정보처리기사 필기 준비하며 정리한 내용입니다.
DB 물리요소 조사 분석
물리 데이터베이스 설계
논리-물리 데이터 모델 변환 = 사상
고려사항
- 무결성
- 일관성
- 회복성
- 보안
- 효율성
- 확장성
📌스토리지 (저장장치)
🔻종류
- DAS
- Direct Attached Storage
- 직접 호스트에 연결
- 속도가 빠름, 확장 쉬움
- 물리적 연결수가 제한죔
- NAS
- Network Attached Storage
- 네트워크에 부착
- 여러 장치들에서 입출력 가능
- 병목현상에 취약
- SAN
- Storage Area Network
- 광을 이용한 네트워크. 고속!
- 가상화 환경 구축하기 좋음
- 고속이라 비싸고 복잡하다
🔻RAID
Redundant Array of Inexpensive Disks
복수의 HDD를 하나의 드라이브와 같이 인식하고 표기
- 구성
- 스트라이핑 : 라운드로빈 방식으로 저장
- 미러링 : 복제
- 형태
- RAID-0 : 스트라이핑 방식
- RAID-1 : 미러링 방식. 가용량 절반. 복구 가능
- RAID-2 : 해밍코드 사용
- RAID-3 : 하나의 디스크를 패리티 정보를 위해 사용
- RAID-4 : 블록 단위로 분산 저장. 패리티 정보 저장
- RAID-5 : 3개 이상의 디스크 붙여서 하나처럼 사용. 각각 디스크에 패리티 정보
- RAID-6 : 하나의 패리티를 두 개의 디스크에 분산 저장
📌분산 데이터베이스
여러 지역 여러 노드로 위치시켜 사용성 성능 극대화
- 용량 확장이 용이
- 고가, 구현이 어렵다.
구성요소 ⭐
- 분산 처리기
- 분산 데이터베이스
- 통신 네트워크
적용 기법
- 테이블 위치 분산
- 테이블 구조가 변하지 X. 중복 X
- 데이블 분할 분산
- 수평, 수직 (수직을 많이 사용)
- 테이블 복제 분산
- 테이블 요약 분산
투명성 조건
- 위치 투명성
- 분할 투명성
- 지역 사상 투명성
- 중복 투명성
- 병행 투명성
- 장애 투명성
📌데이터베이스 이중화
지속적으로 정상 운영이 가능한 고가용성 서버로 구성하는 것
분류
- Eager 기법 : 변경 발생 즉시 바로바로 반영
- Lazy 기법 : 트랜잭션 수행 완전 완료 후에 각 노드에게 전달하는 기법
종류
- Active-Active
- Active-Standby
📌데이터베이스 암호화 방식
- API 방식 : 어플리케이션에서
- Plug-in 방식 : 솔루션 구매해서 설치
- TDE(Transparent Data Encryption) 방식 : 내장 또는 옵션 기능
- 파일암호화 방식 : 비정형 데이터 암호화 가능
- 하드웨어 방식 : 별도의 하드웨어 장비 설치
데이터베이스 물리속성 설계
성능을 끌어올리기 위한 작업
📌파티셔닝
DB를 여러 부분으로 분할하는 것
- 장점
- 가용성
- 관리용이성
- 성능
- 단점
- 조인 비용 증가
샤딩 sharding
나누는 것. 샤드를 만든다.
