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대량 데이터에 따른 성능 1. 대량 데이터발생에 따른 테이블 분할 개요 성능저하의 요인한 테이블에 데이터가 대량으로 집중테이블의 여러 개의 칼럼이 존재 많은 인덱스 생성으로 인한 CUD 성능 저하, 로우체이닝과, 로우마이그레이션 발생 2. 한 테이블에 많은 수의 컬럼을 가지고 있는 경우 집중적으로 트랜잭션이 발생하는 컬럼을 분석하여 쪼개주면 IO 성능이 향상되어 성능이 개선 됨 3. 대량 데이터 저장 및 처리로 인한 성능 물리적으로 여러개 테이블 스페이스에 쪼개어 저장될 수 있다. Range Partitioning 적용 테이블의 내부적으로 Range를 지정하여 파티셔닝한다 ( 개발자가 물리적으로 수행하지 않는다.) 숫자나 날짜별로 분리가 가능한 경우 적용한다 데이터 보관 주기에 다른 테이블 관리가 용이하다 List Partiti..
반정규화와 성능 1. 반정규화를 통한 성능향상 전략 반정규화의 정의(De-Normalicztion)정규화된 엔티티, 소것ㅇ, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발과 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법 반정규화 적용 이유데이터 조회시 IO양이 많아 성능 저하경로가 너무 멀어 조인으로 인항 성능 저하칼럼 계산할 때 성능 저하 정규화 수행의 단점엔티티의 개수가 증가하고, 관계가 많아져 일부 여러 개의 조인이 걸려야만 데이터를 가져오는 경우 반 정규화를 기술적으로 수행하지 않는 경우의 발생 현상성능 저하된 데이터베이스 생성구축단계, 시험단계의 반정규화 적용 시 수정비용이 많이 듦 반정규화 적용 방법 반정규화의 대상 조사 - 자주 사용되는 테이블에 접근하는 프로세스 수가 많고 항상 일정한 ..
성능 데이터 모델링의 개요 1. 성능 데이터 모델링의 정의 일반적인 성능의 의미 : 데이터 조회 속도 성능이 저하되는 데이터모델의 3가지 이유데이터 모델 구조에 의해 성능이 저하될 수 있다.데이터가 대용량이 됨으로 인해 불가피하게 성능이 저하인덱스 특성을 충분히 고려하지 않고 인텍스를 생성 함 성능 데이터 모델링 : 정규화, 반정규화, 테이블통합, 테이블분할, 조인구조, PK, FK … 2. 성능 데이터 모델링 수행 시점 빠를 수록 좋음, 분석 설계 단계에서 고려할 경우 재 업무를 최소화 할 수 있음. 3.성능 데이터 모델링 고려 사항 프로세스정규화를 정확하게 수행용량산정을 수행트랜잭션의 유형 파악용량(2)과 유형(3)에 따라 반정규화 수행이력모델 조정, PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정성능관점 데이터 모델 검증
식별자 1. 식별자(Identifiers) 개념 식별자(PK) : 특정 엔티티 인스턴스의 식별 가능한 속성 2. 식별자의 특징 주식별자의 특정유일성 : 엔티티 내 모든 인스턴스가 유일하게 구분되어야 함 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다.불변성 : 자주 변하지 않는 값 ( 사실은 변하지 말아야 함, 파급효과가 장난이 아님 ㅎ)존재성 : 반드시 값이 들어와야 한다. 대체 식별자의 특징 == 주 식별자의 특징 외부 식별자는 참조무결성 제약조건(Referential Integrity)에 따른 특징을 가지고 있다. 3. 식별자 분류 및 표기법 대표성 여부주식별자 : 엔티티 내 각 어커런스 구분 가능, 참조관계 연결 가능보조 식별자 : 엔티티 내 각 어커런스 구분 가능,..
관계(Relation Ship) 1. 관계의 개념 관계의 정의 엔티티의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성으로서 존재하는 형태로서나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태 관계의 패어링 관계 : 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것(패어링), 이것의 집합을 관계로 표현 함(?) 관계의 패어링 : 인스턴스들이 자신과 관련된 인스턴스들과 관계의 어커런스로 참여하는 형태 관계의 표현 : 이항 관계, 삼항 관계, n항 관계 2. 관계의 분류 ERD에서 구분하여 표현하진 않지만, UML에서는 아래와 같이 구분 표현한다.연관 관계 : 존재의 형태에 의한 관계, 실선 표현의존 관계 : 행위에 의해 발생된 관계, 점선 표현 3. 관계의 표기법 관계명 : 관계의 이름 관계시작점 : 관계가 시작되는 지점 관계끝점 : 관계가 끝나는 지점 시작, 끝점 모두 ..
속성(Attribute) 1. 속성의 개념 속성 사물의 성질, 특징 또는 본질적 성질, 실체를 생각할 수 없는 것, 의미 상 더 이상 분리할 수 없는 최소 데이터 단위 2. 엔티티, 인스턴스와 속성, 속성값에 대한 내용과 표기법 엔티티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계 엔티티는 두 개 이상의 인스턴스 존재, 인스턴스는 고유의 성격을 표현하는 속성 정보를 두 개 이상 가짐 3. 속성의 특징업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보 정규화 이론에 근간하여 정해진 주 식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다.하나의 속성에는 한 개의 값만을 가진다, (두 개 이상인 경우 별로 엔티티로 분리) 4. 속성의 분류 속성의 특성에 따른 분류 기본 속성 업무로 부터 추출한 모든 속성 코드성 데이터, 일련번호 등 설계 속성 데이터 모델링을 위해, 업무를..
엔티티(Entity) 1. 엔티티의 개념 엔티티(개념, 실체) “업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집학적인 것(Thing)” 인스턴스의 집합, 공통속성과 개별속성 모두 존재 2. 엔티티와 인스턴스의 대한 내용 표기법 대부분 사각형으로 표시 3. 엔티티의 특징 특징반드시 해당 업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야한다영속적으로 존재하는 인스턴스의 집합엔티티는 반드시 속성이 있어야한다. 주식별자 엔티티의 경우 키만 가지고 있어도 됨 엔티티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 함엔티티는 다른 엔티티와 최소 한 개 이상의 관계가 있어야한다 예외 : 통계성 엔티티, 코드성 엔티티, 시스템 처리시 내부 필요 엔티티 도출 4. 엔티티 분류 유무형에 따른 분류유형 엔티티 : 실제 존재함,..
[SQLD] 준비 시험일 : 2016.09.10 정리노트 : https://drive.google.com/folderview?id=0BwuudsUT2y7KWGNseEI0dFFWNXM&usp=sharing