테이블 2

[1장] 분산 데이터베이스

분산데이터베이스 물리적으로 분산된 데이터베이스를 하나의 논리적 시스템으로 사용 (성능 극대화) ▶ 설계방식 하향식 : 전역 스키마 작성 후 지역사상 스키마 작성 상향식 : 지역 스키마 작성 후 전역 스키마 작성 ▶ 장/단점 (장점) 지역 자치성, 점증적 시스템 용량 확장 신뢰성 및 가용성(데이터의 가용성과 신뢰성 증가), 효용성 및 융통성 빠른 응답 속도 및 통신비용 절감 시스템 규모의 적절한 조절 각 지역 사용자의 요구 수용 증대 (단점) 소프트웨어 개발 비용 증가 오류의 잠재성 및 처리 비용 증대 설계, 관리의 복잡성 및 비용 증가 불규칙한 응답 속도 통제의 어려움 및 데이터 무결성에 대한 위협 ▶ 데이터베이스 분산 설계를 적용하여 효율성을 증대시키는 경우 성능이 중요한 사이트에 적용 공통코드, 기준..

[1장] 반정규화, 대량 데이터에 따른 성능

성능 저하 원인 하나의 테이블에 데이터 대량 집중 및 여러 컬럼 존재 : 디스크 I/O 높아짐 대량의 데이터가 처리되는 테이블 및 하나의 테이블에 존재 : 디스크 I/O 높아짐, 성능 저하 컬럼이 많아지는 경우 : 로우체이닝, 로우 마이그레이션 발생 ▶ 반정규화의 대상에 대해 다른 방법으로 처리 지나치게 많은 조인이 걸려 데이터를 조회하는 작업이 기술적으로 어려운 경우 : 뷰(VIEW) 사용 대량의 데이터처리나 부분처리에 의해 성능이 저하되는 경우 : 클러스터링 적용, 인덱스 조정 대량의 데이터로 성능이 저하되는 경우 : PK의 성격에 따라 부분적인 테이블로 분리 (파티셔닝 기법) 응용 애플리케이션에서 로직을 구사하는 방법 변경으로 성능 향상 ▶ 대량 데이터 발생으로 인한 현상 블록 I/O 횟수 증가, ..