SQLD/제2장. 데이터 모델과 성능6 제6절. 분산 데이터베이스와 성능 1. 분산 데이터베이스의 개요 2. 분산 데이터베이스의 투명성 - 분산데이터 베이스가 되기 위해 만족해야 하는 6가지 투명성1) 분할 투명성 (단편화)2) 위치 투명성3) 지역사상 투명성4) 중복 투명성5) 장애 투명성6) 병행 투명성 3. 분산 데이터베이스의 적용 방법 및 장단점 - 분산 데이터베이스 적용방법 - 분산 데이터베이스 장단점 4. 분산 데이터베이스의 활용 방향성 5. 데이터베이스 분산구성의 가치 6. 분산 데이터베이스의 적용 기법 - 테이블 위치 분산 - 테이블 분할 (Fragmentation) 분산* 수평분할 * 수직분할 - 테이블 복제 (Replication) 분산* 부분 복제 (Segment Replication)* 광역 복제 (Broadcast Replication) - 테이블 요약.. 2017. 5. 20. 제5절. 데이터베이스 구조와 성능 1. 슈퍼타입/ 서브타입 모델의 성능고려 방법 - 슈퍼/ 서브타입 데이터 모델의 개요 - 슈퍼/ 서브타입 데이터 모델의 변환 - 슈퍼/ 서브타입 데이터 모델의 변환기술 - 슈퍼/ 서브타입 데이터 모델의 변환타입 비교 2. 인덱스 특성을 고려한 PK/FK 데이터베이스 성능향상 - PK/FK 칼럼 순서와 성능개요 - PK칼럼의 순서를 조정하지 않으면 성능이 저하 이유 - PK순서를 잘못 지정하여 성능이 저하된 경우 - 간단한 오류 - PK순서를 잘못 지정하여 성능이 저하된 경우 - 복잡한 오류 3. 물리적인 테이블에 FK제약이 걸려있지 않을 경우 인덱스 미생성으로 성능저하 2017. 5. 20. 제4절. 대량 데이터에 따른 성능 1. 대량 데이터발생에 따른 테이블 분할 개요 2. 한 테이블에 많은 수의 칼럼을 가지고 있는 경우 3. 대량 데이터 저장 및 처리로 인한 성능 - RANGE PARTITION 적용 - LIST PARTITION 적용 - HASH PARTITION 적용 4. 테이블에 대한 수평분할/ 수직분할의 절차 2017. 5. 20. 제3절. 반정규화 성능 1. 반정규화를 통한 성능향상 전략 - 반정규화의 정의 - 반정규화의 적용방법 2. 반정규화의 기법 - 테이블 반정규화 테이블 병합1:1 관계 테이블 병합1:M 관계 테이블 병합슈퍼/ 서브타입 테이블 병합 테이블 분할수직분할수평분할 테이블 추가중복테이블 추가통계테이블 추가이력테이블 추가부분테이블 추가 - 칼럼 반정규화중복칼럼 추가파생칼럼 추가이력테이블 칼럼 추가PK에 의한 칼럼 추가응용시스템 오작동을 위한 칼럼 추가 - 관계 반정규화중복관계 추가 3. 정규화가 잘 정의된 데이터 모델에서 성능이 저하될 수 있는 경우 4. 정규화가 잘 정의된 데이터 모델에서 성능이 저하된 경우 2017. 5. 20. 이전 1 2 다음