반정규화(De-Normalization) 언제 사용될까요? 정규화가 진행될수록 조인(Join) 연산이 많아지면서 성능이 저하될 수 있습니다. 이때 이런 문제를 해결하기 위해 “반정규화(Denormalization)”가 사용됩니다. 이번 글에서 구체적으로 살펴보죠.
반정규화란?
반정규화는 정규화된 데이터베이스에서 성능을 향상시키기 위해 일부 테이블을 병합하거나 중복 데이터를 허용하는 방식입니다. 이를 통해 조회 성능을 높이고, 복잡한 조인을 줄일 수 있습니다.
반정규화가 필요한 이유
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쿼리 성능 향상: 조인을 줄이고 데이터를 한 번의 조회로 가져올 수 있습니다.
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데이터베이스 부하 감소: 복잡한 조인이 줄어들면서 DBMS의 부하를 낮출 수 있습니다.
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캐싱 효과 증가: 특정 데이터를 중복 저장하여 읽기 성능을 최적화할 수 있습니다.
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데이터 일관성보다는 성능이 중요한 경우: 실시간 분석, 대규모 트래픽을 처리하는 서비스에서 성능이 중요할 때 유용합니다.
반정규화 기법
테이블 병합
여러 개의 테이블을 하나로 합쳐 조인 연산을 최소화하는 방법입니다.
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예: 고객 정보 테이블과 주문 테이블을 병합하여 한 번의 조회로 정보를 가져오도록 함.
중복 데이터 저장
일부 필드를 여러 테이블에 중복 저장하여 조회 성능을 높이는 방법입니다.
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예: 주문 테이블에 고객 이름과 주소를 함께 저장하여 조인 없이 주문 정보와 고객 정보를 동시에 조회할 수 있도록 함.
계산된 필드 추가
자주 사용하는 계산 결과를 컬럼으로 추가하여 연산 비용을 줄이는 방법입니다.
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예: 상품 테이블에 가격과 수량을 저장하는 대신, “총 가격” 컬럼을 추가하여 매번 계산하지 않도록 함.
데이터 미리 집계
자주 실행되는 쿼리를 미리 계산하여 결과를 저장하는 방법입니다.
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예: 월별 매출 통계를 미리 계산하여 조회 속도를 높임.
반정규화의 단점
반정규화는 성능을 향상시키는 대신 몇 가지 단점이 있습니다.
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데이터 중복으로 인한 저장 공간 증가
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데이터 일관성 관리가 어려움 (중복된 데이터 변경 필요)
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쓰기 연산(INSERT, UPDATE, DELETE)의 복잡도 증가
반정규화를 적용해야 하는 경우
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읽기(SELECT) 성능이 매우 중요한 경우 (e.g. 데이터 분석, 대규모 트래픽 처리)
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조인 연산이 성능 저하의 주요 원인이 되는 경우
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데이터 무결성보다는 성능이 더 중요한 경우
결론
반정규화는 데이터베이스 성능을 최적화하는 강력한 기법이지만, 무분별하게 사용하면 데이터 일관성 유지가 어려워질 수 있습니다. 따라서 시스템의 요구 사항과 성능을 종합적으로 고려하여 신중하게 적용하는 것이 중요합니다.
쉽게 요약하자면, 정규화를 통해 느려졌을 때, 신속하게 처리하기 위해 반대의 정규화를 진행하는 것을 말합니다.
반정규화(De-Normalization) 설명 글 마치겠습니다.
