물리 데이터 모델 설계

논리 데이터 모델의 품질 검증개념

논리 데이터 모델의 품질 검증은 모델이 정확하고 유용하며 효과적으로 작동하는지를 확인하는 프로세스입니다. 이를 위해 다양한 요소들을 고려하여 모델의 품질을 평가하게 됩니다. 주요 개념은 다음과 같습니다:

1. 완전성(Completeness): 모델이 모든 필수적인 데이터 요소를 포함하고 있는지를 확인합니다. 필요한 모든 데이터가 모델에 포함되어야 합니다.
2. 중복 배제(Non-redundancy): 중복된 데이터가 없는지를 검증합니다. 중복된 데이터는 데이터의 일관성을 해치고 저장 공간을 낭비할 수 있습니다.
3. 비즈니스 룰(Business Rules): 비즈니스 요구사항과 규칙을 모델에 적절하게 반영하고 있는지를 확인합니다. 모델이 비즈니스 요구사항을 충족시켜야 합니다.
4. 데이터 재사용(Data Reusability): 모델이 다른 시스템이나 프로세스에서도 재사용 가능한지를 확인합니다. 재사용 가능한 모델은 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.
5. 안정성 및 확장성(Stability and Scalability): 모델이 변화에 대응할 수 있는지를 평가합니다. 안정성은 모델의 변경이 다른 부분에 미치는 영향을 줄이는 것을 의미하며, 확장성은 모델이 새로운 요구사항을 수용할 수 있는 능력을 나타냅니다.
6. 간결성(Conciseness): 모델이 명확하고 간결하게 표현되어 있는지를 확인합니다. 불필요한 정보나 복잡성을 최소화해야 합니다.
7. 의사소통(Communicability): 모델이 다른 이해관계자들에게 명확하게 전달될 수 있는지를 확인합니다. 모델이 이해하기 쉽고 의사소통이 원활해야 합니다.
8. 통합성(Integration): 다른 데이터 모델이나 시스템과의 통합이 가능한지를 평가합니다. 모델이 다른 시스템과 상호 작용할 수 있어야 합니다.

 

데이터 모델의 품질을 검증 기준

1. 정확성(Accuracy): 데이터 모델이 실제 세계를 정확하게 반영하고 있는지를 확인합니다. 모델이 실제 데이터와 일치하고 비즈니스 요구사항을 충족시키는지를 검토합니다.
2. 완전성(Completeness): 데이터 모델이 필요한 모든 정보를 포함하고 있는지를 확인합니다. 필수적인 데이터 요소가 누락되지 않았는지를 검토합니다.
3. 준거성(Relevance): 데이터 모델이 해당 비즈니스나 문제 영역에 적합한지를 평가합니다. 비즈니스 요구사항과 모델의 관련성을 확인하고 필요한 정보를 적절하게 포함하고 있는지를 검토합니다.
4. 최신성(Timeliness): 데이터 모델이 최신 정보를 반영하고 있는지를 확인합니다. 데이터가 오래된 정보를 기반으로 구성되어 있지 않고, 최신 상태를 유지하고 있는지를 검토합니다.
5. 일관성(Consistency): 데이터 모델 내의 모든 요소가 서로 일관성을 유지하는지를 확인합니다. 모델의 각 요소 간에 모순이 없고, 모델 전체가 일관되게 구성되어 있는지를 검토합니다.
6. 활용성(Usability): 데이터 모델이 쉽게 이해되고 사용될 수 있는지를 평가합니다. 모델이 사용자들에게 직관적이고 쉽게 접근 가능한 형태로 구성되어 있는지를 확인합니다.

반정규화(Denormalization)

반정규화(Denormalization)는 데이터베이스 설계의 과정 중에 정규화된 데이터 모델을 일부 의도적으로 비정규화하는 프로세스를 말합니다. 일반적으로 성능 향상이나 쿼리 실행 속도를 개선하기 위해 사용됩니다. 반정규화는 데이터베이스의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있지만, 그 사용은 주의하여야 합니다. 일반적으로 다음과 같은 상황에서 반정규화를 고려할 수 있습니다:

