면 반드시 값이 들어와야 한다. 3. 식별자 분류 및 표기법 가. 식별자 분류 나. 식별자 표기법 4. 주식별자 도출기준 ▶주식별자 도출 기준 해당 업무에서 자주 이용되는 속성을 지정한다. 예) 직원(엔터티)-사원번호, 주민번호 예) 주문자(엔터티)-고객 등록번호, 주민번호, 이메일, 핸드폰번..