[3과목 데이터베이스 구축] 02. 물리 데이터베이스 설계

[Sec 1. 물리요소 조사 분석]

물리 데이터베이스 설계 : 사용자 DBMS 결정, 반정규화, 인덱스 설계, 특정 DBMS의 특성을 반영하여 설계

스토리지 : 대용량 데이터 저장 서버와 저장 장치의 연결 기술

분산 데이터베이스 : 분산된 데이터베이스를 하나의 논리적인 시스템처럼 사용할 수 있는 데이터베이스

구성 요소
- 분산 처리기 : 분산된 컴퓨터 시스템
- 분산 데이터베이스 : 분산된 데이터 베이스
- 통신 네트워크 : 분산 처리기를 연결하여 하나의 시스템처럼 작동시키는 네트워크
투명성(Transparency) 조건
- 위치(Location) 투명성
- 분할(Division) 투명성
- 지역 사상(Local Mapping) 투명성
- 중복(Replication) 투명성
- 병행(Concurrency) 투명성
- 장애(Failure) 투명성

데이터베이스 이중화 (고가용성)

데이터베이스 암호화

[Sec 2. 데이터베이스 물리속성 설계]

파티셔닝/샤딩

분할 기준 : 범위 분할, 목록 분할, 해시 분할, 라운드 로빈 분할, 합성 분할

클러스터 : 자주 사용되는 데이터를 디스크 상 동일한 위치에 저장하여 데이터 액세스 효율을 향상시키는 물리적 저장 방법

대상 테이블
- 대량의 범위를 자주 조회하는 테이블자주 JOIN되어 사용되는 테이블
- 입력·수정·삭제가 빈번하지 않은 테이블
- 분포도가 넓은 테이블

인덱스 : 테이블 검색 속도 향상 목적, 데이터의 위치 정보

종류
- 클러스터 인덱스 : 인덱스의 엔트리 순서가 레코드의 물리적 순서와 동일하게 유지되는 인덱스, 테이블 당 1개만 허용
- 넌클러스터 인덱스 : 테이블 당 약 240개의 인덱스 생성이 가능, 클러스터형보다 용량을 많이 차지하며 검색 속도는 더 느리지만 데이터의 입력, 수정, 삭제는 더 빠름
- 밀집 인덱스 : 각 레코드마다 하나의 인덱스 엔트리를 갖도록 만드는 인덱스
- 희소 인덱스 : 탐색키 값에 따라 정렬되지 않은 데이터 파일에 대해 정의되는 인덱스
구조
- 트리 기반 인덱스 : B+ 트리 인덱스
- 비트맵 인덱스
- 함수 기반 인덱스
- 비트맵 조인 인덱스
- 도메인 인덱스

뷰 (가상 테이블, 논리적으로만 존재)
- 논리적 데이터 독립성 제공, 데이터 보안 용이, 사용자 데이터 관리 용이
- 뷰 위에 또 다른 뷰 정의 가능, 기본 테이블/뷰 삭제 시 관련 뷰도 자동 삭제
- 생성(CREATE) 가능, 삭제(DROP) 가능, 변경(ALTER) 불가능
뷰의 생성 명령 : create view v as <query expression>

[Sec 3. 물리 데이터베이스 모델링]

데이터베이스 무결성

키(Key)

반정규화 : 정규화가 성능 저하를 일으킬 때 중복을 허용하거나 데이터를 재구성하여 성능 개선

반정규화 대상 조사 → 다른 방법으로 유도 → 반정규화 수행

[Sec 4. 물리 데이터 모델 품질 검토]

물리 데이터 모델 품질 기준 항목 (정완준최일활)

: 정확성, 완전성, 준거성, 최신성, 일관성, 활용성

데이터 품질관리 대상

: 데이터 값, 데이터 구조, 데이터 관리 프로세스

CRUD (표) : Create, Read, Update, Delete

옵티마이저 : 사용자가 질의한 SQL문에 대한 최적화 작업 수행(구문 분석→실행→인출)

suvii's data science lab