물리 데이터 모델 설계

물리 데이터 모델 설계

물리 데이터 모델링 개념

논리모델을 적용하고자 하는 기술에 맞도록 상세화하는 과정

물리 데이터 모델링 변환 절차

1. 개체를 테이블로 변환
2. 속성을 컬럼으로 변환
3. UID를 기본키로 변환
4. 관계를 외래키로 변환
5. 컬럼 유형과 길이 정의
6. 반정규화 수행

테이블 제약조건 설계

참조무결성 제약 조건

릴레이션과 릴레이션 사이에 대해 참조의 일관성을 보장하기 위한 조건

두 개의 릴레이션이 기본키, 외래키를 통해 참조 관계를 형성할 경우, 참조하는 외래키의 값은 항상 참조되는 릴레이션에 기본키로 존재해야 한다.

• 제한(Restricted) : 참조무결성 원칙을 위배하는 연산을 거절하는 옵션
• 연쇄(Cascade) : 참조되는 릴레이션에서 튜플을 삭제하고 참조되는 릴레이션에서 이 튜플을 참조하는 튜플들도 함께 삭제하는 옵션
• 널값(Nullify) : 참조되는 릴레이션에서 튜플을 삭제하고 참조하는 릴레이션에서 해당 튜플을 참조하는 튜플들의 외래 키에  NULL  값을 넣는 옵션

인덱스 설계

인덱스는 검색 연산의 최적화를 위해 데이터베이스 내 열에 대한 정보를 구성한 데이터 구조이다.

인덱스를 통해 전체 데이터의 검색 없이 필요한 정보에 대해 신속한 조회가 가능하다.

인덱스 적용 기준

인덱스 분포도가 10~15% 이내인 경우 아래 수식을 참고한다.

분포도 = (1 / (컬럼 값의 종류) X 100)

분포도 = (컬럼 값의 평균 Row 수 ) / (테이블의 총 Row 수) X 100

분포도가 범위 이상이더라도 부분처리를 목적으로 하는 경우 적용한다.

조회 및 출력 조건으로 사용되는 컬럼인 경우 적용한다.

인덱스 자동생성 기본키와 Unique 키의 제약 조건을 사용할 경우 적용한다.

인덱스 컬럼 선정

• 분포도가 좋은 컬럼은 단독적으로 생성한다.
• 자주 조합되어 사용되는 컬럼은 결합 인덱스로 사용한다.
• 결합 인덱스는 구성되는 컬럼 순서 선정에 유의한다.
• 가능한 수정이 빈번하지 않은 컬럼을 선정한다.

설계 시 고려 사항

• 지나치게 많은 인덱스는 오버헤드로 작용한다.
• 인덱스는 추가적인 저장 공간이 필요함을 고려해야 한다.
• 넓은 범위를 인덱스 처리 시 오히려 전체 처리보다 많은 오버헤드를 발생시킬 수 있음에 유의해야 한다.
• 인덱스와 테이블의 저장 공간을 적절히 분리될 수 있도록 설계해야 한다.

뷰 설계

뷰 속성

• REPLACE : 뷰가 이미 존재하는 경우 재생성
• FORCE : 본 테이블의 존재 여부에 관계없이 뷰 생성
• NOFORCE : 기본 테이블이 존재할 때 뷰 생성
• WITH CHECK OPTION : 서브 쿼리 내의 조건을 만족하는 행만 변경
• WITH READ ONLY : 데이터 조작어 작업 불가

뷰 설계 시 고려 사항

• 뷰 사용에 따라 수행속도에 문제가 발생할 수 있다.
• 뷰의 조건은 최적의 액세스 경로를 사용할 수 있도록 한다.

클러스터 설계

적용 기준

• 인덱스의 단점을 해결한 기법으로 분포도가 넓은 수록 오히려 유리하다.
• 액세스 기법이 아니라 액세스 효율 향상을 위한 물리적 저장 방법이다.
• 분포도가 넓은 테이블의 클러스터링은 저장 공간의 절약이 가능하다.
• 대량의 범위를 자주 액세스 하는 경우 적용한다.
• 인덱스를 사용한 처리 부담이 되는 넓은 분포도에 활용한다.
• 여러 개의 테이블이 빈번하게 조인을 일으킬 때 활용한다.

클러스터 설계 시 고려 사항

• 검색 효율은 높여주나 입력, 수정, 삭제 시는 부하가 증가함을  고려한다.
• UNION, DISTINCT, ORDER BY, GROUP BY가 빈번한 컬럼이면 검토 대상이다.
• 수정이 자주 발생하지 않는 컬럼은 검토 대상이다.
• 처리 범위가 넓어 문제가 발생하는 경우는 단일 테이블 클러스터링을 고려한다.
• 조인이 많아 문제가 발생되는 경우는 다중 테이블 클러스터링을 고려한다.

파티션 설계

파티션의 장점

• 성능 향상
• 가용성 향상
• 백업 가능
• 경합 감소

파티션의 종류

레인지 파티셔닝(Range Partitioning)

연속적인 숫자나 날짜를 기준으로 하는 파티셔닝 기법이다.

손쉬운 관리 기법을 제공하여 관리 시간의 단축이 가능

해시 파티셔닝(Hash Partitioning)

파티션 키의 해시 함수 값에 의한 파티셔닝 기법

균등한 데이터 분할이 가능하고 질의 성능 향상이 가능

리스트 파티셔닝(List Partitioning)

특정 파티션에 저장 될 데이터에 대한 명시적 제어가 가능한 파티셔닝 기법

분포도가 비슷하고 데이터가 많은 SQL에서 컬럼의 조건이 많이 들어오는 경우 유용

컴포지트 파티셔닝(Composite Partitioning)

레인지, 해시, 리스트 파티셔닝 중 2개 이상의 파티셔닝을 결합하는 파티셔닝 기법

큰 파티션에 대한 I/O 요청을 여러 파티션으로 분산

라운드로빈 파티셔닝(Round-Robin Partitioning)

라운드로빈 분할로 회전하면서 새로운 행이 파티션에 할당하는 방식

파티션에 행의 고른 분포를 원할 때 사용

디스크 구성 설계

• 정확한 용량을 산정하여 디스크 사용의 효율을 향상
• 업무량이 집중되어 있는 디스크를 분리하여 설계
• 입출력 경합을 최소화하여 데이터의 접근 성능을 향상
• 디스크 구성에 따라 테이블스페이스 개수와 사이즈 등을 결정
• 파티션 수행 테이블은 별도로 분류