데이터베이스 스키마 최적화는 데이터 모델을 최상으로 설계하고 조정하는 프로세스를 말합니다. 이는 데이터베이스 성능을 개선하고 관리를 향상시키는 데에 중요한 역할을 합니다.

1. 정규화

데이터베이스 스키마 최적화의 첫 번째 단계는 정규화입니다. 정규화는 데이터 중복을 최소화하여 데이터 일관성을 유지하고 데이터베이스 구조를 단순화하는 프로세스입니다. 예를 들어, 고객 정보와 주문 정보가 동시에 포함된 테이블이 필요한 경우, 이를 별도의 테이블로 분할하여 중복을 제거합니다.

2. 역정규화

반대로, 역정규화는 성능 향상을 위해 테이블을 병합하거나 중복 데이터를 보관하는 등의 작업을 수행합니다. 이는 데이터베이스 조회 성능을 최적화하는 데에 도움이 됩니다.

-- 역정규화 예시: 주문 테이블과 고객 테이블을 조인하지 않고 주문과 고객 정보를 함께 보관
CREATE TABLE 주문_상세 (
    주문ID INT,
    고객ID INT,
    고객이름 VARCHAR(50),
    주문일자 DATE,
    상품ID INT,
    ...
)

3. 인덱싱

적절한 인덱싱은 데이터베이스 성능 향상에 중요한 역할을 합니다. 자주 검색되는 컬럼을 기준으로 인덱스를 생성하여 조회 성능을 최적화합니다.

-- 인덱스 생성 예시
CREATE INDEX idx_주문일자 ON 주문(주문일자)

4. 파티셔닝

데이터의 양이 많아지면 효율적인 관리를 위해 파티셔닝이 필요할 수 있습니다. 파티셔닝을 통해 특정 기준에 따라 데이터를 분할하여 관리하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

결론

데이터베이스 스키마 최적화를 통해 데이터 모델을 최적화하고 성능을 개선할 수 있습니다. 이는 데이터베이스 관리 및 응용프로그램의 성능 향상에 중요한 역할을 합니다.

관련 참고 자료:

• 데이터베이스 스키마 설계 및 최적화, 링크