데이터 압축은 데이터베이스에서 저장소를 최적화하고 비용을 줄이는 데 중요한 요소입니다. 데이터를 압축하면 디스크 공간을 절약하고 입출력 속도도 향상될 수 있습니다. 그러나 데이터를 압축하면 압축과 해제에 따른 추가적인 프로세싱 비용이 발생할 수 있습니다.

데이터 압축의 효과

데이터를 압축하면 보다 적은 저장소 공간을 사용하여 데이터를 저장할 수 있습니다. 압축된 데이터는 디스크에 효율적으로 저장되어 입출력 작업이 빨라질 수 있습니다. 또한, 네트워크 대역폭을 절약할 수 있어 데이터 전송 비용을 절감할 수도 있습니다.

데이터 압축의 비용

데이터를 압축하면 압축된 데이터를 읽거나 쓰는 작업에 추가적인 CPU 자원이 필요합니다. 압축된 데이터를 읽기 위해서는 먼저 압축을 해제해야 하며, 데이터를 쓰기 전에는 데이터를 압축해야합니다. 이러한 추가 작업으로 인해 CPU 부하가 증가할 수 있습니다.

데이터 압축 전략

적절한 데이터 압축 전략을 선택하는 것이 중요합니다. 가장 많이 사용되는 데이터 압축 알고리즘은 Lempel-Ziv 알고리즘과 Huffman 코딩입니다. 각 데이터 성격에 맞는 압축 알고리즘을 선택하고, 압축 비용과 효과를 고려하여 적절한 압축 비율을 결정해야 합니다.

데이터 압축은 비용과 효과를 적절히 고려하여 결정해야 하며, 데이터베이스 성능 및 비용 관리에 중요한 영향을 미칩니다.

참조:

• https://www.ibm.com/docs/en/db2/11.1?topic=storage-data-compression
• https://www.postgresql.org/docs/9.0/storage-toast.html