데이터베이스

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데이터베이스

제가 보려고 만들었습니다. 계속 내용이 추가될 예정입니다

# 정규화, 반정규화

RDB에서 anomaly 문제를 처리하기 위해 적절한 relation으로 분리하는 것을 의미한다.

`anomaly` -> 정규화를 거치지 않아서 서로 다른 엔티티가 중복된 컬럼 값을 갖게되는 문제가 발생한다.

삽입, 삭제, 갱신 시 발생하는 문제로 NULL값이 들어가서 문제가 생기거나, 갱신문제로 모순이 생기거나, 의도와 상관없는 데이터까지 삭제되는 경우가 있다.

1 정규화(First Normal Form - 1NF)
- 모든 도메인은 원자값으로만 갖고있다(단일값만 가능하고 여러값을 갖는 컬럼이 없어야된다)
- 컬럼에 반복되는 그룹이 나오지 않아야한다.
- 기본키를 사용해서 각 튜플을 고유하게 식별할 수 있어야한다.
2 정규화
- 1NF를 만족하는 상황에서 부분적 함수 종속을 제거하는 경우다.
- 함수적 종속은 완전함수 종속, 부분함수 종속으로 나눌 수 있다. 기본키(PK)를 기준으로 한다. 기본키는 NULL이면 안되고 중복된 값을 가지면 안된다.
  - 완전함수 종속 - `X -> Y`로 X값에 따라 Y값이 결정되는 경우. 복합키여도 가능하다.
  - 부분함수 종속 - 단일키는 불가능하고, 복합키 중 하나만으로도 Y값을 결정할 수 있는 경우
  - 이행적 함수종속 - `X -> Y -> Z`로 Z까지 알수 있는 경우
3 정규화
- 기본 키가 아닌 모든 속성이 키본키에 대해 이행적 함수 종속 관계를 끊어버리는 것
- 속성(컬럼)이 `X -> Y -> Z`로 결정되는 걸 끊어서 다른 테이블로 만들어버린다.
BCNF(Boyce-Codd)
- 모든 결정자(`X->Y`에서의 X)는 후보키어야한다.
- 후보키, 기본키, 외래키 같은 용어는 https://jerryjerryjerry.tistory.com/49여기서 확인하면 된다.
그 이상의 4NF, 5NF는 고급 정규형인데 너무 잘게 쪼개서 발생할 수 있는 부작용이 존재한다

정규화 단점이라면 relation이 분리되며 JOIN연산의 필요성이 더 많아져서 쿼리 응답 시간이 느려질 수 있다는 게 있다.

반정규화는 조인을 줄이는 건데 그러면 정규화를 반대로 하는 거라고 자연스럽게 받아들일 수 있다. 정규화를 하면 정합성(데이터가 올바른지랑 상관없이 데이터들의 값이 일치하는 상태)과 무결성이 보장된다. 반정규화의 목적은 의도적으로 중복을 만들어서 읽기 성능을 올리는 것이다. 그러면 반대로 이상현상도 발생할 수 있는 `C,U,D`에 사용되는 작업은 성능이 떨어진다. DB는 보조메모리(디스크)에 저장되는데, 읽기성능을 올리려고 접근횟수를 줄이는 방식이 반정규화이다.

# RDBMS와 NoSQL(Not Only SQL)의 차이

Relation으로 이뤄진 스키마로 구성된 RDBMS는 scale-out(수평 스케일 확장) 시 번거롭다.

데이터가 join을 통해 형성될 것이고 그러면 수직적으로 데이터베이스가 만들어져있어서 샤딩할때 각각 다른 데이터 베이스에 붙어버릴 수 있는 가능성이 있다. NoSQL은 독립형 객체로 저장하고 있어서 애초에 단일서버에 그대로 상주하고 있다. 다른 테이블의 데이터와 조인 없이 확장이 가능하다.

그래서 NoSQL이 빅데이터 처리에 효과적이다. 분산 처리와 병렬처리가 분산형 구조로 인해 자연스럽게 가능하고 Relation이 없기 때문에 수평확장이 쉽다.

그대신 relation이 없어서 일관성이 항상 보장되지는 않아 주의해야되고 조인을 구현하려면 각 테이블을 일단 가져와서 데이터를 합쳐야한다.

