정규화 썸네일형 리스트형 반정규화 (De-Normalization) 성능을 고려한 데이터모델링 수행방법 1. 데이터모델구조에 의한 성능향상 정규화 반정규화 데이터 모델 단순화 2. 대용량 특성을 고려한 성능향상 테이블 수직/수평 분할 슈퍼타입 / 서브타입 고려 이력모델 3. 인덱스 특성을 고려한 성능향샹 PK구성 FK구성 데이터타입 특성을 이용 효율적인 채번 방법 선택 반정규화 (De-Normalization) 시스템의 성능을 향상시키기 위해 데이터 모델을 통합하는 프로세스이다. 정규화와 반정규화는 Trade off 관계에 있다. 정규화를 하면 정합성과 데이터무결성이 보장된다. 반면, 테이블이 복잡해지고 성능이 떨어질 수 있다. 그에 따라 입력(Create), 수정(Update), 삭제(Delete)의 성능은 향상되고 조회(Read)의 경우 나빠질수도 있고 좋아질 수도 .. 더보기 정규화(Nomalization) 정규화(Nomalization)데이터처리에서 정규화란 중복을 없애 이상현상을 제거하는 프로세스를 말한다. 정규화를 통해 이상현상을 제거하면 안정적인 처리를 보장할 수 있다.그리고 반 정규화란 정규화된 데이터모델을 시스템의 성능향상을 위해 통합(의도적으로 중복을 허용)하는 프로세스를 말한다 1차 정규화 복수의 속성값을 가진 경우 별도의 테이블(;엔터티)로 분리한다. 주 식별자에 대한 원자성(Atomic Value)를 확보하는 과정. 학생_과목 학생번호 이름 과목번호 과목이름 이라면, 학생 학생번호 이름 과목 과목번호 과목이름 으로 분리. 1차 정규화를 마친 상태를 1nf, 1차정규형이라 부름. 2차 정규화 부분 종속 속성(PDA: Partial Dependency Attribute)을 별도의 테이블(;엔터.. 더보기 이전 1 다음
