1-2. 데이터 모델과 성능_(3)데이터베이스 구조와 성능, 분산 데이터베이스와 성능

제5절 데이터베이스 구조와 성능

 

1. 슈퍼타입/서브타입 모델의 성능고려 방법

  가. 슈퍼/서브타입 데이터 모델의 개요
  나. 슈퍼/서브타입 데이터 모델의 변환
  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

 

2. 인덱스 특성을 고려한 PK/FK 데이터베이스 성능향상
  가. PK/FK 칼럼 순서와 성능개요
  나. PK칼럼의 순서를 조정하지 않으면 성능이 저하 이유
  다. PK순서를 잘못 지정하여 성능이 저하된 경우 - 간단한 오류
  라. PK순서를 잘못 지정하여 성능이 저하된 경우 - 복잡한 오류

3. 물리적인 테이블에 FK제약이 걸려있지 않을 경우 인덱스 미생성으로 성능저하

 

 

제6절 분산 데이터베이스와 성능

1. 분산 데이터베이스의 개요
  - 데이터베이스를 연결하는 빠른 네트워크 환경을 이용하여 데이터베이스를 여러 지역 여러 노드로 위치시켜 사용성/성능 등을 극대화시킨 데이터베이스

2. 분산 데이터베이스의 투명성(Transparency)
  - 분할, 위치, 지역 사상, 중복, 장애, 병행

3. 분산 데이터베이스의 적용 방법 및 장단점
  가. 분산 데이터베이스 적용방법
  나. 분산 데이터베이스 장단점

4. 분산 데이터베이스의 활용 방향성

 

5. 데이터베이스 분산구성의 가치

6. 분산 데이터베이스의 적용 기법
  가. 테이블 위치 분산
  나. 테이블 분할(Fragmentation) 분산

    - 수평분할(Horizontal Fragmentation)

    - 수직분할(Vertical Fragmentation)

  다. 테이블 복제(Replication) 분산

    - 부분복제(Segment Replication)
    - 광역복제(Broadcast Replication)
  라. 테이블 요약(Summarization) 분산
    - 분석요약(Rollup Replication)
    - 통합요약(Consolidation Replication)

7. 분산 데이터베이스를 적용하여 성능이 향상된 사례