목차

1. 정규화를 통한 성능 향상 전략
2. 반정규화된 테이블의 성능저하 사례1
3. 반정규화된 테이블의 성능저하 사례2
4. 반정규화된 테이블의 성능저하 사례3
5. 반정규화된 테이블의 성능저하 사례4
6. 함수적 종속성(Functional Dependency)에 근거한 정규화 수행 필요

1. 정규화를 통한 성능 향상 전략

• 정규화는 기본적으로 데이터의 중복을 제거하여 주고, 데이터가 관심사별로 처리되는 경우가 많아 정규화를 통해서 대체적으로 성능이 향상됨
• 데이터베이스에서의 성능은 DML작업성능과 Select 작업성능으로 크게 구분됨
• DML작업성능과 Select작업성능은 Trade-off 되는 경우가 많음
• 아래그림을 통해 일반적으로 정규화된 모델은 DML작업시 반정규화된 모델에 비해 처리성능이 향상됨
• 단, Select작업성능은 초리 조건에 따라 저하될 수도 있음
  

2. 반정규화된 테이블의 성능저하 사례1

• 위 그림에서 화살표 왼쪽은 반정규화(2차 정규화:모든속성은 식별자에 완전종속), 오른쪽은 정규화된 테이블의 모습
• '관서 번호가 1000이고, 납부자번호가 A1000인 관서명과 공무원명을 조회하라'라고 한다면

SELECT 관서명,공무원명 
FROM 정부보관금관서원장
WHERE 관서번호=1000 AND 납부자번호 ='A1000';

SELECT A.관서명, B.공무원명 
FROM 관서 A, 정부보관금관서원장 B 
WHERE A.관서번호=B.관서번호 
AND A.관서번호=1000 
AND B.납부자번호 ='A1000';

• 오른쪽의 정규화된 테이블의 경우 PK를 통해 조인을 하여 데이터를 조회하기 때문에(Unique Index 사용) 반정규화된 경우와 비교하여 성능차이는 미미함

• 만일 '관서등록일자가 2010년 이후 관서를 모두 조회하라'라고 한다면

SELECT DISTINCT 관서명 
FROM 정부보관금관서원장 
WHERE 관서등록일자 >= TO_DATE('20100101', 'YYYYMMDD');

SELECT 관서명 
FROM 정부보관금관서원장 
WHERE 관서등록일자 >= TO_DATE('20100101', 'YYYYMMDD');

• 반정규화의 경우 납부자번호만큼 누적된 데이터를 읽고 중복을 제거하여 결과를 보여주지만, 정규화된 경우 관서수만큼만 존재하는 데이터를 읽어 결과를 보여주기 때문에 성능이 우수함

3. 반정규화된 테이블의 성능저하 사례2

• 위 그림에서 '서울 7호'에서 매각된 총매각금액, 총유찰금액을 산출하는 조회용 SQL문장을 작성하면

SELECT B.총매각금액 , B.총유찰금액 
FROM (SELECT DISTINCT 매각일자  
            FROM 일자별매각물건
           WHERE 매각장소 = '서울 7호') A
         , 매각일자별매각내역 B
WHERE  A.매각일자 = B.매각일자 
AND A.매각장소 = B.매각장소; 

• 조인조건이 되는 대상을 찾기위해 인라인뷰를 사용
• 100만건의 데이터를 읽고 조건에 맞는 데이터를 가져오기위해 중복을 제거하는 과정에서 성능저하가 발생

• 위 그림은 2차 정규화를 적용하여 매각일자를 PK로 지정하였고, 같은 데이터를 조회하기 위해 쿼리를 작성하면

SELECT B.총매각금액 , B.총유찰금액 
FROM 매각기일 A, 매각일자별매각내역 B 
WHERE A.매각장소 = '서울 7호' 
AND A.매각일자 = B.매각일자 AND A.매각장소 = B.매각장소; 

