De-Normalization (반정규화)

DataBaseSQLD

📌 DB 조회 성능 향상 및 개발/운영의 단순화를 위해, 데이터 중복을 허용하거나 통합, 분리하여 Join을 줄이는 성능 향상 기법
= 反정규화, Normalization (정규화)를 되돌리는 것
↔ 비정규화, 정규화를 수행하지 않은 것

• 모든 정규화를 마친 뒤, 조회 성능 이슈가 있을 경우에만 고려
• 💔 단점
  1. 입력, 수정, 삭제 성능의 저하
  2. Inflexibility (비유연성)
  3. Consistency (일관성, 정합성), Integrity (무결성) 문제

Table De-Normalization

1. 테이블 병합: Process 상 Join이 많을 때
   • 💔 1:多의 경우, 1쪽의 일반 Attribute 속성값들이 중복 저장 ➡ 1에 해당하는 Attribute 수가 많을수록 X
2. 테이블 분할
   • 수직 (Attribute 분리)
     • 분리된 Entity 간 1:1 관계 성립
     • Transaction (트랜잭션) 처리 유형 파악 필요
     • ❤️ 사용 빈도가 낮은 속성, 대부분 null을 속성값으로 갖는 속성
   • 수평 (속성 기준으로 Instance 분리 = Partitioning (파티셔닝), 물리적 분리)
     • 분리된 Entity 간 관계 X
3. 테이블 추가
   • 중복 (원격 Join 제거)
   • 통계 (통계치를 미리 계산, 저장)
   • 이력 (Process에 필요한 과거 속성값 저장, Master Table의 속성값 가져와 저장)
   • 부분 (한 Table의 일부 속성만을 가지는 Table 저장)

Column De-Normalization

1. 중복 컬럼 추가: Process 상 Join 이 많을 때
   • 🔎 최근 상품 가격
2. 파생 컬럼 추가: 부하가 예상되는 계산값을 미리 컬럼으로 계산, 저장
   • 🔎 상품 재고, 할인가
3. 이력 테이블 컬럼 추가: 이력 테이블의 조회 기준 컬럼을 미리 추가
   • 🔎 최신 데이터 여부, 시작/종료일
4. PK에 의한 컬럼 추가: 복합키일 경우, Join의 단순화를 위해 단일 인공키를 PK로 추가
5. 응용 시스템 오작동을 위한 이전 데이터 보관 컬럼 추가: 과거 데이터를 임시적으로 중복 보관

Relationship De-Normalization

= 중복 관계 추가

• Process 상 Join이 많을 때
• ❤️ Integrity (무결성) 문제 없음, 이를 지키면서 처리 성능 향상 가능