4. 물리 데이터베이스 설계 (2) / 5. 데이터 전환 기술

물리 데이터베이스 설계 (2)

테이블 저장 사이징 (Sizing)

   1) 정의

      - 정확한 데이터 용량을 예측하여 저장 공간을 효과적으로 사용하고

확장성을 보장하여 가용성을 높이기 위해 사용

 

데이터 지역화 (Data Locality)

   1) 정의 

      - 데이터베이스의 저장 데이터를 효율적으로 이용할 수 있도록 저장하는 방법

      - 필요한 위치에 가까이 데이터를 배치하는 것

 

   2) 데이터 지역화의 종류

      - 시간적 (Temporal) 지역화

      - 공간적 (Spacial) 지역화

      - 순차적 (Sequential) 지역

 

   3) 데이터 지역화를 이용한 관리 기법

      - 기억장치 계층구조 (Hierarchy)

      - 캐시 접근시간 (Cache Access Time) 단축

      - 작업세트 (Working Set)

 

데이터베이스 무결성 (Database Integrity)

   1) 정의

      - 데이터를 인가되지 않은 방법으로 변경할 수 없도록 보호하는 특성

 

   2) 데이터 무결성 종류

종류	설명
개체 무결성	한 엔티티에서 동일한 기본 키(PK)를 가질 수 없거나 기본 키(PK)의 속성이 NULL을 허용할 수 없음
참조 무결성	외래 키가 참조하는다른 개체의 기본 키에 해당하는 값이 기본 키값이나 NULL이어야 함
속성 무결성	속성의 값은 기본값, NULL 여부, 도메인(데이터 타입, 길이)이 지정된 규칙을 준수해야 함
사용자 무결성	사용자의 의미적 요구사항을 준수해야 함
키 무결성	한 릴레이션에 같은 키 값을 가진 튜플들을 허용할 수 없음

 

키 (Key)

   1) 정의

      - 다른 튜플들과 구별할 수 있는 기준이 되는 속성

      - 키 특성 : 유일성, 최소성

 

   2) 키 종류

종류	설명
기본 키 Primary Key	테이블의 각 튜플들을 고유하게 식별하는 컬럼
대체 키 Alternate Key	후보 키 중에서 기본 키로 선택되지 않은 키
후보 키 Candidate Key	테이블에서 각 튜플들을 구별하는데 기준이 되는 컬럼 기본 키와 대체 키를 합친 키
슈퍼 키 Super Key	릴레이션을 구성하는 모든 튜플에 대해 유일성은 만족하지만, 최소성은 만족하지 못하는 키
외래 키 Foreign Key	테이블 간의 참조 데이터 무결성을 위한 제약 조건 한 릴레이션의 컬럼이 다른 릴레이션의 기본 키로 이용되는 키

 

반정규화 (Do-Normalization)

   1) 정의

      - 정규화된 엔티티, 속성, 관계를 시스템의 성능 향상과 개발 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법

      - 비정규화, 역정규화

 

   2) 반정규화 장점

      - 성능 향상

      - 관리의 효율성 증가

 

   3) 반정규화 단점

      - 데이터의 일관성 및 정합성 저하

      - 유지를 위한 비용이 별도로 발생하여 성능에 나쁜 영향을 미칠 수 있음

 

CRUD 분석

   1) 정의

      -  데이터베이스에 영향을 주는 생성, 읽기, 갱신, 삭제 연산으로 프로세스와 테이블 간에 매트릭스를 만들어서 트랜잭션을 분석하는 기법

      - 프로세스와  데이터 사이에 관계 의존성을 CREATE, READ, UPDATE, DELETE 연산으로 테이블 간에 매트릭스를 만들어서 트랜잭션을 분석

 

   2) CRUD 매트릭스 (CRUD Matrix)

      - 프로세스와 데이터 사이에 관계 의존성을 CRUD (Create, Read, Update, Delete)로 표현한 매트릭스

 

   3) CRUD 매트릭스 필요성

      - 모델링 작업 검증

      - 중요 산출물

      - 테스트 시 사용 산출물

      - 인터페이스 현황 파악

 

SQL 성능 튜닝

   1) 정의

      - 최소의 자원을 이용하여 데이터베이스로부터 최적의 성능을 제공하도록 하는 개선 활동

      - 튜닝의 종류 : 인덱스 사용

 

 

데이터 전환 기술

데이터 전환

   1) 정의

      - 원천의 데이터베이스로부터 목적 데이터베이스를 만드는 활동

      - 목적 시스템의 데이터 모델에 적합하게 ETL 활동을 거친다

      - 목적 데이터베이스에 데이터 적재 후 그 결과를 검증

 

정리하기

< 물리 데이터베이스 설계 (2) >
1. 테이블 저장 사이징 (Sizing)
   - 정확한 데이터 용량을 예측하여 저장 공간을 효과적으로 사용
   - 확장성 보장, 가용성 향상

2. 데이터 지역화 (Data Locality)
   - 데이터베이스의 저장 데이터를 효율적으로 이용할 수 있도록 저장하는 방법
   - 종류 : 시간적 지역화, 공간적 지역화, 순차적 지역화
   - 관리 기법 : 기억장치 계층구조, 캐시 접근시간 단축, 작업세트

3. 데이터베이스 무결성 (Database Ingetrity)
   - 종류 : 개체 무결성, 참조 무결성, 속성 무결성, 사용자 무결성, 키 무결성

4. 키 (Key)
   - 특성 : 유일성, 퇴소성
   - 종류 : 기본키, 대체키, 후보키, 슈퍼키, 외래키

5. 반정규화 (De-Normalization)
   - 비정규화, 역정규화
   - 장점: 성능 향상, 효율성 증가
   - 단점 : 일관성/정합성 저하, 별도의 유지비용, 성능 저하

6. CRUD 분석
   - CRUD 매트릭스 : 프로세스와 데이터 사이에 관계 의존성을 CRUD로 표현한 매트릭스
   - 필요성 : 모델링 작업 검증, 중요 산출물, 테스트 시 사용 산출물, 인터페이스 현황 파악

7. SQL 성능 튜닝
   - 최소의 자원으로 최적의 성능을 제공하도록 하는 개선활동

< 데이터베이스 전환 기술 >
1. 데이터 전환
   - 원천의 데이터베이스로부터 목적 데이터베이스를 만드는 활동
   - 목적 시스템의 데이터 모델에 적합하게 ETL 활동을 거친다
   - 목적 데이터베이스에 데이터 적재 후 그 결과를 검증

 

1. 서버 프로그램 구현