SQL 이론 - 1과목 2장 (4)

1. 대량데이터 발생

: 대량의 데이터 발생 → 많은 트래잭션 발생 → 디스크 I/0 많이 유발 → 성능저하

 

- 로우 체이닝

: 로우 길이가 너무 길어서 하나의 로우를 데이터 블록 하나에 데이터가 다 저장 X, 2개의 블록에 걸쳐 저장된 형태

 

- 로우 마이그레이션

: 데이터 블록에서 데이터 수정이 발생하면 해당 블록에서 저장하지 못하고 다른 블록의 빈 공간에 저장하는 방식

 

- 로우 체이닝, 로우 마이그레이션 발생 ↑하면 많은 I/O가 발생해 성능저하

- 트랜잭션을 분석하여 적절하게 1:1관계로 분리함으로써 성능향상

 

 

2. 분산 데이터 베이스 (분-위-지-중-장-병)

 

- 여러 곳으로 분산되어있는 DB를 하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 DB

 

- 분산 DB 6가지 투명성

 

1) 분할 투명성(단편화)

: 하나의 논리적 관계가 여러개로 분할되어 각 사본이 여러 site에 저장

 

2) 위치 투명성

: 사용하려는 데이터의 저장 장소 명시 불필요 위치정보가 시스템 카탈로그에 유지

 

3) 지역사상 투명성

: 지역 DBMS 물리적 DB 사이의 Mapping 보장

 

4) 중복 투명성

: DB 객체가 여러 stie에 중복됐는지 알 필요 X

 

5) 장애 투명성

: 구성요소 장애에 무관한 트랜잭션 원자성 유지

 

6) 병행 투명성

: 다수 트랜잭션 동시 수행시 결과 일관성 유지

 

 

3. 분산 데이터베이스 장-단점

 

- 장점

: 지역 자치성, 신뢰성 가용성, 효용성 융통성, 빠른 응답속도, 비용절감, 각 지역 사용자 요구 수용

 

- 단점

: 비용증가, 오류의 잠재성 증대, 설계 관리의 복잡성, 불규칙한 응답 속도, 통제의 어려움, 데이터 무결성 위협

 

 

4. 분산 데이터베이스 적용 기법

 

1) 테이블 위치 분산

 

2) 테이블 분할 분산

 

3) 테이블 복제 분산

 

4) 테이블 요약 분산

- 분석요약 : 동일한 테이블 구조, 데이터 이용

- 통합요약 : 분산된 다른 내용의 데이터 이용

 

 

5. 분산 데이터베이스 설계를 고려해야 하는 경우

 

1) 성능이 중요한 사이트

 

2) 공통코드, 기준정보, 마스터 데이터의 성능향상

 

3) 실시간 동기화가 요구되지 않는 경우 = Near Real Time 특징

 

4) 특정 서버에 부하가 집중되어 부하를 분산

 

5) 백업 사이트 구성하는 경우

 

 

 

** 참고 사이트 **

https://dataonair.or.kr/db-tech-reference/d-guide/sql/?pageid=5&mod=list

SQL – DATA ON-AIR