관계형 데이터베이스에서 데이터 캐싱을 사용하여 성능을 향상시킬 때, 데이터 구조를 반정규화할 수 있습니다. 이는 데이터를 중복 저장하거나 테이블을 합치는 등의 작업을 통해 성능을 최적화하는 것을 의미합니다.

예시

온라인 상점의 제품 카탈로그를 고려해 보겠습니다. 제품 데이터를 제품 테이블과 재고 테이블로 분리하여 정규화했을 때, 매번 제품을 조회할 때마다 조인 연산을 수행해야 합니다. 이는 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

이러한 경우 데이터 캐싱을 활용하여 반정규화를 진행할 수 있습니다. 제품 정보와 재고 정보를 한 테이블에 결합하여 하나의 캐시 테이블을 생성합니다. 이로써 제품 조회 시에 조인 연산을 수행하지 않고 효율적으로 데이터를 얻을 수 있습니다.

CREATE TABLE CachedProductInfo AS
SELECT p.*, i.stock_level
FROM Products p
INNER JOIN Inventory i ON p.product_id = i.product_id;

위의 예시에서는 제품 정보와 재고 정보를 캐싱하여 효과적으로 조회할 수 있는 반정규화된 테이블을 생성합니다.

요약

데이터 캐싱을 통한 반정규화는 성능 향상을 위한 중요한 전략 중 하나입니다. 이를 통해 데이터베이스 시스템의 응답 시간을 최적화할 수 있습니다.

반정규화에는 일부 중복과 데이터 무결성의 손실이 따를 수 있으므로, 관리 및 유지보수 측면에서 주의가 필요합니다. 올바른 상황에서 적절하게 활용된다면, 데이터 캐싱을 통한 반정규화는 데이터베이스 성능 최적화에 큰 도움이 될 수 있습니다.

참고 자료

• Database Normalization and Denormalization
• Understanding Denormalization in Database with Examples
• SQL Performance Tuning Tips