반정규화 (의미, 목적, 대안, 방법)

DATA ON-AIR 반정규화와 성능 글의 요약본임을 밝힙니다.

 

반정규화란

정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발/운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링의 기법을 의미한다.

 

왜 반정규화 하는가?

데이터 무결성이 깨질 수 있는 위험을 무릅쓰고 데이터를 중복하여 반정규화를 적용하는 이유는 데이터를 조회할 때 디스크 I/O량이 많아서 성능이 저하되거나 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상되거나 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우 반정규화를 수행하게 된다.

기본적으로 정규화는 입력/수정/삭제에 대한 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 조회에 대해서도 성능을 향상시키는 역할을 한다. 그러나 정규화만을 수행하면 엔터티의 갯수가 증가하고 관계가 많아져 일부 여러 개의 조인이 걸려야만 데이터를 가져오는 경우가 있다. 이러한 경우 업무적으로 조회에 대한 처리성능이 중요하다고 판단될 때 부분적으로 반정규화를 고려하게 되는 것이다.

 

언제 반정규화 하는가?

- 자주 사용되는 테이블에 접근(Access)하는 프로세스의 수가 많고 항상 일정한 범위만을 조회하는 경우에 반정규화를 검토한다.
- 테이블에 대량의 데이터가 있고 대량의 데이터 범위를 자주 처리하는 경우에 처리범위를 일정하게 줄이지 않으면 성능을 보장할 수 없을 경우에 반정규화를 검토한다.
- 통계성 프로세스에 의해 통계 정보를 필요로 할 때 별도의 통계테이블(반정규화 테이블)을 생성한다.
- 테이블에 지나치게 많은 조인(JOIN)이 걸려 데이터를 조회하는 작업이 기술적으로 어려울 경우 반정규화를 검토한다.

 

반정규화의 대안은 무엇인가?

가급적이면 데이터를 중복하여 데이터 무결성을 깨뜨릴 위험을 제어하기 위하여 반정규화를 결정하기 이전에 성능을 향상시킬 수 있는 다른 방법을 모색하도록 한다.

- 뷰가 조회의 성능을 향상시키는 역할을 수행하지는 않지만, 개발자별로 SQL문장을 만드는 방법에 따라 성능저하가 나타날 수 있으므로 성능을 고려한 뷰를 생성하여 개발자가 뷰를 통해 접근하게 함으로써 성능저하의 위험을 예방하는 것도 좋은 방법이 된다.

- 클러스터링을 적용하는 방법은 대량의 데이터를 특정 클러스터링 팩트에 의해 저장방식을 다르게 하는 방법이다. 단 데이터를 입력/수정/삭제하는 경우 성능이 많이 저하되므로 조회중심의 테이블이 아니라면 생성하면 안되는 오브젝트이다.

=> 클러스터링이 무엇?

- 인덱스를 통해 성능을 충분히 확보할 수 있다면 인덱스를 조정하여 반정규화를 회피하도록 한다.

=> 인덱스는 어떻게 설정?

- 대량의 데이터는 Primary Key의 성격에 따라 부분적인 테이블로 분리할 수 있다. 즉 인위적인 테이블을 통합/분리하지 않고 물리적인 저장기법에 따라 성능을 향상시킬 수 있는 파티셔닝을 고려해 볼 수 있다. 이 경우는 데이터가 특정 기준(파티셔닝 키)에 의해 다르게 저장되고 파티셔닝 키에 따른 조회가 될 때 성능이 좋아지는 특성이 있다.

=> 파티셔닝 종류와 특징은?

- 응용 애플리케이션에서 메모리 영역에 데이터를 처리하기 위한 값을 캐쉬한다든지 중간 클래스 영역에 데이터를 캐쉬하여 공유하게 하여 성능을 향상 시키는 것도 성능을 향상시키는 방법이 될 수 있다.

 

어떻게 반정규화 하는가?

- 테이블 반정규화: 테이블 병합, 테이블 분할, 테이블 추가가 있다.