데이터베이스를 설계할 때 고려해야 할 점

 

데이터베이스 설계는 효율적인 데이터 저장, 검색, 관리 및 확장성을 보장하기 위한 핵심 작업입니다. 잘 설계된 데이터베이스는 성능, 안정성, 유지보수성을 높이는 반면, 부실한 설계는 성능 저하와 데이터 불일치를 초래할 수 있습니다.

이 글에서는 데이터베이스를 설계할 때 반드시 고려해야 할 주요 요소들을 단계별로 정리하고, 실무에서 활용할 수 있는 팁과 예제를 제공합니다.

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1. 데이터베이스 설계의 목적 정의

설계의 첫 단계는 데이터베이스의 목적과 역할을 명확히 정의하는 것입니다.

• 어떤 데이터를 저장할 것인가?
• 누가 데이터를 사용할 것인가?
• 주요 사용 사례와 요구 사항은 무엇인가?
• 성능 요구사항은 어떻게 되는가?

예시:

• 고객 정보를 관리하는 CRM 시스템에서는 고객 데이터, 주문 데이터, 문의 내역 등이 핵심 데이터입니다.
• 실시간 데이터 처리가 중요한 시스템은 속도가 최우선 고려 사항입니다.

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2. 데이터 요구사항 분석

데이터 요구사항 분석은 설계 과정의 핵심 단계입니다.

주요 질문:

• 저장해야 할 데이터의 속성은 무엇인가?
• 데이터의 관계는 어떻게 구성되는가?
• 데이터의 수명주기는 어떻게 되는가?

데이터 요구사항 분석 과정:

1. 데이터 도출: 시스템이 관리해야 할 데이터를 목록화.
2. 관계 분석: 데이터 간의 관계를 정의.
3. 속성 식별: 각 데이터의 세부 정보를 정의.

예시:

• 고객 데이터: 이름, 연락처, 주소, 가입일.
• 주문 데이터: 주문 ID, 고객 ID, 제품명, 주문일, 수량.
• 관계: 고객(Customer)은 여러 주문(Order)을 가질 수 있음(1:N 관계).

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3. 정규화(Normalization)

정규화는 데이터 중복을 최소화하고, 데이터의 일관성을 유지하기 위해 필수적입니다.

정규화 단계:

• 제1정규형(1NF): 데이터는 원자 값으로 구성되어야 함.
• 제2정규형(2NF): 기본 키에 완전 종속되지 않은 속성 제거.
• 제3정규형(3NF): 이행 종속성 제거.

예시:

• 비정규화된 테이블:주문 ID 고객명 고객 연락처 제품명 수량

  101

  홍길동

  010-1234-5678

  스마트폰

  2

  → 정규화 후:
  • 고객 테이블:고객 ID 고객명 고객 연락처

    1

    홍길동

    010-1234-5678

  • 주문 테이블:주문 ID 고객 ID 제품명 수량

    101

    1

    스마트폰

    2

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4. 비정규화(Denormalization)

정규화만으로 모든 데이터베이스 설계가 최적화되지는 않습니다.
비정규화는 읽기 성능을 높이기 위해 일부 중복 데이터를 허용하는 방법입니다.

• 사용 시점:
  • 읽기 작업이 많고, 쓰기 작업이 적은 경우.
  • 실시간 응답 속도가 중요한 경우.

예시:

• 주문 테이블에 고객명과 연락처를 중복 저장하여 조회 성능을 향상.

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5. 데이터 무결성과 제약 조건

데이터 무결성은 데이터의 정확성과 신뢰성을 유지하기 위한 핵심 요소입니다.

무결성 종류:

1. 엔터티 무결성: 기본 키는 고유하며 NULL일 수 없음.
2. 참조 무결성: 외래 키는 참조하는 값이 존재해야 함.
3. 도메인 무결성: 속성 값은 허용된 값의 범위 내에 있어야 함.

예시:

CREATE TABLE orders (
    order_id NUMBER PRIMARY KEY,
    customer_id NUMBER REFERENCES customers(customer_id),
    order_date DATE NOT NULL
);

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6. 확장성과 성능

데이터베이스 설계는 현재 요구사항뿐만 아니라 미래의 확장성을 고려해야 합니다.

고려할 사항:

• 데이터 증가율: 데이터가 시간이 지남에 따라 얼마나 증가할 것인가?
• 인덱스: 자주 조회되는 열에 인덱스를 추가하여 성능 최적화.
• 파티셔닝: 대규모 테이블을 분할하여 관리 및 성능 최적화.

예시:

• 주문 테이블을 날짜별로 파티셔닝.

CREATE TABLE orders (
    order_id NUMBER,
    customer_id NUMBER,
    order_date DATE,
    ...
)
PARTITION BY RANGE (order_date) (
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2023-01-01', 'YYYY-MM-DD')),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2024-01-01', 'YYYY-MM-DD'))
);

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7. 보안

데이터베이스 설계 시 보안 요소는 필수적으로 고려해야 합니다.

• 접근 제어: 민감한 데이터에 대한 권한 설정.
• 암호화: 데이터 전송 및 저장 시 암호화 적용.
• 감사 및 로그: 데이터 변경 이력을 기록.

예시:

• 사용자별 권한 부여.

GRANT SELECT, INSERT ON orders TO sales_user;

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8. 백업 및 복구 계획

예상치 못한 데이터 손실에 대비해 데이터 백업 및 복구 전략을 설계해야 합니다.

• 백업 주기: 매일, 주간, 월간 등 백업 일정 설정.
• 복구 시나리오: 장애 발생 시 신속한 데이터 복구 가능성 확보.

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마무리

데이터베이스 설계는 단순한 데이터 저장소 구축을 넘어 효율적이고 안정적인 데이터 관리를 위한 필수 작업입니다.
목적에 부합하는 설계, 무결성 유지, 성능 최적화, 보안 및 확장성을 고려하여 설계하면 장기적으로 유지보수와 성능 문제를 최소화할 수 있습니다.
이번 포스팅에서 설명한 내용을 바탕으로 데이터베이스 설계 시 중요한 요소들을 꼭 점검해 보시기 바랍니다.