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[DB] 데이터베이스 정규화(Normalization)에 대하여

  • DB
  • 2022.11.13

정규화란? 데이터베이스 정규화는 관계형 데이터베이스 데이터 모델의 중복을 최소화하고 데이터의 일관성, 유연성을 확보하기 위한 목적으로 데이터를 분해하는 과정을 뜻합니다. 일반적으로 크고 제대로 조직되지 않은 테이블들을 잘 조직된 여러 개의 테이블을 나누는 과정이라고 생각하시면 이해가 쉬울 듯합니다. 이렇게 정규화를 하는 목적은 데이터들을 조금 더 효율적으로 관리하는 것에 그 목적이 있습니다. 불필요하거나 중복되는 데이터(data redundancy)들을 제거한다. 이상현상(Anomly)을 방지한다. 데이터 저장을 "논리적으로" 한다. 데이터를 효율적으로 관리하기 위해서는 위의 3가지를 고려하여 데이터모델을 재설계해야 합니다. 이렇게 정규화를 수행하면 비즈니스 로직에 변화가 생기더라도 데이터 모델의 변경을..

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[DB] 데이터베이스 속성(Attribute)이란 무엇인가?

속성(Attribute)이란? 국어사전에서 속성이라는 단어를 찾아보면 "사물의 특징이나 성질"이라는 뜻을 이라고 명시하고 있습니다. 이것을 데이터 모델링에서 적용한다면 엔터티가 가지고 있는 특징이나 성질이라고 할 수 있겠습니다. 데이터 모델링에서의 속성은 엔터티의 정보를 나타내고 더 이상 분리되지 않는 최소의 단위로써 엔티티의 성질, 분류, 수량, 상태, 특성 등을 나타내는 세부 항목으로 업무에 필요한 데이터를 저장할 수 있습니다. ※ 속성(Attribute)는 왜 분리되지 않는 단위인가? 속성은 하나의 값만 가져야 하기 때문입니다. 그래야 해당 속성에 저장되는 데이터가 의미가 있습니다. 그렇기에 멀티 파트가 되는 속성들은 쪼개서 하나의 의미만 가질 수 있도록 만들어야 합니다. 속성(Attribute)를..

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[DB] 데이터베이스 엔터티(Entity)란 무엇인가?

엔터티(Entity)란? 엔터티(Entity)를 그대로 번역하면 실제, 독립체라는 뜻으로 데이터 모델링에서 사용되는 객체라고 생각하시면 되겠습니다. 즉 엔터티(Entity)는 업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 "어떤 것(Thing)"이라고 말할 수 있습니다. "어떤 것"이라고 부르는 것처럼 엔터티는 추상적인 의미를 가지며 학교나 학생처럼 현실 세계에서 눈에 보이는 개념일 수도 있고 주문이나 결제처럼 눈에 보이지 않는 개념일 수도 있습니다. 엔터티(Entity) : 엔터티는 데이터베이스 테이블이라고 생각하시면 이해가 편합니다. 인스턴스(Instance) : 인스턴스는 데이터베이스에 저장된 데이터 내용의 전체 집합을 의미합니다. 속성(Attribute) : 속성은 인스턴스의 구성요소로써 ..

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[DB] 데이터 모델링이란 무엇인가?

데이터 모델링이란? 데이터 모델링(data modeling)은 복잡한 현실세계의 데이터를 단순화시켜 데이터베이스로 표현하기 위한 작업이라고 생각하시면 되겠습니다. 어떠한 시스템을 만들게 될 때, 프로젝트 초기단계에서 데이터베이스를 구축하고자 진행하는 작업으로 예를 들자면 직원들을 관리하는 사내 ERP 시스템을 구축한다고 하면 사내에서 직원을 관리하는 업무 프로세스를 완벽히 이해를 하고 사원의 정보(이름, 나이, 주소 등)를 어떤 테이블에 어떠한 컬럼을 생성하여 관리할 것인지를 모델링합니다. 여기서 보관해야 할 데이터들은 추상화하여 복잡하지 않게 규칙을 정하고 그것을 문서화해 나가야 합니다. 데이터 모델링 특징 추상화 : 현실세계를 일정한 형식에 맞춰 간략하게 표현해야 합니다. 단순화 : 누구나 쉽게 이해..

