14. [물리 데이터 저장소 설계] 물리 데이터 저장소 구성

수제비 2022 정보처리기사 실기 수험서를 보고 공부한 기록입니다.

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[ 1. 테이블 제약 조건(Constraint) 설계 ]

1. 참조무결성 제약 조건

• 릴레이션과 릴레이션 사이에 대해 참조의 일관성을 보장하기 위한 조건이다
• 두 개의 릴레이션이 기본키, 외래키를 통해 참조 관계를 형성할 경우, 참조하는 외래키의 값은 항상 참조되는 릴레이션에 기본키로 존재해야 한다

①제한(Restricted)

참조무결성 원칙을 위배하는 연산을 거절하는 옵션이다

②연쇄(Cascade)

참조되는 릴레이션에서 튜플을 삭제하고, 참조되는 릴레이션에서 이 튜플을 참조하는 튜플들도 함께 삭제하는 옵션이다

③널 값(Nullify)

• 참조되는 릴레이션에서 튜플을 삭제하고, 참조하는 릴레이션에서 해당 튜플을 참조하는 튜플들의 외래 키에 NULL 값을 넣는 옵션이다
• 만일 릴레이션을 정의할 때 참조하는 릴레이션에서 NULL 값이 들어갈 애트리뷰트에 'NOT NULL'이라고 명시되어 있다면 삭제 연산을 거절한다

④참조무결성 제약 조건 SQL 문법(삭제 시)

ALTER TABLE 테이블 ADD
FOREIGN KEY (외래키)
REFERENCES 참조테이블(기본키)
ON DELETE [ RESTRICT | CASCADE | SET NULL ];

[ 2. 인덱스(Index) 설계 ]

인덱스 적용 기준, 컬럼 선정 등을 고려하여 설계한다

1. 인덱스 개념

• 검색 연산의 최적화를 위해 데이터베이스 내 열에 대한 정보를 구성한 데이터구조이다
• 인덱스를 통해 전체 데이터의 검색 없이 필요한 정보에 대해 신속한 조회가 가능하다

2. 인덱스 적용 기준

• 인덱스 분포도가 10~15% 이내인 경우 아래 수식을 참고한다

분포도=(1/(컬럼 값의 종류)) x 100
분포도=(컬럼 값의 평균 Row 수) / (테이블의 총 Row 수) x 100

• 분포도가 범위 이상이더라도 부분처리를 목적으로 하는 경우 적용한다
• 조회 및 출력 조건으로 사용되는 컬럼인 경우 적용한다
• 인덱스 자동생성 기본키와 Unique 키의 제약 조건을 사용할 경우 적용한다

3. 인덱스 컬럼 선정

• 분포도가 좋은 컬럼은 단독적으로 생성한다
• 자주 조합되어 사용되는 컬럼은 결합 인덱스로 생성한다
• 결합 인덱스는 구성되는 컬럼 순서 선정(사용빈도, 유일성, 정렬 등)에 유의한다
• 가능한 한 수정이 빈번하지 않은 컬럼을 선정한다

4. 설계 시 고려 사항

• 지나치게 많은 인덱스는 오버헤드(Overhead)로 작용한다
• 인덱스는 추가적인 저장 공간이 필요함을 고려해야 한다
• 넓은 범위를 인덱스 처리 시 오히려 전체 처리보다 많은 오버헤드를 발생시킬 수 있음에 유의해야 한다
• 인덱스와 테이블의 저장 공간을 적절히 분리될 수 있도록 설계해야 한다

[ 3. 뷰(View) 설계 ]

뷰의 속성 및 고려 사항을 참고하여 설계한다

1. 뷰 속성

속성	설명
REPLACE	뷰가 이미 존재하는 경우 재생성
FORCE	본 테이블의 존재 여부에 관계없이 뷰 생성
NOFORCE	기본 테이블이 존재할 때 뷰 생성
WITH CHECK OPTION	서브 쿼리 내의 조건을 만족하는 행만 변경
WITH READ ONLY	데이터 조작어 작업 불가