1. 조인 최소화: 정규화된 데이터 모델에서는 여러 테이블에 데이터가 분산되어 있기 때문에 데이터를 검색하려면 조인 연산을 수행해야 합니다. 이 때문에 데이터베이스 성능이 저하될 수 있습니다. 반정규화는 이러한 조인을 최소화하여 성능을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.
2. 복잡한 쿼리 간소화: 정규화된 데이터 모델에서는 데이터를 검색하기 위해 복잡한 쿼리를 작성해야 할 수 있습니다. 이를 간소화하기 위해 반정규화를 사용할 수 있습니다. 반정규화는 데이터를 중복 저장하여 쿼리를 간단하게 만들 수 있습니다.
3. 읽기 성능 향상: 정규화된 데이터 모델은 쓰기 연산을 최적화하는 경우가 많습니다. 하지만 읽기 연산을 최적화하기 위해서는 반정규화를 사용할 수 있습니다. 데이터를 중복 저장하여 읽기 연산의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
4. 캐시 성능 향상: 정규화된 데이터 모델에서는 쿼리 결과를 캐시하기 어려울 수 있습니다. 반정규화를 사용하면 캐시 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터를 중복 저장하여 캐시 메모리에 더 많은 데이터를 저장할 수 있습니다.

 

1. 뷰(View) 및 테이블적용: 뷰는 하나 이상의 테이블로부터 유도된 가상 테이블로, 필요한 데이터만을 보여주거나 다양한 형태로 변환하여 사용자에게 제공할 수 있습니다. 반정규화를 위해 뷰를 적용할 수 있습니다. 뷰를 사용하여 복잡한 조인이나 계산 작업을 사전에 수행하여 데이터 접근 속도를 향상시키거나, 특정 사용자 또는 응용프로그램에 필요한 데이터를 제한적으로 노출시킬 수 있습니다.
2. 클러스터링(Clustering) 적용: 클러스터링은 물리적으로 서로 밀접하게 관련된 레코드들을 동일한 물리적 데이터 블록에 저장하는 것을 의미합니다. 클러스터링은 자주 함께 접근되는 데이터들을 함께 저장하여 디스크 I/O를 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 클러스터링은 데이터베이스의 반정규화 기법 중 하나로 사용될 수 있습니다.
3. 인덱스(Index) 적용: 인덱스는 데이터베이스에서 검색 속도를 향상시키기 위해 사용되는 구조로, 특정 열에 대한 빠른 검색을 가능하게 합니다. 반정규화를 위해 인덱스를 적용할 수 있습니다. 자주 사용되는 조건으로 인덱스를 생성하거나 복합 인덱스를 사용하여 검색 성능을 향상시킬 수 있습니다.
4. 응용 애플리케이션 수정: 데이터베이스의 반정규화는 종종 응용 프로그램의 수정을 필요로 합니다. 데이터베이스의 구조가 변경되면 응용 프로그램도 해당 변경 사항에 맞게 수정되어야 합니다. 예를 들어, 새로운 테이블이나 뷰를 사용하거나 인덱스가 추가되었다면, 응용 프로그램의 쿼리나 데이터 접근 코드를 해당 변경 사항에 맞게 수정해야 할 수 있습니다.

테이블 반정규화

테이블 반정규화는 정규화된 상태의 데이터베이스 테이블을 비정규화하는 과정을 말합니다. 주로 성능 향상이나 데이터베이스의 효율성을 높이기 위해 적용됩니다. 여러 가지 방법으로 테이블을 반정규화할 수 있지만, 주로 다음과 같은 방법들이 사용됩니다:

1. 테이블 병합 (Table Merge): 정규화된 상태에서 여러 테이블로 분리되어 있는 데이터를 하나의 테이블로 합치는 과정입니다. 이를 통해 조인 연산을 줄이고 조회 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 주문 정보와 고객 정보가 각각 별도의 테이블에 저장되어 있는 경우, 이를 하나의 테이블로 병합하여 주문 정보와 고객 정보를 함께 저장할 수 있습니다.
2. 테이블 분할 (Table Splitting): 하나의 테이블에 저장된 데이터를 여러 개의 테이블로 분할하는 과정입니다. 대규모 테이블을 여러 개의 작은 테이블로 분할하여 데이터 접근 속도를 향상시키거나, 데이터의 논리적인 관계를 유지하기 위해 사용될 수 있습니다.
3. 테이블 추가 (Table Addition): 새로운 열이나 속성을 기존의 테이블에 추가하는 과정입니다. 이를 통해 데이터의 중복성을 줄이고 쿼리 작업을 간편하게

 

