쿼리 성능은 데이터베이스 모델링에 따라 많은 변화를 보일 수 있습니다. 데이터베이스 모델링은 데이터를 구조화하고 관리하는 방법을 결정하는 중요한 단계입니다. 데이터베이스 모델링을 바르게 수행하면 쿼리 실행 시 성능 향상을 기대할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 몇 가지 일반적인 데이터베이스 모델링 방법에 따른 쿼리 성능 변화에 대해 알아보겠습니다.
1. 정규화(Normalization)
정규화는 데이터베이스 설계에서 중복 데이터를 최소화하기 위해 사용되는 기법입니다. 정규화를 통해 데이터를 논리적인 관계로 분리하고 테이블을 작게 유지함으로써 성능 향상을 이룰 수 있습니다.
예를 들어, 주문 정보를 저장하는 orders 테이블과 고객 정보를 저장하는 customers 테이블이 있다고 가정해봅시다. 이 두 테이블을 정규화하지 않은 상태에서는 주문 시 고객의 이름과 주소 정보가 반복해서 저장될 수 있습니다. 그러나 정규화를 통해 customers 테이블의 고객 정보를 고유하게 저장하고, orders 테이블에는 고객의 ID만 저장하게 됩니다. 이렇게 함으로써 고객 정보를 한 번만 저장하므로, 데이터베이스 조회 시 성능이 향상됩니다.
2. 역정규화(Denormalization)
역정규화는 정규화의 반대 개념으로, 데이터의 조회 성능을 향상시키기 위해 사용됩니다. 정규화된 테이블을 병합하거나 중복 데이터를 추가함으로써 쿼리의 응답 시간을 단축시킬 수 있습니다.
예를 들어, 주문 정보와 고객 정보를 정규화하지 않은 상태에서는 이미 주문 내역에 고객의 이름과 주소 정보가 함께 저장되어 있기 때문에, 주문 내역을 조회할 때 추가적인 조인 작업이 필요하지 않습니다. 이렇게 함으로써 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 역정규화는 데이터의 중복을 허용하기 때문에 데이터의 일관성을 유지하는 작업이 필요합니다.
3. 인덱싱(Indexing)
인덱싱은 쿼리의 실행 속도를 향상시키기 위해 데이터베이스 내에 특정 열에 대한 인덱스를 생성하는 기법입니다. 인덱스는 데이터베이스 내에 특정 값을 가리키는 포인터로 생각할 수 있습니다. 쿼리가 실행될 때 데이터베이스는 인덱스를 참조하여 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다.
예를 들어, customers 테이블의 last_name열에 인덱스를 추가하면, 성으로 고객을 조회할 때의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 인덱스를 사용하면 데이터베이스는 보다 적은 데이터를 검색하고 필요한 결과를 더 빠르게 제공할 수 있습니다.
4. 파티셔닝(Partitioning)
파티셔닝은 대량의 데이터를 논리적으로 분할하여 관리하는 기법입니다. 파티셔닝을 통해 데이터베이스가 파티션 간에 쿼리를 병렬로 실행할 수 있으므로, 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어, 주문 정보를 저장하는 orders 테이블을 주문 날짜를 기준으로 파티셔닝한다고 가정해봅시다. 매월 새로운 파티션을 생성하면, 특정 날짜 범위에 해당하는 주문 내역을 더 쉽게 조회할 수 있습니다. 이로 인해 데이터베이스의 쿼리 성능이 개선될 수 있습니다.
결론
데이터베이스 모델링은 쿼리 실행 성능에 큰 영향을 미칩니다. 정규화와 역정규화를 통해 데이터의 구조를 최적화하고, 인덱싱과 파티셔닝을 통해 쿼리의 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다. 적절한 데이터베이스 모델링을 수행하여 데이터베이스의 성능을 극대화하는 것이 중요합니다.
참고자료
#데이터베이스 #모델링