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[Oracle] 로컬 인덱스와 글로벌 인덱스에 대하여 (파티션 테이블 인덱스)

파티션 테이블에는 일반적인 테이블에서 사용하는 인덱스로는 사용이 힘듭니다. 파티션 테이블의 특성상 새로운 세그먼트를 계속해서 생성하여 테이블을 계속 나뉘어야 하지만 인덱스는 나눌 수가 없기 때문입니다. 그렇다면 파티션 테이블에는 인덱스를 어떻게 걸어야 할까요? 파티션 테이블에는 다른 방식으로 인덱스를 걸어주어야 합니다. 오라클에는 파티션 테이블에 인덱스를 거는 두 가지 방식이 있습니다. 바로 로컬 인덱스와 글로벌 인덱스입니다. 로컬 인덱스와 글로벌 인덱스 한 파티션에서 조회하는 액세스 패스는 Local 인덱스를 사용하도록 함 운용측면에서 Global Index보다는 Local Index 사용이 권장 Table Partition Key를 Index로 설정할 경우 Local Prefixed Index를 사용..

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[DB] 파티션 테이블(Partition Table)이란 무엇인가?

파티션 테이블이란? 데이터베이스 테이블의 데이터들이 너무 많아서 어떤 데이터를 조회하려고 할 때 시간이 너무 많이 소요된다면 어떻게 해야 할까요? 이것을 개선할 수 있는 많은 방법이 있겠지만 파티션 테이블로 만드는 방법도 좋은 방법이 될 수 있습니다. 파티션 테이블은 논리적으로는 하나의 테이블이지만 물리적으로는 여러 개의 파티션으로 나뉘어 데이터들이 각각의 세그먼트에 저장되는 테이블이라고 생각하시면 됩니다. 파티션 테이블에는 Pruning이라는 기능이 있어서 특정 데이터를 조회를 할 때 그 데이터가 속해있는 세그먼트만 빠르게 조회할 수 있는 기능이 있습니다. 이 뿐만이 아니라 파티션 테이블은 논리적으로는 하나의 테이블이기 때문에 조회 쿼리문을 특별하게 지정해 줄 필요는 없지만 데이터들이 물리적으로 다른 ..

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[DB] 데이터베이스 HASH JOIN (해시 조인)에 대하여

HASH JOIN이란? HASH 조인은 조인될 두 테이블 중 하나를 해시 테이블로 선정하여 조인될 테이블의 조인 키 값을 해시 알고리즘으로 비교하여 매치되는 결과값을 얻는 방식입니다. HASH JOIN은 비용 기반 옵티마이저를 사용할 때만 사용될 수 있는 조인 방식이며 '=' 비교를 통한 조인에서만 사용될 수 있습니다. 주로 많은 양의 데이터를 조인해야 하는 경우에 주로 사용됩니다. HASH JOIN의 사용처 1. JOIN 컬럼에 적당한 인덱스가 없어 NL JOIN이 비효율적일 때 2. JOIN Access량이 많아 Random Access 부하가 심하여 NL JOIN이 비효율적일 때 3. Sort Merge Join을 하기에는 두 테이블이 너무 커 Sort 부하가 심할 때 4. 수행빈도가 낮고 쿼리 수..

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[DB] 데이터베이스 SORT MERGE JOIN (정렬 병합 조인)에 대하여

SORT MERGE JOIN이란? 조회의 범위가 많을 때 주로 사용하는 조인 방법론이며 양쪽 테이블을 각각 Access 하여 그 결과를 정렬하고 그 정렬한 결과를 차례로 Scan 해 나가면서 연결고리의 조건으로 Merge를 하는 방식입니다. 주로 조인 조건 칼럼에 인덱스가 없거나, 출력해야 할 결과 값이 많을 때 사용됩니다. 조회의 범위가 좁을 때 유리한 Nested Loop Join의 조인 방식과 장단점이 서로 바뀌어있다고 생각하시면 이해하기 쉽습니다. SORT MERGE JOIN의 사용처 1. 연결 고리에 인덱스가 전혀 없는 경우 2. 대용량의 자료를 조인할때 유리한 경우 3. 조인 조건으로 , =와 같은 범위 비교 연산자가 사용된 경우 4. 인덱스 사용에 따른 랜덤 액세스의 오버헤드가 많은 경우 S..

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[DB] 데이터베이스 NESTED LOOPS JOIN (중첩 루프 조인)에 대하여

NESTED LOOP JOIN이란? 줄여서 NL JOIN이라고도 불리는 NESTED LOOP JOIN은 2개 이상의 테이블에서 하나의 집합을 기준으로 순차적으로 상대방 Row를 결합하여 원하는 결과를 조합하는 조인 방식입니다. 조인해야 할 데이터가 많지 않은 경우에 유용하게 사용됩니다. NESTED LOOP JOIN은 드라이빙 테이블로 한 테이블을 선정하고 이 테이블로부터 where절에 정의된 검색 조건을 만족하는 데이터들을 걸러낸 후, 이 값을 가지고 조인 대상 테이블을 반복적으로 검색하면서 조인 조건을 만족하는 최종 결과값을 얻어냅니다. Driving Table 과 Driven Table Driving Table이란 JOIN을 할 때 먼저 액세스 되어 ACCESS PATH를 주도하는 테이블을 Driv..