2. 뷰 설계 시 고려 사항

• 뷰 사용에 따라 수행속도에 문제가 발생할 수 있다
• 뷰의 조건은 최적의 액세스 경로를 사용할 수 있도록 한다

[ 4. 클러스터(Cluster) 설계 ]

클러스터의 적용 기준 및 고려 사항을 참고하여 설계한다

1. 적용 기준

• 인덱스의 단점을 해결한 기법으로, 분포도가 넓을수록 오히려 유리하다
• 액세스 기법이 아니라 액세스 효율 향상을 위한 물리적 저장 방법이다
• 분포도가 넓은 테이블의 클러스터링은 저장 공간의 절약이 가능하다
• 대량의 범위를 자주 액세스하는 경우 적용한다
• 인덱스를 사용한 처리 부담이 되는 넓은 분포도에 활용한다
• 여러 개의 테이블이 빈번하게 조인을 일으킬 때 활용한다

2. 클러스터 설계 시 고려 사항

• 검색 효율은 높여주나 입력, 수정, 삭제 시는 부하가 증가함을 고려한다
• UNION, DISTINCT, ORDER BY, GROUP BY가 빈번한 컬럼이면 검토 대상이다
• 수정이 자주 발생하지 않는 컬럼은 검토 대상이다
• 처리 범위가 넓어 문제가 발생하는 경우는 단일 테이블 클러스터링을 고려한다
• 조인이 많아 문제가 발생되는 경우는 다중 테이블 클러스터링을 고려한다

[ 5. 파티션(Partition) 설계 ]

1. 파티션의 종류

①레인지 파티셔닝(Range Partitioning)

• 연속적인 숫자나 날짜를 기준으로 하는 파티셔닝 기법이다
• 손쉬운 관리 기법을 제공하여 관리 시간의 단축이 가능하다

②해시 파티셔닝(Hash Partitioning)

• 파티션 키의 해시 함수 값에 의한 파티셔닝 기법이다
• 균등한 데이터 분할이 가능하고 질의 성능이 향상 가능하다

③리스트 파티셔닝(List Partitioning)

• 특정 파티션에 저장 될 데이터에 대한 명시적 제어가 가능한 파티셔닝 기법이다
• 분포도가 비슷하고 데이터가 많은 SQL에서 컬럼의 조건이 많이 들어오는 경우 유용하다

④컴포지트 파티셔닝(Composite Partitioning)

• 레인지 파티셔닝, 해시 파티셔닝, 리스트 파티셔닝 중 2개 이상의 파티셔닝을 결합하는 파티셔닝 기법이다
• 큰 파티션에 대한 I/O 요청을 여러 파티션으로 분산할 수 있다

⑤라운드로빈 파티셔닝(Round-Robin Partitioning)

• 라운드로빈 분할로 회전하면서 새로운 행이 파티션에 할당하는 방식이다
• 파티션에 행의 고른 분포를 원할 때 사용한다

2. 파티션의 장점

속성	설명
성능 향상	데이터 액세스 범위를 줄여 성능 향상
가용성 향상	전체 데이터의 훼손 가능성이 감소 및 데이터 가용성 향상
백업 가능	분할 영역을 독립적으로 백업하고 복구가능
경합 감소	디스크 스트라이핑으로 입출력 성능을 향상 디스크 컨트롤러에 대한 경합의 감소

[ 6. 디스크(Disk) 구성 설계 ]

• 정확한 용량을 산정하여 디스크 사용의 효율을 높인다
• 업무량이 집중되어 있는 디스크를 분리하여 설계한다
• 입출력 경합을 최소화하여 데이터의 접근 성능을 향상시킨다
• 디스크 구성에 따라 테이블스페이스 개수와 사이즈 등을 결정한다
• 파티션 수행 테이블은 별도로 분류한다