샤딩(Sharding) : 하나의 데이터 세트를 다수의 DB에 분산시키는 방법. 주로 데이터 세트가 단일 DB에 저장하기에는 너무 클 때 사용한다
파티셔닝 : 논리적인 데이터 element 들을 다수의 entity로 쪼개는 행위를 뜻하는 일반적인 용어 즉 큰 table이나 index를, 관리하기 쉬운 partition이라는 작은 단위로 물리적으로 나누는 것을 의미한다

# 트랜잭션

트랜잭션은 논리적인 작업단위로 Commit하거나 Rollback해서 실행여부를 결정한다. 롤백할 수 있다는 게 장점이다. 부정합이 발생하면 롤백시켜 예방할 수 있다.

ACID라는 성질이 있다.

`Atomicity`(원자성) - Commit or Rollback
- 트랜잭션의 연산은 데이터베이스에 모두 반영되든지 아니면 전혀 반영되지 않아야 한다.
- 트랜잭션 내의 모든 명령은 반드시 완벽히 수행되어야 하며, 모두가 완벽히 수 행되지 않고 어느하나라도 오류가 발생하면 데이터베이스 상태를 트랜잭션 작업 이전으로 되돌려서 원자성을 보장한다.
`Consistency`(일관성)
- 트랜잭션 수행 전과, 수행 완료 후의 상태가 같아야 한다.
`Isolation`(독립성, 격리성)
- 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 병행 실행되는 경우 어느 하나의 트랜잭션 실행중에 다른 트랜잭션의 연산이 끼어들 수 없다.
- 수행중인 트랜잭션은 완전히 완료될 때까지 다른 트랜잭션에서 수행 결과를 참조할 수 없다.
- 격리성은 읽기 일관성과 동시성에 영향을 미치는 성질
`Durability`(영속성, 지속성)
- 성공적으로 완료된 트랜잭션의 결과는 시스템이 고장나더라도 영구적으로 반영되어야 한다.

트랜잭션 격리 Level이라는 게 존재한다. 이것에 따라 읽기 일관성이 달라지기때문에 중요한 개념이다.

위에서 부터 레벨 0~3이고 레벨 2인 Repeatable Read가 MySQL InnoDB의 기본 isolation level이다.

레벨을 너무 낮게 잡으면 읽기 일관성을 제대로 보장할 수 없고, 너무 높게 잡으면 동시성 탓에 데이터 처리 속도가 느려져서 적당한 트레이드 오프가 필요하다.

레벨 0인 Read Uncommitted 는 커밋되지 않은 내용에 대해서 데이터를 읽을 수 있다.
레벨 1인 Read Committed 는 커밋된 내용에 대해서만 데이터를 읽을 수 있다.
레벨 2인 Repeatable Read 는 선행 트랜잭션이 읽은 데이터는 트랜잭션이 종료될 때가지 후행 트랜잭션이 갱신하거나 삭제하는 것은 불허함으로써 같은 데이터를 두 번 쿼리했을 때 일관성 있는 결과를 리턴한다.
레벨 3인 Serializable Read 는 선행 트랜잭션이 읽은 데이터를 후행 트랜잭션이 갱신하거나 삭제하지 못할 뿐만 아니라 중간에 새로운 레코드를 삽입하는 것도 막아주기 때문에 완벽하게 읽기 일관성 모드를 제공한다. 단, 동시성에 대한 성능은 매우 떨어진다.

# 동시성 제어 - 직렬성을 지키기 위해 필요한 필수 작업

Locking, Timestamp, Validation으로 처리한다.

`Locking`
- 트랜잭션이 데이터에 lock을 걸면 다른 트랜잭션은 unlock 전까지 이 데이터에 접근할 수 없다.
- 접근이 불가능하다는 말은 교착상태랑 기아상태가 발생할 수 있는 위험이 있다는 말이 된다.
`Timestamp`
- 먼저 들어온 트랙잭션이 항상 더 빨리 수행된다. 늦은 것 부터 처리하는 스케줄링 방식과 비슷하다.
`Validation`
- 메모리상의 복사본에서 연산을 수행하고 검증완료시 DB에 반영한다. 읽기-검증-쓰기 3단계로 이뤄져있다.
- 읽기는 복사본을 따로 만들지 않는다.
- 검증단계에서는 해당 트랜잭션을 수행하는 동안 직렬화가 지켜졌는지 검증한다.
- 유효하다면 업데이트 된 부분들을 DB에 적용한다.