[sql] 반정규화된 데이터의 관리 방법

22 Dec 2023

반정규화는 데이터베이스 설계 과정에서 성능 향상을 위해 정규화된 데이터 모델을 재조정하는 과정입니다. 이러한 과정에서 데이터 중복성이 증가하여 데이터 관리가 복잡해질 수 있습니다. 이러한 상황에서 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 몇 가지 방법이 있습니다.

인덱싱

반정규화된 데이터는 데이터 중복성이 증가하고, 데이터 양이 많아질 수 있습니다. 데이터에 접근 및 검색 속도를 향상시키기 위해 필요한 속성에 대해 적절한 인덱스를 생성하는 것이 중요합니다. 이를 통해 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

CREATE INDEX idx_name ON table_name (column_name);

뷰 활용

반정규화된 테이블을 사용하여 정규화된 뷰를 생성함으로써, 사용자가 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 이로써 데이터 중복성을 줄이고, 일관성을 유지하면서도 데이터를 효과적으로 제공할 수 있습니다.

CREATE VIEW view_name AS
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

데이터 캐싱

데이터 액세스의 빈도가 높은 경우, 해당 데이터를 캐싱하여 재검색을 피함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이때 사용되는 캐시 메커니즘들로는 메모리 캐시, 분산 캐시 등이 있습니다. 데이터의 일관성을 위해 주의하여야 하며, 데이터 업데이트를 감안하여 적절한 캐시 전략을 수립해야 합니다.

# 캐시 메커니즘에 따라 구현 방식이 상이합니다.

데이터 파티셔닝

데이터 양이 많아질 경우, 데이터를 파티셔닝하여 데이터를 물리적으로 분할하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 시간 기반으로, 범위 기반으로, 해시 기반으로 등 다양한 방식으로 데이터를 파티셔닝할 수 있습니다.

# 데이터 파티셔닝 구현 예시

반정규화된 데이터를 관리하는 것은 데이터 일관성과 성능 향상 사이의 균형을 유지하며 최적의 방법을 선택하는 것입니다.

참고 자료:

https://javarevisited.blogspot.com/2019/03/how-to-handle-normalization-and-denormalization-in-database-design.html
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-index-transact-sql
https://www.vertabelo.com/blog/technical-articles/speeding-up-queries-data-partitioning-in-postgresql/