오랫동안 사용되는 데이터베이스 시스템은 조직의 요구 사항이 변화함에 따라 리팩토링이 필요할 수 있습니다. 데이터베이스 리팩토링은 데이터베이스 구조를 개선하고 성능을 향상시키는 프로세스입니다. 이번 블로그 포스트에서는 데이터베이스 리팩토링과 잘못된 모델링 수정 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터베이스 리팩토링이란?

데이터베이스 리팩토링은 기존 데이터베이스의 구조를 변경하거나 개선하는 작업을 말합니다. 이 작업은 데이터베이스의 성능, 유지 보수, 확장성 및 유연성을 향상시킬 수 있습니다. 데이터베이스 리팩토링은 데이터베이스 모델링, 인덱스 조정, 정규화, 비정규화 등 다양한 방법을 사용하여 수행할 수 있습니다.

잘못된 모델링 수정 방법

잘못된 데이터베이스 모델링은 데이터의 일관성, 무결성, 성능 등에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 다음은 일반적인 잘못된 모델링 문제와 수정 방법에 대한 몇 가지 예시입니다.

1. 중복 데이터

중복 데이터는 데이터베이스의 크기를 증가시키고 데이터의 일관성을 해치는 원인이 됩니다. 중복 데이터를 해결하기 위해서는 정규화를 통해 데이터를 분리하고 관계를 설정해야 합니다. 또한, 외래 키 제약 조건을 추가하여 데이터의 무결성을 유지할 수 있습니다.

2. 비정규화

비정규화는 성능 향상을 위해 데이터를 중복 저장하는 것을 의미합니다. 하지만 과도한 비정규화로 인해 데이터의 일관성이 떨어지거나 데이터의 갱신이 어려울 수 있습니다. 따라서, 비정규화된 데이터베이스를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

3. 인덱스 부재

인덱스는 데이터베이스 쿼리의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 잘못된 인덱스 설정은 쿼리의 실행 속도를 저하시킬 수 있습니다. 인덱스를 추가하거나 기존 인덱스를 조정하여 데이터베이스의 성능을 개선할 수 있습니다.

결론

데이터베이스 리팩토링과 잘못된 모델링 수정은 데이터베이스 시스템의 성능과 유지 보수성을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 효과적으로 수행하기 위해서는 데이터베이스 구조를 탐색하고 문제를 식별하여 적절한 리팩토링과 모델링 수정을 수행해야 합니다.

참고문헌

• Scott W. Ambler, Pramod J. Sadalage, “Refactoring Databases: Evolutionary Database Design”
• Martin Fowler, “Patterns of Enterprise Application Architecture”

#데이터베이스 #리팩토링