파티셔닝의 종류
- 수평 분할
- 각 행들 분할
- 수직 분할
- 컬럼 기준 분할
- 자주 사용하는 컬럼 등을 분리시킴
분할 기준
- 범위 분할
- 파티션 키 위주로 검색이 자주 실행될 때
- 월별 분기별
- 목록 분할
- 해당 컬럼의 조건이 많이 들어오는 경우
- 한국, 일본, 중국 → 아시아 / 노르웨이, 스웨덴, 핀란드 → 북유럽
- 해시 분할
- 해시 함수 적용하고 그 값으로
- 라운드 로빈 분할
- 균일 분배
- 합성 분할
- 위 기술들 복합적으로 사용
📌클러스터 설계
클러스터란 자주 사용되는 테이블 데이터를 디스크 같은 위치에 저장시키는 방법
→ 물리적 저장 방법
- 특징
- 클러스터된 테이블 사이 조인 발생할 경우 처리시간 단축
- 데이터 분포도가 넓을수록 유리 (= 분포도가 높다 = 분포도가 안 좋다)
클러스터 대상 테이블
- 분포도가 넓은
- 대량의 범위를 자주 조회하는
- 입력 수정 삭제가 자주 발생하지 않는
- 자주 조인되어 사용되는 테이블
📌인덱스
추가적인 저장 공간을 활용하여 검색 속도 향상시키기 위한 자료구조
종류
- 클러스터드 인덱스
- 테이블당 1개만 허용. 물리적 정렬
- 인덱스 자체의 리프 페이지가 곧 데이터
- 입력 수정 삭제 시 항상 정렬 상태 유지 → 성능 저하
- 넌클러스터드 인덱스
- 테이블당 약 240개의 인덱스 생성 가능
- 인덱스 페이지만 정렬 (레코드 원본은 저장 안됨)
- 인덱스 자체의 리프페이지는 데이터가 아니라 포인터라서
- 검색 속도는 더 느리지만 입력 수정 삭제는 더 빠름
- 용량을 더 차지
- 밀집 인덱스
- 데이터 레코드 각각 하나의 인덱스 생성
- 희소 인덱스
- 그룹 당 하나의 인덱스
구조
- 트리 기반 인덱스 : 일반적인 방법, B+트리인덱스를 주로 사용
- 비트맵 인덱스 : 비트를 이용
- 함수 기반 인덱스
- 비트맵 조인 인덱스
- 도메인 인덱스 : 개발자가
인덱스 컬럼의 선정
- 분포도가 좋은 (10~15%) = 적당히 낮은 컬럼 (넓은 건 클러스터다!)
- 자주 조합되어 사용되는 경우 결합 인덱스를 생성 → 컬럼을 합치는 것
- 가능한 수정이 빈번하지 않은 컬럼을 선정
- 한 컬럼이 여러 인덱스에 포함되지 않도록 설계
- 기본키 및 외부키가 되는 컬럼을 선정
📌뷰
= 외부스키마
가상 테이블. 노션의 데이터베이스 뷰를 생각하자.
- 장점
- 논리적 데이터 독립성 제공
- 접근제어로 자동 보안 제공
- 단점
- 가상이라서 인덱스(물리)를 가질 수 없다
- ALTER 불가 = 수정 불가
- 삽입 삭제 갱신 연산에 제약 따르다
뷰의 특징
- 기본 테이블과 구조 동일, 조작도 거의 동일
- 가상 테이블 = 물리적으로 구현X
- 데이터의 논리적 독립성 제공
- 뷰를 통해서만 데이터에 접근하게 하는 것으로 뷰에 나타나지 않는 데이터 안전하게 보호
- 데이터의 삽입, 삭제, 갱신에 제한.
- 기본 테이블 삭제하면 뷰도 삭제돔.
- CREATE로 생성, DROP으로 삭제.
- ALTER로 변형-수정이 불가.
