데이터베이스 맥락에서 데이터 중복성은 동일하거나 유사한 데이터가 여러 곳에 존재하는 관계형 데이터베이스 또는 데이터 관리 시스템에 중복 정보가 존재하는 것을 의미합니다. 중복은 데이터 신뢰성 향상 및 오류 허용과 같은 특정 목적에 도움이 될 수 있지만 과도한 중복은 비일관성, 비효율, 시간 지연, 스토리지 공간 및 처리 능력 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 중복성을 최소화하면서 데이터 정확성과 무결성을 유지하는 것은 효율적인 데이터베이스 시스템을 설계하고 구현하는 데 있어 필수적인 고려 사항입니다.
데이터 중복성은 다음과 같이 중복성의 근본 원인에 따라 여러 유형으로 분류할 수 있습니다.
- 열 중복성 : 저장된 속성이 여러 열에 걸쳐 반복되는 테이블의 중복 열로, 동일한 정보가 여러 위치에 저장되는 경우가 발생합니다.
- Row Redundancy : 여러 행이 동일한 데이터를 포함하는 테이블의 중복 행으로, 데이터 처리 및 검색 중에 혼란과 오류가 발생할 수 있습니다.
- 테이블 중복성 : 동일한 데이터가 여러 테이블에 저장되는 데이터베이스의 중복 테이블로 인해 스토리지 공간과 처리 능력 요구 사항이 크게 증가합니다.
- Functional Redundancy : 동일한 기능이 수행되거나 동일한 입력 데이터 세트를 사용하여 계산된 결과로 데이터베이스에서 반복되는 정보.
백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 생성하기 위한 강력한 노코드 플랫폼 인 AppMaster는 데이터 모델 및 데이터베이스에 크게 의존하여 사용자가 생성한 애플리케이션의 구조를 정의합니다. 이 플랫폼은 데이터베이스 스키마를 최적화하고 데이터 중복성을 최소화하여 애플리케이션이 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하도록 합니다. 사용자는 AppMaster 사용하여 프로젝트 개발 단계에서 테이블 간의 관계를 정의하고 중복 데이터를 제거할 수 있습니다.
데이터 중복을 방지하기 위한 효과적인 전략에는 데이터베이스 정규화, 고유 및 기본 키 제약 조건 사용, 인덱싱 및 데이터 유효성 검사 규칙 구현이 포함됩니다. 예를 들어, 데이터베이스 정규화에는 중복을 줄이고 데이터 무결성을 향상시키기 위해 데이터베이스의 테이블과 관계를 구성하는 작업이 포함됩니다. 정규화는 일반적으로 특정 유형의 중복을 제거하고 데이터가 데이터베이스 전체에서 일관성을 유지하도록 하는 것을 목표로 하는 다양한 단계 또는 형식을 따릅니다.
정규화는 중복성을 줄이기 위한 필수 기술이지만 일부 중복성을 의도적으로 도입할 수 있는 데이터베이스 설계의 경우가 있습니다. 예를 들어, 정규화의 반대인 비정규화는 성능을 향상시키고 데이터 검색 중에 복잡한 다중 테이블 조인과 관련된 오버헤드를 최소화하기 위해 의도적으로 데이터베이스 설계에 중복 데이터를 포함합니다. 비정규화는 스토리지 공간과 복잡성이 약간 증가하는 대신 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
의도적인 중복의 또 다른 예는 캐시된 데이터를 사용하는 것입니다. 데이터베이스 시스템은 가장 자주 액세스되는 데이터의 복사본을 캐시라는 임시 저장 영역에 자주 저장합니다. 이 캐시된 데이터는 요청 시 신속하게 반환될 수 있으므로 처리하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있는 복잡한 데이터베이스 쿼리의 필요성이 줄어듭니다. 이러한 유형의 중복성은 전체 성능을 개선하고 계산 대기 시간을 줄이며 최종 사용자의 경험을 향상시킬 수 있습니다.
데이터 중복성은 효율적이고 정확한 데이터베이스 시스템을 설계할 때 고려해야 할 중요한 요소입니다. 데이터 무결성과 성능의 상충되는 요구 사항의 균형을 맞추는 것은 전반적인 시스템 성능과 안정성을 유지하고 저장 및 처리와 관련된 비용을 최소화하는 데 필수적입니다. AppMaster 는 사용자가 데이터 중복성을 최소화하면서 포괄적인 소프트웨어 솔루션을 설계, 개발 및 배포할 수 있도록 지원하는 데 중점을 두고 있으며 다양한 고객 및 사용 사례를 위해 고품질의 최적화되고 확장 가능하며 비용 효율적인 애플리케이션을 만들기 위한 고급 플랫폼을 제공합니다.
