De-Normalization 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 이전 1 다음
