반응형 반정규화2 [Data Modeling] : 반정규화의 장점 및 단점과 절차 반정규화 (Denormalization) 장점 : 성능이 향상되고 관리 효율이 올라갑니다. 단점 : 데이타의 일관성, 정합성을 해칠 가능성이 있습니다. 중복된 내용이 많다보니 비용이 많이 발생합니다. 지나치게 반정규화가 많으면 오히려 성능에 악영향을 미칠 수 있습니다. 모델러나 설계자가 단독으로 정하지 않고 관련자들과 협의를 통해 반정규화를 결정합니다. 모델러나 설계자의 다양한 경험이 필요합니다. 반정규화 절차 1. 반정규화 대상 조사 - 범위 처리 빈도수 - 대량의 범위 처리 - 통계성 프로세스 - 테이블 조인 개수 2. 다른 방법 유도 검토 - 뷰, 테이블 - 클러스터링 적용 - 인덱스 조정 - 응용 어플리케이션 3. 반정규화 적용 - 테이블의 반정규화 - 속성의 반정규화 - 관계의 반정규화 참고 2.. 2021. 11. 26. [T.I.L] : 18 일일 배움을 위한 Today I Learned ! Data Modeling 데이터 모델링에서 M : M의 관계 해소와 BCNF는 간단히 공부했습니다. 데이터 모델링은 DA#으로 실습을 진행하면서 공부했습니다. 아래 링크를 참고하면 됩니다. 2021.11.12 - [Data Base/Data Modelling (DA#)] - [Data Modeling] : 이력 관리 정의 [Data Modeling] : 이력 관리 정의 이력 관리 현재는 단지 하나의 점에 불과하지만 과거란 엄청난 갯수의 점이 모여 있는 형상입니다. 이력은 선분이고 현재의 순간은 점이므로 선분을 관리해야 합니다. 이력 관리를 하려면 비용 ohju.tistory.com 2021.11.12 - [Data Base/Data Modelling (D.. 2021. 11. 12. 이전 1 다음 반응형