54. SQLD 기출문제 1과목 오답개념정리

데이터 모델링의 이해

데이터 모델링 시 유의사항

중복 : 여러 장소에 같은 정보 저장 금지

비유연성 : 데이터 정의와 사용 프로세스를 분리해 작은 변화가 큰 변화가 되지 않도록 하기

비일관성 : 데이터 간 상호 연관관계를 정의해서 모순이 생기지 않도록 하기

 

 

발생시점에 따른 엔터티 분류

기본 엔터티 (키 엔터티) ex. 사원, 부서, 고객, 상품 등
중심 엔터티ex. 계약, 청구, 주문, 매출 등
행위 엔터티 ex. 주문목록, 사원 변경이력 등

 

 

속성

예금분류(일반예금, 특별예금)의 원금, 예치기간, 이자율을 관리할 필요가 있다. 원금에 대한 이자율을 적용해 계산된 이자에 대해서도 속성으로 관리하고자 한다. 일반예금이나 특별예금 등에 대해서는 코드를 부여하여 관리한다.

기본속성 : 업무로 부터 추출된 일반적인 속성 ex.원금, 예치기간, 이자율
설계 속성 : 업무 규칙화를 위해 새로 만들거나 변형 정의 ex. 예금분류
파생 속성 : ex. 이자

 

 

관계 표기법

관계명, 관계차수, 관계선택성

 

 

식별자의 특성

본질 식별자 : 업무에 의해 만들어지는 식별자 ex) 사번

인조 식별자 : 업무적으로 만들어지지는 않지만 원조식별자가 복잡한 구성을 가지고 있기 때문에 인위적으로 만든 식별 자

 

 

 

 

 

데이터 모델과 성능

성능 데이터 모델링 수행 절차
데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행한다.
데이터베이스 용량산정을 수행한다.
데이터베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다.
용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행한다.
이력 모델의 조정, PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 등을 수행한다.
성능 관점에서 데이터 모델을 검증한다.

 

 

반정규화 판단요소

- 반정규화는 정보에 대한 재현의 적시성으로 판단한다. ex) 다수 테이블에 다량의 조인이 불가피한 빌링의 잔액

- 다량 데이터 탐색은 인덱스 외에 파티션, 데이터 클러스터링 등 물리 저장 기법을 활용하여 성능 개선을 유도할 수 있다. 단, 하나의 결과를 추출하기 위해 다량의 데이터를 탐색하는 처리가 반복적으로 빈번하게 발생한다면 이 때 반정규화를 고려한다.

- 이전 또는 이후 레코드에 대한 탐색은 window function으로 접근한다.

- 집계 테이블 외에도 다양한 유형에 대해 반정규화 테이블 적용이 필요하다.

 

 

관계 반정규화

로우체이닝 : 두 개 이상의 블록에 걸쳐 데이터가 저장되어 있는 형태
로우마이그레이션 : 수정된 데이터를 저장하지 못하고 다른 블록의 빈 공간을 찾아 저장
* 로우 체이닝과 로우 마이그레이션이 발생하여 많은 블록에 데이터가 저장되면 DB 메모리에서 디스크 I/O가 발생할 때 많은 I/O 가 발생하여 성능저하 발생. 트랜잭션을 분석하여 적절하게 1:1 관계로 분리함으로써 성능향상이 가능하도록 해야 한다

 

 

논리 데이터 모델 -> 물리적 테이블

트랜잭션이 항상 전체를 대상으로 일괄 처리하는데, 테이블은 서브타입별로 개별 유지하는 것으로 변환하면 Union연산에 의해 성능 저하

트랜잭션이 항상 서브타입 개별로 처리할 때, 많은 양의 데이터가 집적되어있으면 성능이 저하

트랜잭션이 항상 전체를 통합하여 분석처리할때 데이터 집적으로 인해 성능이 저하되지 않고 우수

트랜잭션은 항상 슈퍼+서브 타입을 함께 처리하는데, 개별로 유지하면 조인에 의해 성능이 저하

 

 

인덱스