📌데이터베이스 백업 ⭐
백업 - 복구restore
방식
- 전체 백업 full backup
- 증분 백업 : 풀 백업 이후 변경-추가된 데이터만 백업
- 차등 백업 : 풀 백업 이후 변경-추가된 데이터 모두 포함하여 백업
- 실시간 백업
- 트랜잭선 로그 백업 : insert, update, delete
복구시간 목표
RTO 허용되는 최대 지연 시간
복구시점 목표
RPO 허용되는 데이터 손실량
물리 데이터베이스 모델링
📌데이터베이스 무결성
DB 무결성 개념
정확성, 일관성, 유효성이 유지되는 것
DB 무결성 종류
- 개체 무결성 ⭐
- 모든 릴레이션은 기본 키로 선택된 컬럼을 가져야 한다
- 기분키는 중복되지 않은 고유한 값을 가져야
- 기본키는 NULL 값을 허용하지 않는다
- 참조 무결성 ⭐
- 외래키 값은 NULL or 참조하는 릴레이션의 기본키 값과 동일해야
- 각 릴레이션은 참조할 수 없는 외래키 값을 가질 수 없다
- 기본 테이블에 없는 거 못쓴다
- 각 릴레이션은 참조할 수 없는 외래키 값을 가질 수 없다
- 제약조건
- 제한 Restrict⭐ : 문제 연산 거절
- 연쇄 Cascade⭐ : 참조하는 튜플도 함께 삭제
- 널값 Nullify : 참조표에서 튜플 삭제하고 베이스표에서 이 튜플을 참조하는 튜플들 외래키에 NULL 등록
- 기본값 Default : Null 대신 디폴트 값 등록
- 외래키 값은 NULL or 참조하는 릴레이션의 기본키 값과 동일해야
- 도메인 무결성 ⭐
- 속성들의 값은 정의된 도메인에 속한 값이어야 한다
- 고유 무결성
- 키 무결성
- 한 릴레이션에는 적어도 하나의 키가 존재해야 함.
- 릴레이션 무결성
- 삽입 삭제 갱신 같은 연산 수행하기 전과 후에 대한 상태의 제약
📌키 key
- 키 key : 다른 튜플들과 구별할 수 있는 유일한 기준이 되는 컬럼
- 종류
- 슈퍼키(유일성) > 후보키(유일성&최소성) > 기본키 & 대체키
📌반정규화
성능향상과 개발 편의성을 위하여 행해지는, 정규화 기법에 위배되는 기법
고려사항⭐
- 데이터 중복 발생 → 무결성 깨질 수 있다
- 읽기 속도 향상, 삽입 삭제 수정 속도 저하
- 저장공간 효율 저하
- 유지보수 어려워짐
- 과도하면 성능 저하 유발
- 우선순위 고려해야
적용순서
- 반정규화 대상 조사
- 다른 방법으로 유도
- 뷰
- 인덱스
- 클러스터링
- 파티셔닝
- 로직 변경
- 반정규화 수행
유형
- 테이블 분할
- 테이블 중복
- 컬럼기반 분할
- 컬럼 중복 : 보통 이걸 많이 한다
물리 데이터모델 품질 검토
물리데이터 모델 품질 기준
- 성능, 오류예방
- 정확성, 완전성, 준거성, 최신성, 일관성, 활용성
- 논리데이터와 동일
데이터 품질관리 대상⭐
- 데이터 값
- 데이터 구조
- 데이터 관리 프로세스
📌CRUD 분석
- CRUD Matrix : 시스템 구축 시 프로세스와 DB에 저장되는 데이터사이의 의존관계를 표현하는 표
- 트랜잭션 분석
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Update
Delete
📌SQL 성능 튜닝
보통 SQL 문장 튜닝을 뜻한다
옵티마이저
- DB 내부에서 자체적으로 최적화
- 구분
- 규칙기반 옵티마이저
- 규칙 = 우선순위를 가지고 계획 생성
- 비용기반 옵티마이저
- 소요시간이나 자원 사용량을 가지고 계획 생성
- 규칙기반 옵티마이저
Row Migration / Row Chaining
데이터가 수정되면서 더 커져서 기본 블록에 못 들어가는 경우
- Row Migration
- 다른 블록에 데이터를 넣고, 기존 블록 위치에는 링크를 남긴다.
- Row Chaining
- 블록 두 개에 이어서 한 Row를 저장
