고성능 MySQL, 제 4판

6장. 스키마 설계 및 관리

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좋은 논리적 및 물리적 설계( )는 고성능의 초석이며, 실행할 특정 쿼리에 맞게 스키마를 설계해야 합니다. 여기에는 종종 트레이드오프가 수반됩니다. 예를 들어 비정규 스키마를 사용하면 일부 유형의 쿼리 속도는 빨라지지만 다른 유형의 쿼리 속도는 느려질 수 있습니다. 카운터 및 요약 테이블을 추가하는 것은 쿼리를 최적화하는 좋은 방법이지만 유지 관리 비용이 많이 들 수 있습니다. MySQL의 특정 기능과 구현 세부 사항이 이에 상당한 영향을 미칩니다.

마찬가지로 스키마는 시간이 지남에 따라 데이터를 저장하고 액세스하는 방법과 비즈니스 요구사항이 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지에 대해 알게 된 결과에 따라 진화하게 됩니다. 즉, 스키마 변경을 빈번한 이벤트로 계획해야 합니다. 이 장의 뒷부분에서는 이러한 활동이 조직의 운영 병목 현상이 되지 않도록 하는 방법을 안내해 드립니다.

이 장과 인덱싱에 초점을 맞춘 다음 장에서는 MySQL에 특화된 스키마 디자인에 대해 다룹니다. 이 장은 데이터베이스 설계 방법을 알고 있다고 가정하므로 데이터베이스 설계에 대한 입문이나 고급 장이 아닙니다. MySQL 데이터베이스 설계에 관한 장으로서 다른 RDBMS가 아닌 MySQL로 데이터베이스를 설계할 때 어떤 점이 다른지에 관한 내용입니다. 데이터베이스 설계의 기초를 공부해야 하는 경우 Clare Churcher의 책 Beginning Database Design(Apress)을 추천합니다.

이 장은 다음 두 장을 위한 준비 과정입니다. 이 세 장에서는 논리적 설계, 물리적 설계 및 쿼리 실행의 상호 작용을 살펴봅니다. 이를 위해서는 세부 사항에 대한 주의뿐만 아니라 큰 그림으로 접근해야 합니다. 각 부분이 다른 부분에 어떤 영향을 미치는지 이해하려면 전체 시스템을 이해해야 합니다. 인덱싱에 대한 7장과 쿼리 최적화에 대한 8장을 읽은 후에 이 장을 복습하는 것이 유용할 수 있습니다. 논의된 주제 중 상당수는 개별적으로 고려할 수 없습니다.

최적의 데이터 유형 선택

MySQL 은 다양한 데이터 유형을 지원하므로 데이터를 저장할 올바른 유형을 선택하는 것이 좋은 성능을 얻는 데 중요합니다. 다음의 간단한 가이드라인은 저장하는 데이터 유형에 관계없이 더 나은 선택을 하는 데 도움이 될 수 있습니다:

일반적으로 작을수록 좋습니다.

일반적으로 데이터를 올바르게 저장하고 표현할 수 있는 가장 작은 데이터 유형을 사용하세요. 데이터 유형이 작을수록 디스크, 메모리, CPU 캐시의 공간을 덜 차지하므로 일반적으로 더 빠릅니다. 또한 일반적으로 처리하는 데 더 적은 CPU 주기가 필요합니다.

스키마의 여러 위치에서 데이터 유형 범위를 늘리는 것은 번거롭고 시간이 많이 걸리는 작업이 될 수 있으므로 저장해야 하는 값의 범위를 과소평가하지 않도록 주의하세요. 어떤 데이터 유형을 사용하는 것이 가장 좋은지 ...