10일차 - 데이터모델의 성능

 데이터 모델링을 할 때 기본적으로 정규화를 완벽하게 수행해야 한다. 정규화된 모델이 데이터를 주요 관심사별로 분산시키는 효과가 있기 때문에 그 자체로 성능을 향상시키는 효과가 있다.

 데이터 모델에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악할 필요가 있다. 트랜잭션의 유형에 대한 파악은 CRUD 매트릭스를 보고 파악하는 것도 좋은 방법이 될 수 있고 객체지향 모델링을 적용한다면 시퀀스 다이어그램을 보면 트랜잭션의 유형을 파악하기에 용이하다. 화면에서 처리된 데이터의 종류들을 보면 이벤트(입력, 수정, 삭제, 조회)에 따라 테이블에 데이터가 어떻게 처리되는지를 유추할 수 있다. 트랜잭션의 유형을 파악하게 되면 SQL 문장의 조인관계 테이블에서 데이터조회의 칼럼들을 파악할 수 있게 되어 그에 따라 성능을 고려한 데이터 모델을 설계할 수 있다.

 용량산정과 트랜잭션의 유형데이터를 근거로 정확하게 테이블에 대해 반정규화를 적용한다. 반정규화는 테이블, 속성, 관계에 대해 포괄적인 반정규화의 방법을 적용해야 한다. 대량 데이터가 처리되는 이력모델에 대해 성능고려를 하고 PK/FK의 순서가 인덱스 특성에따라 성능에 영향을 미치는 영향도가 크기 때문에 PK/FK를 성능이 우수한 순서대로 칼럼의 순서를 조정해야 한다.

 데이터 모델 검토 시에 일반적인 데이터 모델 규칙만을 검증하지 말고 충분하게 성능이 고려되었는지를 체크리스트에 포함하여 검증하도록 한다.

 

 정규화와 성능

 데이터 모델링을 하면서 정규화를 하는 것은 기본적으로 데이터에 대한 중복성을 제거하여 주고 데이터가 관심사별로 처리되는 경우가 많기 때문에 성능이 향상되는 특징을 가지고 있다. 물론 엔티티가 계속 발생되므로 SQL 문장에서 조인이 많이 발생하여 이로 인한 성능저하가 나타나는 경우도 있지만 이런 부분은 사례별로 유의하여 반정규화를 적용하는 전략이 필요하다.

 보통 정규화를 수행하면 조회성능이 하락한다고 알고 있지만 이는 고정관념이다. DB에서 데이터를 처리할 때 성능이라고 하면 조회 성능과 입력/수정/삭제 성능의 두 부류로 구분된다. 데이터 모델을 구성하는 방식에 따라 두 성능이 Trade-Off 되어 나타나는 경우가 많이 있다.

 정규화를 수행한다는 것은 데이터를 결정하는 결정자에 의해 함수적 종속을 가지고 있는 일반속성을 의존자로 하여 입력/ 수정/ 삭제 이상을 제거하는 것이다. 한 테이블의 데이터 용량이 최소화 되는 효과가 있다. 정규화된 테이블은 데이터를 처리할 때 속도가 빨라질 수도 있고 느려질 수도 있는 트성이 있다.

 정규화 수행 모델은 데이터를 입력/ 수정/ 삭제할 때 일반적으로 반정규화된 테이블에 비해 처리 성능이 향상된다. 단 데이터를 조회할 때에는 처리 조건에 따라 조회 성능이 향상될 수도 있고 저하될 수도 있다.

 일반적으로 정규화가 잘 되어 있으면 입력/ 수정/ 삭제의 성능이 향상되고 반정규화를 많이 하면 조회의 성능이 향상된다고 인식될 수 있다. 고정관념은 탈피되어야 한다. 정규화를 해서 성능이 저하되기는커녕 정규화를 해야만 성능이 향상되는 경우가 아주 많이 나타나기 때문이다.

 

함수적 종속성은 데이터들이 어떤 기준값에 의해 종속되는 현상을 지칭하는 것이다. 기준값을 결정자, 종속값을 종속자 라고 한다. 함수의 종속성은 데이터가 가지고 있는 근본적인 속성으로 인식한다. 정규화의 목적을 달성하기 위해 함수의 정속성을 이용해 각 오브젝트에 속성을 배치하는 작업을 한다.

 기본적으로 데이터는 속성간의 함수종속성에 근거하여 정규화되어야 한다. 프로젝트 수행에서 정규화는 필수사항이다. 정규화 이론은 건축의 설계원칙 만큼이나 중요한 이론이다. 정규화 이론을 숙지하고 정보시스템의 근간인 데이터를 설계해야 한다.