SQLD - 과목1. (7) 정규화와 성능

1. 정규화를 통한 성능 향상 전략

▷ 정규화

    : 기본적으로 데이터에 대한 중복성을 제거해준다. 데이터가 관심사별로 처리되는 경우가 많기 때문에 성능이 향상되는 특징이 있다.

      엔터티가 계속 발생되므로 SQL 문장에서 JOIN 이 많이 발생하여 이로 인한 성능 저하가 나타날 수도 있다.

 

      데이터를 결정하는 결정자에 의해 함수적 종속을 가지고 있는 일반속성을 의존자로 하여 입력/수정/삭제 이상을 제거하는 것이다.

 

 

 

 

 

Q . 정규화를 수행하면 항상 조회 성능이 저하되어 나타날까?

 

▷ 데이터 처리의 성능

    : 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 (1)조회 성능과 (2)입력/수정/삭제 성능 이 있다.

      데이터 모델을 구성하는 방식에 따라 두 성능이 Trade-OFF 되어 나타나는 경우가 많다.

 

      중복 속성을 제거하고, 결정자에 의해 동일한 의미의 일반속성이 하나의 테이블로 집약되므로

      한 테이블의 데이터 용량이 최소화되는 효과가 있다.

      

      ∴ 정규화된 테이블은 데이터 처리에 속도가 빨라질수도 느려질수도 있는 특성이다. 

      

 

 

 

정규화 수행과 성능

 

 

조회 성능 일 때 ) 성능이 향상 혹은 저하된다.

입력/수정/삭제 성능 일 때 ) 성능이 향상된다.

 

그러나 데이터 모델링에서 반정규화만이 조회 성능을 향상시키는 것은 아니다.

정규화를 해서 성능이 향상되는 경우가 아주 많기 때문이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

---

2. 반정규화된 테이블의 성능저하 사례 (1)

 

2차 정규화를 적용한 테이블에 대해서 JOIN 을 하더라도 PK Unique Index 를 이용하면 JOIN 성능 저하가 미미하게 발생된다.

 

 

정규화 (   왼쪽 : 정규화X   /  오른쪽 : 2차 정규화   )

 

 

정규화와 SQL

 

 

 

왼쪽은 하나의 테이블에서 조회가 되고, 오른쪽은 두 개의 테이블을 조인하여 처리해야 한다.

PK 가 걸려있는 방향으로 JOIN 이 걸려 Unique Index 를 곧바로 찾아서 데이터를 조회하기 때문에, 하나의 테이블이나 두 개의 테이블이나 비교했을 때 미미하게 성능 차이가 날 뿐, 사용자에게 영향을 줄 만큼 성능이 저하되지 않는다.

 

SQL 문장에 따라 정규화를 수행했을 때의 테이블이 빠른 경우도 있다.

정규화를 수행하면 무조건 조회 성능이 저하된다는 것은 아니라는 것이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

---

3. 반정규화된 테이블의 성능저하 사례 (2)

 

어떤 물건을 매각할 때 매각일자를 정하고 매각시간, 매각장소가 결정하는 속성이다.

매각일자가 결정자가 결정되고 매각시간과 매각장소가 의존자가 되는 함수적 종속관계가 형성된다.

( 매각일자 : 5천건  /  일자별매각물건 : 100만건 )

 

 

 

반정규화된 데이터 모델

 

 

 

매각장소 '서울 7호' 에서 매각된 ' 총 매각금액 ' 과 ' 총 유찰금액 ' 을 산출하는 조회용 SQL 문장

SELECT B.총매각금액, B.총유찰금액 FROM (SELECT DISTINCT 매각일자 FROM 일자별매각물건
                                        WHERE 매각장소 = '서울 7호') A,
                                        매각일자별매각내역 B
WHERE A.매각일자 = B.매각일자
AND A.매각장소 = B.매각장소;

인라인 뷰를 사용하면서 성능이 저하된다.

정규화하려면 복합식별자 중에서 일반속성이 주식별자 속성 중 일부에만 종속관계를 가지고 있으므로 2차 정규화의 대상이다.

 

 

 

 

 

** 2차 정규화 후

정규화 된 데이터 모델

 

2차 정규화를 적용하여,

매각일자를 PK 로 하고 매각시간과 매각장소는 일반속성이 된다.

정확한 데이터 모델링 표기가 가능하고, 드라이빙이 된 테이블이 5천 건의 매각기일 테이블이 되므로 성능 향상된다.

 

 

 

 

SELECT B.총매각금액, B.총유찰금액 FROM 매각기일 A, 매각일자별매각내역 B
WHERE A.매각장소 = '서울 7호'
AND A.매각일자 = B.매각일자
AND A.매각장소 = B.매각장소;

드라이빙이 되는 대상 테이블의 데이터가 5천 건으로 줄어들어 조회 처리가 빨라진다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

---

4. 함수의 종속성 ( Functional Dependency ) 에 근거한 정규화 수행 필요

▷ 함수의 종속성

    : 함수의 종속성 ( Functional Dependency ) 은 데이터들이 어떤 기준값에 의해 종속되는 현상을 지칭한다.

      기준값을 결정자 ( Determinant ) 라 하고 종속되는 값을 종속자 ( Dependent ) 라고 한다.

      데이터가 가지고 있는 근본적인 속성이다.

 

 

 

 

함수의 종속성

 

 

주민등록번호가 신고되면, 그 사람의 이름, 출생지, 주소 가 생성되어 단지 하나의 값만을 가진다.

 

" 주민등록번호가 이름, 출생지, 주소를 함수적으로 결정한다. "

함수 종속성을 가지게 된다.

 

 

 

---

 

정규화의 궁극적인 목적은 반복적인 데이터를 분리하고 각 데이터가 종속된 테이블에 적절하게 배치되도록 하는 것이다. 

( 프로세스에 의해 데이터의 정합성이 지켜질 수 있어야 함 )

함수의 종속성을 이용하여 정규화 작업이나 각 오브젝트에 속성을 배치하는 작업에 이용된다.

 

 

기본적으로 데이터는 속성간의 함수종속성에 근거하여 정규화해야 한다.

정규화의 이론을 숙지하고 정보시스템의 데이터를 설계해야한다.

 

 

 

 

 

 

 

---