1. 슈퍼타입/서브타입 모델의 성능고려 방법

가.슈퍼/서브타입 데이터 모델의 개요

• 슈퍼/서브타입 모델 업무를 구성하는 데이터의 특징을 공통과 차이점의 특징을 고려하여 효과적으로 표현할 수 있으므로, 자주 쓰이는 모델링의 방법이다.
• 이 모델은 논리데이터 모델에서 이용되는 형태이고, 물리적인 데이터 모델을 설계하는 단계에서는 일정한 기준에 의해 변환을 해야 한다.
• 아무런 기준없이 막연히 변환하는 것 자체가 성능 저하의 위험이 있다.

나.슈퍼/서브타입 데이터 모델의 변환

슈퍼/서브타입에 대한 변환을 잘못하면 성능이 저하되는 이유는 트랜잭션 특성을 고려하지 않고 테이블이 설계되었기 때문이다.

1) 트랜잭션은 항상 일괄로 처리하는데 테이블은 개별로 유지되어 Union연산에 의해 성능저하
2) 트랜잭션은 항상 서브타입 개별로 처리하는데 테이블은 하나로 통합되어 있어 불필요하게 많은 양의 데이터가 집약되어 성능저하
3) 트랜잭션은 항상 슈퍼+서브 타입을 공통으로 처리하는데 개별로 유지되어 있거나 하나의 테이블로 집약되어 있어 성능이 저하

데이터의 양이 소량일 경우 처리의 유연성을 고려해 1:1관계를 유지하는것이 바람직. 대용량일 경우는 트랜잭션의 발생형태에 따라 3가지 변환방법을 참조하여 상황에 맞게 변환하도록 해야 한다.

다. 슈퍼/서브 타입 데이터 모델의 변환기술

1) 개별로 발생되는 트랜잭션에 대해서는 개별 테이블로 구성
2) 슈퍼타입+서브타입에 대해 발생되는 트랜잭션에 대해서는 슈퍼타입+서브타입 테이블로 구성
3) 전체를 하나로 묶어 트랜잭션이 발생할 때는 하나의 테이블로 구성

라. 슈퍼/서브타입 데이터 모델의 변환타입 비교

2. 인덱스 특성을 고려한 PK/FK 데이터베이스 성능향상

가.PK/FK 칼럼 순서와 성능개요

• 인덱스는 데이터를 접근할 때 경로를 제공하는 성능 측면에도 중요한 의미를 가지고 있기 때문에 설계단계 말에 컬럼의 순서를 조정할 필요가 있다.
• PK가 복합식별자인 경우, 앞쪽에 위치한 속성이 가급적 '=' 이거나 최소범위 'BETWEEN' '<>'가 들어와야 인덱스를 이용할 수 있다.
• 또한 FK라 하더라도, 인댁스를 생성하도록하고, 인덱스 컬럼의 순서도 조회조건을 고려하여 접근이 가장 효율적인 순서대로 생성한다.

나.PK칼럼의 순서를 조정하지 않으면 성능이 저하이유

데이터모델링에서 설계된 테이블의 PK순서대로 인덱스가 만들어진 경우

• 테이블에 접근하는 트랜잭션의 특징에 효율적이지 않은 인덱스가 생성되었으므로, 인덱스 범위를 넓게 이용하거나 Full Scan을 유발하게 된다.

다.PK순서를 잘못 지정하여 성능이 저하된 경우 - 간단한 오류

• 입시마스터 테이블의 PK : 수험번호+년도+학기
• 입시마스터 테이블을 조회할 때 조회조건에 수험번호가 들어오지 않아 FULL TABLE SCAN이 발생됨
• 년도와 학기에 대한 내용이 빈번하게 들어오므로 PK순서를 변경함으로써 인덱스를 정상적으로 이용할 수 있게 한다.

라.PK순서를 잘못 지정하여 성능이 저하된 경우 - 복잡한 오류

• 현금출급기실적의 PK는 거래일자+사무소코드+출급기번호+명세표번호로 구성
• 대부분의 SQL문장은 거래일자가 BETWEEN으로 들어오고 사무소코드가 '='로 들어와서 인덱스를 이용할 수 있으나 효율성이 떨어짐
• 인덱스 컬럼을 사무소코드+거래일자+출급기번호+명세표번호로 변경
• 테이블의 PK속성이 A+B와 B+A의 형태로도 빈번하게 조회되는 경우, 더 자주이용되는 형태로 PK순서를 구성하고, 순서를 바꾼 인덱스를 추가로 생성하는 것이 필요

3. 물리적인 테이블에 FK제약이 걸려있지 않을 경우 인덱스 미생성으로 성능저하

• 두 테이블사이에 FK참조 무결성 관계가 걸려있지 않더라도, 데이터 모델관계에 의해 상속받은 FK속성들은 조인조건으로 이용하는 경우가 많으므로, FK인덱스를 생성하는 것을 기본정책으로 하는 것이 좋다.
• FK인덱스 생성을 기본정책으로 하되 향후 트랜잭션에 의해 거의 활용되지 않았을 때만 지우는 것이 적절한 방법이 된다.