관계형 데이터베이스의 맥락에서 비정규화는 쿼리 성능을 최적화하고, 데이터 검색 비용을 줄이며, 운영 효율성을 향상시키기 위해 덜 구조적이거나 중복되는 방식으로 데이터를 전략적으로 구성하는 프로세스를 의미합니다. 데이터를 더 작은 관련 테이블로 분할하여 데이터베이스 스키마 내의 중복성과 종속성을 최소화하려는 정규화와 달리, 비정규화는 의도적으로 중복성을 도입하여 데이터를 통합하고 잠재적으로 시스템 성능을 저하시킬 수 있는 복잡한 조인 작업의 필요성을 최소화합니다.
정규화는 데이터베이스 시스템의 무결성과 일관성을 향상시키는 데 필수적이지만 쿼리 성능이 저하되는 경우가 많습니다. 고도로 정규화된 스키마에서 전체 데이터 세트에 액세스하려면 일반적으로 최종 사용자에게 제공되는 정보를 재조립하기 위해 다양한 테이블에 걸쳐 여러 조인 작업이 필요하므로 더 많은 리소스와 시간이 소요됩니다. 결과적으로, 데이터 일관성, 무결성 및 쿼리 성능 간의 균형을 맞추기 위해 비정규화 기술을 적용할 수 있습니다.
비정규화는 테이블 병합, 중복 열 추가 또는 미리 계산된 요약 데이터 유지 관리를 통해 수행되어 데이터 검색 작업을 단순화하고 신속하게 처리합니다. 설명을 위해 고객, 주문 및 제품 정보가 별도의 테이블에 보관되는 고도로 정규화된 전자 상거래 데이터베이스 스키마를 생각해 보세요. 해당 고객 및 제품 세부 정보와 함께 주문 목록을 쿼리할 때 필요한 정보를 검색하려면 여러 조인 작업이 필요합니다. 비정규화된 스키마에서는 조인 작업의 필요성을 없애고 쿼리 성능을 향상시키기 위해 customer_name 및 product_name과 같은 주문 테이블에 중복 열을 추가할 수 있습니다.
비정규화는 보편적으로 적용할 수 없으며 구현 시 신중하게 접근해야 한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 중복성은 본질적으로 데이터베이스 스키마 및 관리에 복잡성을 추가하므로 비정규화로 인해 데이터 불일치 및 이상이 발생할 위험이 높아질 수 있습니다. 따라서 데이터 일관성과 정확성을 보장하려면 세심한 모니터링과 적절한 데이터 무결성 시행 메커니즘이 필요합니다. 또한, 비정규화로 인해 항상 성능이 향상되는 것은 아니며 경우에 따라 스토리지 소비 및 쓰기 비용 증가로 인해 시스템 효율성이 저하될 수 있습니다.
사용자가 시각적으로 데이터 모델을 생성하고 관계형 데이터베이스를 관리할 수 있도록 하는 AppMaster no-code 플랫폼의 맥락에서 비정규화는 특정 사용 사례에 맞게 성능 중심 솔루션을 맞춤화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. AppMaster 사용하면 사용자는 진화하는 요구 사항에 따라 데이터 모델 또는 스키마를 신속하고 효율적으로 생성 및 수정할 수 있으며, 정규화와 비정규화 간의 균형을 최적화하여 애플리케이션 요구 사항을 충족할 수 있는 유연성을 제공합니다.
청사진이 변경될 때 30초 이내에 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션용 코드를 생성하는 AppMaster 의 기능을 통해 플랫폼은 기술적 부채를 발생시키지 않고 비정규화 조정을 쉽게 수용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 다양한 수준의 비정규화를 전략적으로 실험하여 성능에 미치는 영향을 측정하고 정보에 입각한 결정을 내려 효율성을 극대화할 수 있습니다. 또한 AppMaster 의 애플리케이션은 모든 Postgresql 호환 데이터베이스를 기본 데이터베이스로 사용할 수 있으므로 광범위한 데이터 스토리지 솔루션과의 원활한 통합 및 호환성이 가능합니다.
결론적으로, 비정규화는 계산된 중복성을 도입하고 데이터 검색 프로세스를 단순화함으로써 성능을 최적화하고 효율성을 향상시키기 위해 관계형 데이터베이스에 사용되는 강력한 기술입니다. 데이터 일관성 및 무결성과 관련된 위험과 복잡성이 내재되어 있지만, 지능적이고 실용적으로 적용하면 비정규화를 통해 성능이 크게 향상될 수 있습니다. AppMaster no-code 플랫폼은 사용자에게 비정규화 전략을 실험하고 데이터 일관성과 쿼리 성능 간의 최적의 균형을 유지하는 맞춤형 솔루션을 만드는 데 필요한 도구와 기능을 제공합니다.
