dhwiii's notepad | 딥 러닝, 코덱 일기장

1. 반정규화 개념 반정규화 정의 : 정규화에 충실하여 모델링을 수행하면 종속성과 활용성은 향상되나, 수행속도가 증가하는 경우가 발생하기 때문에 기를 극복하기 위해 성능에 중점을 두어 정규화 하는 방법 특징 : 데이터 모델링 규칙에 얽매이지 않고 수행 / 시스템이 물리적으로 구현되었을 떄 성능 향상이 목적 사용시기 - 정규화에 충실하였으나 수행속도에 문제 발생 - 다량의 범위를 자주 처리 - 특정 범위의 데이터만 자주 처리 - 처리 범위를 줄이지 않고는 수행속도를 개선할 수 없는 경우 - 요약 자료만 주로 요구되는 경우 - 추가된 테이블의 처리를 위한 오버헤드를 고려 - 인덱스의 조정이나 부분 범위 처리로 유도하고, 클러스터링을 이용하여 해결할 수 있는지 검토 후 결정 2. 반정규화 유형 용도 유형 기법..

1. 논리 데이터 모델 검증 일반적인 시스템 개발 절차 : 일반적인 시스템 개발은 데이터 / 프로세스 관점의 두 가지로 진행되는데 개념 모델링 -> 논리 데이터 모델링 / 분석 모델링 -> 물리 데이터 모델링 / 설계 모델링 -> 데이터베이스 구축, 애플리케이션 개발 단계로 진행된다. 2. 데이터 모델링 개요 데이터 모델링의 정의 : 실체(Entity)와 관계(Relation)를 중심으로 명확하고 체계적으로 표현하여 문서화 하는 기법 데이터 모델링의 목적 - 정보 요구에 대한 정확한 이해 - 사용자, 설계자, 개발자 간의 효율적인 의사소통 수단 - 고품질 SW와 유지보수 비용의 감소 효과 - 신규 또는 개선 시스템의 개발 기초를 제공 데이터 모델링의 특성 - 업무 흐름 파악 용이 - 데이터 무결성을 보장..