[SQLD] 1과목 2장 데이터 모델과 성능 - 요약 (1)

성능 데이터 모델링의 개요

• 성능 데이터 모델링
• 수행 시점
• 고려 사항

 

정규화와 성능

• 정규화 : 데이터 분해 과정, 이상현상 제거     * 정규형 : 정규화로 도출된 데이터 모델이 갖춰야 할 특성
• 함수적 종속성
• 정규화 이론

 

정규화 이론

1. 1차, 2차, 3차 보이스코드 정규화는 함수적 종속성에 근거
2. 4차 정규화는 다치 종속을 제거
3. 5차 정규화는 조인에 의한 이상현상을 제거하여 정규화를 수행함

 

1차 정규화

• 속성의 원자성을 확보, 다중값 속성을 분리함.

 

2차 정규화

• 부분 함수 종속성 제거
• 일부 기본키에만 종속된 속성을 분리
• 기본키가 하나의 칼럼일 때 생략가능

 

3차 정규화 

• 이행 함수종속성 제거
• 서로 종속관계가 있는 일반 속성을 분리함
• 주식별자와 관련성이 가장 낮음

 

보이스코드 정규화

• 후보키가 기본키 속성중 일부에 함수적 종속일 때 다수의 주식별자를 분리함

 

4차 정규화, 5차 정규화

• 다치 종속 분리
• 결합 종속 분리

 

정규화와 성능

• 정규화로 인한 성능향상 (유연성 증가, 재활용 가능성 증가, 데이터 중복 최소화)

 

정규화 성능 저하

• 데이터 조회 시 조인을 유발하여 CPU 메모리를 많이 사용하게 됨. (반정규화로 해결가능, 인덱스를 사용하여 조인 연산을 수행하면 성능 상 단점이 없고 정규화를 통해 필요한 인덱스 의 수를 줄일 수 있다.   , 소량의 테이블이 생성된다면 성능 상 유리)