대량 데이터에 따른 테이블 분할 - 아무리 설계가 잘 된 데이터 모델이어도 대량 데이터가 하나의 테이블에 집약되어 있으면 성능이 저하된다 ≫ 트랜잭션이 분산될 수 있도록 테이블 단위에서 분할 적용 1. 하나의 테이블에 여러 컬럼 존재 (1:1 관계 분할) - 데이터가 디스크 여러 블록에 존재하면 디스크에서 데이터를 읽는 I/O량이 증가하여 성능이 저하 - 많은 컬럼 ≫ 로우체이닝, 로우 마이그레이션 또한 많아짐 2. 하나의 테이블에 대량의 데이터 존재 (파티셔닝) - 인덱스 Tree 구조가 너무 커져서 효율성이 낮아지고 데이터 처리(DML)를 할 때 디스크 I/O를 많이 유발 - 인덱스 Tree 구조가 커지면 인덱스를 찾아가는 단계가 깊어져서 조회의 성능에 영향을 미침 ※ 로우 체이닝(Row Chaini..

정규화 (Normalization) - 데이터에 대한 중복성을 제거 / 데이터를 관심사별로 카테고리화 => 성능 향상 - 엔티티가 계속 발생 / SQL 문에서 조인이 많이 발생 => 성능 저하 - 정규화를 수행한다고 무조건 조회 성능이 저하되는 것은 아니다 - 함수적 종속성에 근거한 정규화 수행이 필요하다 단계 - 1NF : 모든 속성 값이 원자 값 - 2NF : 1NF + 완전 함수 종속 - 3NF : 2NF + 이행적 종속 제거 - BCNF : 3NF + 모든 결정자가 후보키 반정규화 (Denormalization) 정의 - 정규화된 엔티티, 속성, 관계에 대해 시스템 성능 향상 + 개발·운영 단순화를 목적으로 중복, 통합 , 분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법 수행 이유 (데이터 무결성이 깨질 ..