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[DB] 데이터베이스 결합 인덱스에 대하여

결합 인덱스란? 결합 인덱스란 두 개 이상의 컬럼을 합쳐서 인덱스를 만드는 것을 말합니다. 주로 단일 컬럼으로는 나쁜 분포도를 가지지만 여러 개의 컬럼을 합친다면 좋은 분포도를 가지고, Where절에서 AND 조건에 많이 사용되는 컬럼들을 결합 인덱스로 구성합니다. 결합 인덱스 컬럼 선택 1. where절에서 and 조건으로 자주 결합되어 사용되면서 각각의 분포도 보다 두 개 이상의 컬럼이 결합될 때 분포도가 좋아지는 컬럼들 2. 다른 테이블과 조인의 연결고리로 자주 사용되는 컬럼들 3. order by에서 자주 사용되는 컬럼들 4. 하나 이상의 키 컬럼 조건으로 같은 테이블의 컬럼들이 자주 조회될 때 결합 인덱스의 컬럼 순서 결정 결합 인덱스를 만들 때 결합 인덱스를 구성하는 컬럼들의 배열 순서는 아주..

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[DB] 데이터베이스 인덱스(Index) 란 무엇인가?

인덱스(Index)란? 인덱스는 데이터베이스 테이블에 대한 검색 성능의 속도를 높여주는 자료 구조입니다. 특정 컬럼에 인덱스를 생성하면, 해당 컬럼의 데이터들을 정렬하여 별도의 메모리 공간에 데이터의 물리적 주소와 함께 저장됩니다. 이렇게 인덱스가 생성하였다면 앞으로 쿼리문에 "인덱스 생성 컬럼을 Where 조건으로 거는 등"의 작업을 하면 옵티마이저에서 판단하여 생성된 인덱스를 탈 수가 있습니다. 만약 인덱스를 타게 되면 아래의 그림과 같이 인덱스를 타게 되고 먼저 인덱스에 저장되어 있는 데이터의 물리적 주소로 가서 데이터를 가져오는 식으로 동작을 하여 검색 속도의 향상을 가져올 수 있습니다. 즉 인덱스는 책에 있는 목차라고 생각하시면 편합니다. 우리가 책에서 정보를 찾을때도 먼저 원하는 카테고리를 목..

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[Oracle] 오라클 실행 계획 확인하기 (EXPLAIN PLAN, SET AUTORACE, SQL TRACE)

실행 계획 확인하기 실행 계획이란 SQL이 실행되어 데이터를 처리하고자 할 때 옵티마이저에서 수립되는 SQL 실행 방법론입니다. 이 실행 계획을 구성하는 내용의 분석을 통해 SQL의 비 효율적인 부분을 확인할 수 있고 쿼리의 성능 향상을 위한 튜닝 포인트도 도출해낼 수 있습니다. 실행 계획을 알아내는 방법은 크게 EXPLAIN PLAN과 SET AUTORACE, SQL TRACE 이렇게 세 가지 방법이 있습니다. [DB] 데이터베이스 옵티마이저(Optimizer)에 대하여 [DB] 데이터베이스 실행 계획에 대하여 EXPLAIN PLAN 사용 예시 EXPLAIN PLAN -- EXPLANIN PLAN 선언부 SET STATEMENT_ID = 'PLAN1' INTO PLAN_TABLE -- SQL에 PLAN..

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[DB] 데이터베이스 실행 계획에 대하여

실행 계획이란? 실행계획이란 사용자가 SQL을 실행하여 데이터를 추출하려고 할 때 옵티마이저가 수립하는 작업 절차입니다. 이렇게 만들어진 실행 계획은 여러 가지 방법을 통해 확인할 수 있습니다. 실제 프로젝트에서 SQL 튜닝 업무를 하다 보면 개발자들이 DBMS 툴을 활용하여 실행 계획을 확인하는 것을 자주 보실 수 있습니다. SQL을 실행한 후 실행 계획을 판단하여 이 SQL이 어떠한 방식으로 실행되는지 확인이 가능합니다. [DB] 데이터베이스 옵티마이저(Optimizer)에 대하여 쿼리문의 실행 계획을 확인하는 방법 쿼리문의 실행 계획을 확인하는 방법은 EXPLAIN PLAN, AUTOTRACE, SQL TRACE 이렇게 3가지가 있습니다. 실행 계획을 판단하는 방법은 아래 포스팅에 오라클을 활용하여..

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