[sql] SQL 데이터베이스 테이블 데이터 최적화

20 Dec 2023

이번 글에서는 SQL 데이터베이스 테이블의 데이터를 최적화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 데이터 최적화는 데이터베이스의 성능을 향상시키고 공간을 절약하는 데 도움이 됩니다.

1. 인덱싱

인덱싱은 데이터 접근을 빠르게 하기 위한 기술로, 테이블의 열에 대한 인덱스를 생성하는 것입니다. 인덱스를 사용하면 데이터 검색 속도가 향상되고, 대용량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

CREATE INDEX idx_name ON table_name (column_name);

2. 정규화

정규화는 데이터 중복을 최소화하여 데이터를 구조화하는 과정을 말합니다. 중복된 데이터가 줄어들면 저장 공간을 절약할 수 있고, 데이터 수정 시 일괄적으로 수정할 수 있습니다.

3. 파티셔닝

파티셔닝은 대용량 테이블을 관리하기 쉽도록 테이블을 논리적 또는 물리적인 단위로 나누는 것을 말합니다. 파티셔닝을 통해 대량의 데이터를 쉽게 관리할 수 있고, 성능을 향상시킬 수 있습니다.

CREATE TABLE orders (
    order_date DATE,
    customer_id INT,
    total_amount DECIMAL
) PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2010),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2011),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2012)
);

4. 옵티마이저 힌트

옵티마이저 힌트를 사용하면 데이터베이스 옵티마이저가 SQL 쿼리의 실행 계획을 변경하도록 지시할 수 있습니다. 이를 통해 특정 쿼리의 성능을 최적화할 수 있습니다.

SELECT /*+ INDEX(p idx_name) */ column1, column2 
FROM table_name p 
WHERE column3 = 'value';

이러한 방법들을 사용하여 SQL 데이터베이스 테이블의 데이터를 최적화할 수 있습니다. 데이터의 성능을 향상시키고, 공간을 절약하여 효율적으로 데이터를 관리할 수 있습니다.

참고 자료

Oracle Documentation: https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/19/dwhsg/partitioning-tables-and-indexes.html
PostgreSQL Documentation: https://www.postgresql.org/docs/current/ddl-partitioning.html