• 2차 정규화된 매각기일이 5천건밖에 되지 않고 드라이빙 테이블이 될 경우, 매각일자별매각내역은 PK로 조회되므로 반정규화에 비해 성능향상

4. 반정규화된 테이블의 성능저하 사례3

• 위 그림의 경우 동일한 속성 형식을 두 개 이상의 속성으로 나열한 반정규화 모델임(1차 정규화 : 속성은 원자값을 가짐)
• 만일, 위 모델에 유형기능분류코드에 따라 데이터의 조회가 많이 나타나 인덱스를 생성한다면 총 9개의 인덱스를 생성해야 함 ---> SELECT성능은 향상되나 DML성능은 저하됨
• 만약 각 유형코드별로 조건을 부여하여 모델코드와 모델명을 조회하는 SQL문장을 작성한다면

SELECT 모델코드, 모델명 
FROM 모델 
WHERE ( A유형기능분류코드1 = '01' ) 
OR ( B유형기능분류코드2 = '02' ) 
OR ( C유형기능분류코드3 = '07' ) 
OR ( D유형기능분류코드4 = '01' ) 
OR ( E유형기능분류코드5 = '02' ) 
OR ( F유형기능분류코드6 = '07' ) 
OR ( G유형기능분류코드7 = '03' ) 
OR ( H유형기능분류코드8 = '09' ) 
OR ( I유형기능분류코드9 = '09' ) 
;

• 위 그림은 1차 정규화를 진행하여, 모델기능분류코드를 분리하였음
• 인덱스를 생성시 모델기능분류코드에만 1개 생성
• 유형코드별로 조건을 부여하여 모델코드와 모델명을 조회하는 SQL문장을 다시 작성한다면

SELECT A.모델코드, A.모델명 FROM 모델 A, 모델기능분류코드 B 
WHERE ( B.유형코드 = 'A' AND B.기능분류코드 = '01' AND A.모델코드 = B.모델코드 ) 
OR ( B.유형코드 = 'B' AND B.기능분류코드 = '02' AND A.모델코드 = B.모델코드 ) 
OR ( B.유형코드 = 'C' AND B.기능분류코드 = '07' AND A.모델코드 = B.모델코드 ) 
OR ( B.유형코드 = 'D' AND B.기능분류코드 = '01' AND A.모델코드 = B.모델코드 ) 
OR ( B.유형코드 = 'E' AND B.기능분류코드 = '02' AND A.모델코드 = B.모델코드 )
OR ( B.유형코드 = 'F' AND B.기능분류코드 = '07' AND A.모델코드 = B.모델코드 ) 
OR ( B.유형코드 = 'G' AND B.기능분류코드 = '03' AND A.모델코드 = B.모델코드 ) 
OR ( B.유형코드 = 'H' AND B.기능분류코드 = '09' AND A.모델코드 = B.모델코드 ) 
OR ( B.유형코드 = 'I' AND B.기능분류코드 = '09' AND A.모델코드 = B.모델코드 ) 
;

• 위 SQL구문은 유형코드+기능분류코드+모델코드에 인덱스가 걸려 있으므로 인덱스를 통해 데이터를 조회함으로써 성능이 향상

5. 반정규화된 테이블의 성능저하 사례4

• '반정규화된 테이블의 성능저하 사례3'과 동일한 사례임

6.함수적 종속성(Functional Dependency)에 근거한 정규화 수행 필요

• 위 그림은 이름, 출생지, 호주라는 속성은 주민등록번호 속성에 종속된다는 의미
• 만약 어떤 사람의 주민등록번호가 신고되면 그 사람의 이름, 출생지, 호주가 생성되어 단지 하나의 값만을 가지게 된다면, 다음과 같이 표현할 수 있음
  bq. 주민등록번호 -> (이름, 출생지, 호주)

• 즉 '주민등록번호가 이름, 출생지, 호주를 함수적으로 결정한다.'라고 말할 수 있음
  {tip:title=정규화의 궁극적인 목적}
  반복적인 데이터를 분리하고 각 데이터가 종속된 테이블에 적절하게(프로세스에 의해 데이터의 정합성이 지켜질 수 있어야 함) 배치되도록 하는 것
  {tip}

문서에 대하여

• 이 문서는 오라클클럽 오라클 성능 트러블슈팅 스터디 모임에서 작성하였습니다.
• {*}이 문서의 내용은 한국 데이터베이스 진흥원에서 출간한 'SQL 전문가 가이드'를 참고하였습니다.*