DB modeling


### reference 는 서로 가지되 결정권은 상위에서
데이터 모델 구조에 의해 성능이 저하될 수도 있고 데이터가 대용량이 됨으로 인해 불가피하게 성능이 저하되어 나타나는 경우도 있다. 또한 인덱스 특성을 충분히 고려하지 않고 인덱스를 생성함으로 인해 성능이 저하되어 나타나는 경우도 있다.
 일반적으로 성능이라고 하면 데이터조회의 성능을 의미하곤 한다. 그 이유는 데이터입력/수정/삭제는 일시적이고 빈번하지 않고 단건 처리가 많은 반면 데이터조회의 경우는 반복적이고 빈번하며 여러 건을 처리하는 경우가 많기 때문이다. 
 일반적인 트랜잭션의 성격이 조회의 패턴을 가지고 있다는 것이고 업무에 따라서는 입력/수정/삭제의 성능이 중요한 경우도 있다.따라서 데이터 모델링을 할 때 어떤 작업 유형에 따라 성능 향상을 도모해야 하는지 목표를 분명하게 해야 정확한 성능향상 모델링을 할 수 있음을 기억해야 한다. 
**성능 데이터 모델링**이란 데이터베이스 성능향상을 목적으로 설계단계의 데이터 모델링 때부터 정규화, 반정규화, 테이블통합, 테이블분할, 조인구조, PK, FK 등 여러 가지 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것으로 정의할 수 있다.
 성능 데이터 모델링이 단순히 반정규화만을 의미하지 않음을 주목해야 한다. 성능데이터 모델링은 정규화를 통해서도 수행할 수 있고 인덱스의 특징을 고려해서 칼럼의 순서도 변형할 수 있다. 또한 대량의 데이터특성에 따라 비록 정규화된 모델이라도 테이블을 수직 또는 수평분할하여 적용하는 방법도 있고 논리적인 테이블을 물리적인 테이블로 전환할 때 데이터 처리의 성격에 따라 변환하는 방법도 성능 데이터 모델링의 범주에 포함될 수 있다.
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### 성능 향상을 위한 비용은 사전에 할수록 비용이 들지 않는다.
많은 프로젝트에서 분석/설계단계 때부터 성능에 대비한 설계를 하지 않고, 성능이 저하된 결과만을 대상으로 문제발생 시점에 근시안적인 튜닝을 적용하고 있다. 마치 SQL 튜닝이 모든 것인 것처럼 그것이 마법인 것처럼 SQL문장에만 집중하여 튜닝을 하는 프로젝트의 현장이 아직도 많이 있다. 
만약 어떤 트랜잭션이 해당 비즈니스 처리에 핵심적이고 사용자 업무처리에 있어 중요함을 가지고 있고 성능이 저하되면 안되는 특징을 가지고 있다면, 프로젝트 초기에 운영환경에 대비한 테스트 환경을 구현하고 그곳에 트랜잭션을 발생시켜 실제 성능을 테스트해 보아야 한다. 

# Consideration


① 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행한다.
② 데이터베이스 용량산정을 수행한다.
③ 데이터베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다.
④ 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행한다.
⑤ 이력모델의 조정, PK/FK조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 등을 수행한다.
⑥ 성능관점에서 데이터 모델을 검증한다.
정규화된 모델이 데이터를 주요 관심사별로 분산시키는 효과가 있기 때문에 그 자체로 성능을 향상시키는 효과가 있다. 
일단 정규화가 완성된 모델에 대해서 해당 데이터 모델의 각각의 엔터티에 어느 정도 트랜잭션이 들어오는지 살펴볼 필요가 있다. 이 때 가장 좋은 방법이 엔터티에 대한 용량산정을 하는 것이다. 각각의 엔터티(테이블)에 대한 용량산정을 수행하면 어떤 엔터티(테이블)에 데이터가 집중되는지 파악할 수 있다. 이 용량산정은 엔터티별로 데이터가 대용량인지를 구분하게 하기 때문에 테이블에 대한 성능고려를 엄격하게 적용해야 하는지 기준이 될 수 있다.
또한 데이터 모델에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악할 필요가 있다. 트랜잭션의 유형에 대한 파악은 CRUD 매트릭스를 보고 파악하는 것도 좋은 방법이 될 수 있고 객체지향 모델링을 적용한다면 시퀀스 다이어그램을 보면 트랜잭션의 유형을 파악하기에 용이하다. 
 트랜잭션의 유형을 파악하게 되면 SQL문장의 조인관계 테이블에서 데이터조회의 칼럼들을 파악할 수 있게 되어 그에 따라 성능을 고려한 데이터 모델을 설계할 수 있다
이렇게 파악된 용량산정과 트랜잭션의 유형데이터를 근거로 정확하게 테이블에 대해 반정규화를 적용하도록 한다. 반정규화는 테이블, 속성, 관계에 대해 포괄적인 반정규화의 방법을 적용해야 한다. 
또한 대량 데이터가 처리되는 이력모델에 대해 성능고려를 하고 PK/FK의 순서가 인덱스 특성에 따라 성능에 영향을 미치는 영향도가 크기 때문에 반드시 PK/FK를 성능이 우수한 순서대로 칼럼의 순서를 조정해야 한다.

# Reference


> [데이터 전문가 지식포털 DBGuide.net](http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&boardUid=148183&boardConfigUid=9&categoryUid=216&boardIdx=133&boardStep=1)