컴럼 반정규화

1. 중복 컬럼 추가 (Adding Duplicate Columns): 필요한 경우, 다른 테이블에서 데이터를 반복 저장하여 중복 컬럼을 추가할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 조회할 때 조인을 피하고 조회 성능을 향상시킬 수 있습니다.
2. 파생 컬럼 추가 (Adding Derived Columns): 데이터를 계산하여 파생된 결과를 저장하는 컬럼을 추가할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 계산 작업을 미리 수행하여 데이터 접근 속도를 향상시킬 수 있습니다.
3. 이력 테이블 컬럼 추가 (Adding Columns for Historical Data): 이력 데이터를 추적하기 위해 이력 테이블에 추가 컬럼을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 변경 이력을 추적하고 과거 데이터를 복원할 수 있습니다.
4. 주 키에 의한 컬럼 추가 (Adding Columns Based on Primary Key): 주 키에 의한 조인을 피하기 위해, 주 키에 해당하는 컬럼을 추가할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 검색하거나 연결할 때 조인 연산을 피할 수 있습니다.
5. 응용 시스템 오작동을 위한 컬럼 추가 (Adding Columns for Application Malfunction): 응용 시스템의 오작동을 방지하거나 예방하기 위해 추가적인 컬럼을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 응용 시스템의 버그를 수정하기 위해 추가적인 컬럼을 사용할 수 있습니다.

뷰(View)

뷰(View)는 데이터베이스 내의 하나 이상의 테이블에서 선택된 행과 열의 집합으로 구성된 가상의 테이블입니다. 이는 사용자가 데이터베이스에 저장된 데이터를 간편하게 조회하고 조작할 수 있도록 돕는 논리적인 데이터베이스 객체입니다. 뷰는 다음과 같은 몇 가지 중요한 특징을 가지고 있습니다:

1. 가상 테이블: 뷰는 실제로 데이터를 저장하지 않고, 데이터베이스 내의 다른 테이블로부터 데이터를 동적으로 가져와서 사용자에게 보여주는 가상의 테이블입니다.
2. 데이터 접근 제어: 뷰를 사용하여 사용자에게 필요한 데이터만 노출시킬 수 있으며, 데이터 접근을 제어할 수 있습니다. 이는 데이터 보안과 무결성을 유지하고 민감한 정보에 대한 접근을 제한하는 데 도움이 됩니다.
3. 데이터의 간소화된 표현: 뷰를 사용하여 복잡한 쿼리를 간소화하고 데이터를 사용자가 이해하기 쉬운 형태로 표현할 수 있습니다. 이는 데이터베이스의 사용자가 데이터를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있도록 돕습니다.
4. 조인과 집계 연산: 뷰를 사용하여 여러 테이블 간의 조인 연산이나 집계 연산을 미리 수행할 수 있습니다. 이는 사용자가 효율적으로 데이터를 조회하고 분석할 수 있도록 돕습니다.
5. 장점과 활용: 뷰를 사용하여 데이터의 일관성을 유지하고 데이터베이스의 구조를 유연하게 관리할 수 있습니다. 또한, 뷰를 사용하여 다양한 응용 프로그램과 시스템에서 동일한 데이터에 접근할 수 있습니다.

시스템 카탈로그(System Catalog)

시스템 카탈로그(System Catalog)는 데이터베이스 시스템에서 메타데이터(meta-data)를 저장하는 시스템 데이터베이스입니다. 메타데이터는 데이터베이스 객체(object)에 대한 정보를 포함하며, 데이터베이스 객체의 구조, 정의, 속성 및 상태 등을 기록합니다. 시스템 카탈로그는 다음과 같은 정보를 포함할 수 있습니다:

1. 테이블 및 뷰 정보: 데이터베이스에 존재하는 테이블과 뷰의 이름, 속성, 구조 등의 정보를 포함합니다. 이 정보를 통해 데이터베이스 사용자가 데이터베이스 객체를 쉽게 식별하고 이해할 수 있습니다.
2. 인덱스 정보: 테이블에 생성된 인덱스의 종류, 구조, 키 등의 정보를 포함합니다. 이를 통해 데이터베이스 관리자는 데이터 접근을 최적화하고 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
3. 제약 조건 정보: 데이터베이스 객체에 적용된 제약 조건(Primary Key, Foreign Key, Unique, Check 등)의 정보를 포함합니다. 이를 통해 데이터의 무결성을 유지하고 데이터베이스의 일관성을 보장할 수 있습니다.
4. 사용자 및 권한 정보: 데이터베이스에 등록된 사용자의 정보와 사용자에게 부여된 권한(관리자, 읽기/쓰기 권한 등)의 정보를 포함합니다. 이를 통해 데이터베이스 관리자는 데이터베이스 접근을 제어하고 보안을 유지할 수 있습니다.
5. 시스템 구성 정보: 데이터베이스 시스템의 구성 정보와 설정 정보를 포함합니다. 이를 통해 데이터베이스 관리자는 시스템의 상태를 모니터링하고 필요한 조치를 취할 수 있습니다.