[sql] 반정규화와 분산 데이터베이스
목차
반정규화
개념
반정규화(Denormalization)는 관계형 데이터베이스의 정규화된 스키마를 변경하여 성능을 향상시키는 과정이다.
보통 성능 향상이 필요한 경우에 활용되며, 검색 및 조인 연산을 줄여 성능을 향상시킬 수 있다.
예시
주문 정보를 저장하는 테이블과 사용자 정보를 저장하는 테이블이 서로 조인되는 경우, 성능 저하가 발생할 수 있다. 이때, 주문 정보와 사용자 정보를 하나의 테이블로 합쳐 성능을 향상시킬 수 있다.
장단점
- 장점: 조회 성능 향상, 데이터베이스 모델 간소화
- 단점: 데이터 중복 증가, 데이터 무결성 위험
분산 데이터베이스
개념
분산 데이터베이스(Distributed Database)는 물리적으로 분산된 네트워크 상의 여러 컴퓨터에 데이터를 저장하는 데이터베이스이다.
분산 데이터베이스는 데이터에 대한 효율적인 접근과 관리를 가능하게 하며, 장애가 발생했을 때 시스템을 복구하는 등의 장점이 있다.
예시
은행 시스템에서 지점 별로 데이터를 관리하고 중앙 시스템에서 데이터를 통합하는 경우 분산 데이터베이스가 활용된다.
장단점
- 장점: 데이터 접근 및 관리 효율화, 시스템 확장성
- 단점: 데이터 일관성 유지 어려움, 네트워크 부하
결론
반정규화는 성능 향상을 위해 데이터 중복을 감수하는 반면, 분산 데이터베이스는 시스템 확장성과 데이터 관리 효율화를 위해 데이터를 분산 저장하는 것이다.
어떤 상황에서든 적절한 지식과 전문적인 판단이 필요하며, 각 방법의 장단점을 고려하여 적절하게 활용하여야 한다.