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[2] 인덱스 특성을 고려한 PK/FK 데이터베이스 성능향상 1. PK/FK 칼럼 순서와 성능 개요 * 테이블에 발생되는 트랜잭션의 조회 패턴에 따라 PK/FK 칼럼의 순서를 조정해야 한다. - 용어 정리 인덱스 : 데이터를 조회할 때 가장 효과적으로 처리될 수 있도록 접근 경로를 제공하는 오브젝트 DDL : 데이터베이스를 정의하는 언어로 데이터를 생성하거나 삭제, 수정 등의 역할을 하는 것을 나타낸다. ex. CREATE, DROP, ALTER - 성능을 고려한 데이터베이스 설계가 이루어지도록 설계 단계 말에 PK/FK 칼럼의 순서를 조정할 필요가 있다. - PK는 해당 테이블의 데이터를 접근할 때 가장 빈번하게 사용되는 유일한 인덱스(Unique Index)를 모두 자동 생성한다. 2. PK칼럼의 순..

[2] 한 테이블에 많은 수의 칼럼을 가지고 있는 경우 칼럼 수가 많은 테이블에서 데이터 처리를 하게 되면 디스크 I/O의 양이 증가하여 성능이 저하된다. => 칼럼 수가 많은 테이블에 대해서는 트랜잭션이 발생될 때 어떤 칼럼에 대해 집중적으로 발생하는지 분석하여 테이블을 분리해주면, 디스크에 적은 칼럼이 저장되므로 로우 체이닝과 로우 마이그레이션이 많이 줄어들고 따라서, 디스크 I/O의 양이 감소하여 성능이 개선된다. [3] 대량 데이터 저장 및 처리로 인한 성능 데이터의 양이 너무 많으면 서버 사양이 훌륭하고 인덱스를 잘 생성한다고 해도 SQL문장의 성능이 떨어지게 된다. 그래서 논리적으로는 하나의 테이블로 보면서 물리적으로는 여러 개의 테이블 공간에 분리하여 저장할 수 있는 파티셔닝을 적용해야 한다..

5. 비식별자 관계로만 설정할 경우의 문제점 - 일반적으로 엔터티에는 중요한 기준 속성이 있는데, 기준 속성은 부모엔터티에 있는 PK 속성으로부터 상속되어 자식엔터티에 존재한다. 데이터 모델링을 전개할 때 각 엔터티 간의 관계를 비식별자 관계로 설정하면 이러한 유형의 속성이 자식엔터티로 상속되지 않아, 자식엔터티에서 데이터를 처리할 때 쓸데없이 부모엔터티까지 찾아가야 하는 경우가 발생된다. 그렇기 때문에 SQL구문에 많은 조인이 걸리게 되며, 복잡성이 증가하고 성능이 저하된다. 6. 식별자 관계와 비식별자 관계 모델링 두 가지 관계에 대해서 일정한 규칙을 가지고 데이터 모델링을 한다면 효과적인 데이터 모델을 만들어 내는데 유용하게 활용할 수 있을 것이다. 1) 비식별자관계 선택 프로세스 기본적으로 식별자..

[4] 엔터티의 분류 1. 유무형에 따른 분류 1) 유형엔터티(Tangible Entity)는 물리적인 형태가 있고 안정적이며 지속적으로 활용되는 엔터티이다. ex. 사원, 물품, 강사 2) 개념엔터티(Conceptual Entity)는 물리적인 형태는 존재하지 않고 관리해야할 개념적 정보를 가지는 엔터티이다. ex. 조직, 보험상품 3) 사건 엔터티(Event Entity)는 업무를 수행함에 따라 발생되는 비교적 발생량이 많고 각종 통계자료에 이용되는 엔터티이다. ex. 주문, 청구, 미납 2. 발생시점에 따른 분류 1) 기본엔터티는 원래 업무에 존재하는 정보로써 다른 엔터티와 관계에 의해 생성되지 않으며 독립적으로 생성하고 자신은 타 엔터티의 부모 역할을 한다. 다른 엔터티로부터 주식별자를 상속받지 ..

4. 데이터 재사용(Data Resuability) 데이터의 재사용성을 향상시키고자 한다면 데이터의 통합성과 독립성에 대해서 충분히 고려해야 한다. 정보시스템을 구축하는 과정에서 데이터 구조의 확장성과 유연성에 많은 노력을 기울인다. 통합은 전체 정보시스템의 안정성과 확장성을 결정하는 중요한 요소이다. -> 통합으로 간결한 형태를 만들어낸다. 5. 의사소통(Communication) 데이터 분석 과정에서는 도출되는 많은 업무 규칙들은 데이터 모델에 엔터티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세하게 표현되어야 한다. 6. 통합성(Integration) 가장 바람직한 데이터 구조의 형태는 동일한 데이터는 조직의 전체에서 한 번만 정의되고 이를 여러 다른 영역에서 참조, 활용하는 것이다. 동일한 성..

4. 두 영역의 데이터독립성 1) 논리적 독립성 : 개념 스키마가 변경되어도 외부스키마가 영향을 받지 않는 것 2) 물리적 독립성 : 내부 스키마가 변경되어도 외부/개념스키마가 영향을 받지 않는 것 5. 사상(Mapping) 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리를 뜻한다. 1) 논리적 사상 : 외부적, 개념적 뷰의 상호 관련성을 정의한다. 2) 물리적 사상 : 개념적, 내부적 뷰의 상호 관련성을 정의한다. 데이터독립성을 보장하기 위해서는 사상을하는 스크립트(DDL)를 DBA가 필요할 때마다 변경해주어야 한다. 각 단계의 독립성을 보장하기 위해서 변경사항이 발생했을 때 DBA가 적절하게 작업을 해주기 때문에 독립성이 보장된다. [7] 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념 1. 데이터 모델링의 세 가지 요..

과목 1 데이터 모델링의 이해 제1장 데이터 모델링의 이해 제1절 데이터 모델의 이해 [1] 모델링의 이해 1. 모델링의 정의 모델링은 사람, 사물, 개념 등에 의해 발생되는 다양한 현상을 표기법에 의해 규칙을 가지고 표기하는 것 자체를 의미한다. 즉 모델을 만들어가는 일 자체를 모델링으로 정의할 수 있다. 2. 모델링의 특징 -> 명 단 추 1) 명확화 : 누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술하는 것 2) 단순화 : 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 것 3) 추상화 : 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현을 한다는 의미로 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현하는 것 정보시스템 ..