Normalization
- 데이터 정합성 (데이터의 정확성과 일관성을 유지하고 보장)을 위해 Entity를 작은 단위로 분리하는 과정
- 모든 Entity를 무작정 분리하면 안되고 일정한 Rule 존재
- 데이터의 입력, 수정, 삭제 성능은 향상되나 조회 성능은 떨어질 수 있음
1️⃣ 제1정규형
- 모든 속성은 반드시 하나의 값만 가져야 함
- 하나의 속성이 다중값을 가지는 경우 Application 에서 데이터를 꺼내 쓸 때 불필요한 split 사용 -> 공간 낭비
2️⃣ 제2정규형
- Entity의 모든 일반속성은 반드시 모든 주식별자에 종속되어야 함
3️⃣ 제3정규형
- 주식별자가 아닌 모든 속성 간에는 서로 종속될 수 없음
‼️ 주의사항
- 지나친 정규화는 오히려 성능 저하를 일으킬 수 있으므로 주의! ("적당히")
De-Normalization
- 데이터의 조회 성능을 향상시키기 위해 데이터의 중복을 허용하거나 데이터를 Grouping 하는 과정
- 입력, 수정, 삭제 성능은 저하될 수 있으며 데이터 정합성 이슈가 발생할 수 있음
- 정규화와 마찬가지로 일정한 Rule 존재
테이블 반정규화
1️⃣ 테이블 병합
- 업무 프로세스상 JOIN이 필요한 경우가 많아 테이블을 통합하는 것이 성능 측면에서 유리할 경우 고려
- 1:1, 1:M, 슈퍼 서브 타입 테이블 병합 존재
2️⃣ 테이블 분할
- 테이블 수직 분할 : Entity 일부 속성을 별도의 Entity로 분할 (1:1 관계 성립) -> 자주 사용하는 속성이 아니거나 대부분의 인스턴스가 해당 속성값을 NULL로 갖고 있을 때 고려
- 테이블 수평 분할 : Entity Instance를 특정 기준으로 별도의 Entity로 분할 (Patitioning) -> 파티션 기능을 사용하여 특정 기준에 따라 데이터를 물리적으로 분리
3️⃣ 테이블 추가
- 중복 테이블 추가 : 데이터의 중복을 감안하더라도 성능상 반드시 필요하다고 판단되는 경우 별도의 Entity 추가
- 통계 테이블 추가
- 이력 테이블 추가
- 부분 테이블 추가
Column 반정규화
- 중복 컬럼 추가 : 업무 프로세스상 JOIN이 필요한 경우가 많아 컬럼을 추가하는 것이 성능 측면에서 유리할 경우 고려
- 파생 컬럼 추가 : 프로세스 수행 시 부하가 염려되는 계산값을 미리 컬럼으로 추가하여 보관하는 방식으로 상품의 재고나 프로모션 적용 할인가 등이 이에 해당
- 이력 테이블 컬럼 추가 : 대량의 이력 테이블을 조회할 때 속도가 느려질 것을 대비하여 조회 기준이 될 것으로 판단되는 컬럼을 미리 추가
관계 반정규화 (중복관계 추가)
- 업무 프로세스상 JOIN이 필요한 경우가 많아 중복 관계를 추가하는 것이 성능 측면에서 유리할 경우 고려
Transaction
- 데이터를 조작하기 위한 하나의 논리적인 작업 단위
출처 : https://data-flair.training/blogs/sql-server-transaction/
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