저장 테이블 유형

저장 테이블 유형 별 특징 알고 계신가요? 데이터를 저장하는 기본 단위인 테이블은 데이터 처리 목적과 사용 방식에 따라 여러 유형으로 나뉘는데요. 이번 포스트에서는 각 테이블 유형과 그 특징, 구조를 살펴보겠습니다.

일반 유형 테이블 (Heap Table)

• 특징
  • 데이터가 정렬되지 않고 삽입 순서대로 저장됩니다.
  • 데이터의 삽입, 삭제, 수정이 자주 발생하는 경우 적합합니다.
• 사용 사례: 테스트 데이터 저장, 임시 데이터 관리.
• 구조 예제
  

  ID	Name	Age	City
  1	Example 1	25	Seoul
  2	Example 2	30	Busan

클러스터 인덱스 테이블 (Clustered Index Table)

• 특징
  • 데이터가 특정 열을 기준으로 정렬되어 저장됩니다.
  • 데이터 검색 속도가 매우 빠릅니다.
  • 테이블당 하나의 클러스터 인덱스만 생성 가능합니다.
• 사용 사례: 범위 검색이 자주 이루어지는 데이터.
• 구조 예제
  

  ID	Name	Age	City
  1	Example 1	25	Seoul
  2	Example 2	30	Busan
  (ID 순서로 정렬됨)

비 클러스터형 인덱스 테이블 (Non-Clustered Index Table)

• 특징
  • 데이터는 정렬되지 않지만, 특정 열에 대해 인덱스가 생성됩니다.
  • 테이블당 여러 개의 비 클러스터 인덱스를 가질 수 있습니다.
• 사용 사례: 특정 열 검색이 자주 발생하는 경우.
• 구조 예제
  

  ID	Name	Age	City
  1	Example 1	25	Seoul
  (City에 인덱스 생성)

수평 분할 테이블 (Horizontal Partitioned Table)

• 특징
  • 데이터를 행(row) 단위로 나눠 저장합니다.
  • 대규모 데이터를 파티션으로 분리해 관리합니다.
• 사용 사례: 지역별, 시간별 데이터를 분할해 처리할 때 유용.
• 구조 예제 (두 파티션으로 분할된 테이블): Partition 1
  

  ID	Name	Age	City
  1	Example 1	25	Seoul
  Partition 2
  ID	Name	Age	City
  ——	————	——	—————
  2	Example 2	30	Busan

수직 분할 테이블 (Vertical Partitioned Table)

• 특징
  • 데이터를 열(column) 단위로 나눠 저장합니다.
  • 자주 사용되지 않는 데이터를 분리해 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 사용 사례: 열 단위 데이터 분석, 저장 공간 최적화.
• 구조 예제:
  

  Name	City
  Example 1	Seoul
  Example 2	Busan

외부 테이블 (External Table)

• 특징
  • 외부 데이터 소스(파일, 클라우드 등)에 저장된 데이터를 읽습니다.
  • 데이터베이스 내부에 데이터를 복사하지 않으므로 공간을 절약할 수 있습니다.
• 사용 사례: 빅데이터 분석, 로그 데이터 처리.
• 구조 예제:
  

  ID	Log Entry
  1	User logged in at 10:00 AM

임시 테이블 (Temporary Table)

• 특징
  • 세션 또는 트랜잭션 동안만 존재합니다.
  • 작업이 끝난 후 자동으로 삭제됩니다.
• 사용 사례: 복잡한 쿼리의 중간 결과 저장.
• 구조 예제
  

  ID	Session Data
  1	Temporary 1

결론

데이터베이스 테이블 유형은 데이터의 성격, 사용 목적, 관리 방식에 따라 적절히 선택해야 합니다. 각 유형의 장단점을 이해하고 설계 단계에서 적절히 활용하면 성능과 데이터 관리를 크게 개선할 수 있습니다.

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