데이터 중복
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1. 개요
데이터 중복은 관계형 데이터베이스 시스템에서 레코드, 필드, 테이블 또는 여러 테이블 간에 불필요하게 반복되는 값을 의미한다. 이는 정규화되지 않은 데이터베이스 설계에서 자주 발생하며, 데이터베이스 관리의 복잡성을 증가시키고 데이터 손상의 위험을 높이며 저장 공간을 낭비한다. 데이터 중복은 데이터 불일치 및 손상의 원인이 되며, 데이터베이스 정규화를 통해 방지할 수 있다. 반면, 데이터베이스 비정규화는 쿼리 성능 향상을 위해 의도적으로 데이터 중복을 발생시키는 경우를 말한다.
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| 데이터 중복 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 유형 | 데이터 스토리지 방법 |
| 목적 | 안정성 및 가용성 향상 |
| 관련 개념 | 백업 재해 복구 RAID 삭제 코딩 데이터 복제 |
| 세부 정보 | |
| 정의 | 데이터 중복은 데이터의 여러 사본을 저장하여 데이터 손실이나 오류 발생 시 복구할 수 있도록 하는 것이다. |
| 목적 | 데이터 손실 방지 데이터 가용성 향상 데이터 무결성 보장 |
| 방법 | RAID (독립 디스크 중복 어레이) 삭제 코딩 (Erasure Coding) 데이터 복제 백업 |
| RAID | 여러 개의 물리적 디스크에 데이터를 분산 저장하여 중복성을 제공하는 기술이다. 다양한 RAID 레벨이 존재하며, 각 레벨마다 성능, 중복성, 비용 측면에서 trade-off가 있다. |
| 삭제 코딩 | 데이터를 여러 조각으로 나누고, 원래 데이터 조각에서 파리티 데이터를 생성하여 저장한다. 일부 데이터 조각이 손실되더라도 파리티 데이터를 사용하여 원래 데이터를 복원할 수 있다. |
| 데이터 복제 | 데이터를 다른 위치에 복사하여 저장하는 방식이다. 주 데이터 스토리지에 문제가 발생하면 복제된 데이터를 사용하여 시스템을 복구할 수 있다. |
| 백업 (컴퓨팅) | 데이터를 별도의 스토리지에 주기적으로 복사하여 저장하는 방식이다. 시스템 오류, 사용자 실수, 재해 등으로 데이터가 손실되었을 때 백업 데이터를 사용하여 복구할 수 있다. |
| 이점 | 데이터 손실 방지 시스템 가동 시간 증가 재해 복구 능력 향상 데이터 무결성 향상 |
| 고려 사항 | 저장 공간 증가 관리 복잡성 증가 비용 증가 성능 저하 가능성 |
| 추가 정보 | |
| 중복 전략 선택 | 비즈니스 요구 사항, 데이터 중요도, 비용 등을 고려하여 적절한 중복 전략을 선택해야 한다. |
| 테스트 및 검증 | 데이터 중복 시스템을 구축한 후에는 정기적으로 테스트하고 검증하여 정상적으로 작동하는지 확인해야 한다. |
| Btrfs | Btrfs 파일 시스템은 데이터 및 메타데이터 중복을 위한 기본 지원을 제공하여 손상된 파일을 감지하고 복구할 수 있다. |
2. 데이터베이스 시스템에서의 데이터 중복
데이터 중복은 하나 이상의 레코드 또는 필드나 테이블 내에서, 혹은 필드가 둘 이상의 테이블에서 복제/반복되는 값을 불필요하게 반복하는 데이터베이스 시스템에서 발생한다. 이는 정규화되지 않은 데이터베이스 설계에서 흔히 발견된다. 이전에 정규화된 데이터베이스 스키마에서 의도적으로 데이터 중복을 수행하는 경우, 이는 데이터베이스 비정규화의 한 형태로 간주될 수 있으며, 데이터베이스 쿼리의 성능을 향상시키는 데 사용된다.[4]
2. 1. 데이터 중복의 문제점
데이터 중복은 정규화되지 않은 데이터베이스 시스템 설계에서 자주 발견되며, 데이터베이스 관리의 복잡성을 초래하고, 데이터 손상의 위험을 높이며, 필요한 저장 공간을 증가시킨다.[4]예를 들어, 고객 데이터가 중복되어 구매한 각 제품에 첨부될 때, 데이터 중복은 주어진 고객의 하나 이상의 속성에 대해 다른 값으로 나타날 수 있기 때문에 불일치의 원인이 된다.[4] 데이터 중복은 데이터 이상 및 손상을 초래하며, 일반적으로 설계를 통해 피해야 한다.[5] 데이터베이스 정규화를 적용하면 중복을 방지하고 저장 공간을 최대한 활용할 수 있다.[6]
2. 2. 데이터 정규화
데이터 중복은 하나 이상의 레코드 또는 필드 내에서, 테이블 내에서, 또는 필드가 둘 이상의 테이블에서 복제/반복되는 값을 불필요하게 반복하는 데이터베이스 시스템에서 발생한다. 이는 정규화되지 않은 데이터베이스 설계에서 흔히 발견되며, 데이터베이스 관리의 복잡성을 높이고, 데이터 손상의 위험을 증가시키며, 필요한 저장 공간을 늘린다.[4] 데이터베이스 정규화를 적용하면 이러한 중복을 방지하고 저장 공간을 최대한 활용할 수 있다.[6] 데이터 중복은 데이터 이상 및 손상을 일으키므로, 일반적으로 설계를 통해 피해야 한다.[5]예를 들어, 고객 데이터가 중복되어 구매한 각 제품에 첨부될 때, 데이터 중복은 주어진 고객이 하나 이상의 속성에 대해 다른 값으로 나타날 수 있기 때문에 불일치의 원인이 된다.
2. 3. 데이터베이스 비정규화
데이터 중복은 데이터베이스 시스템에서 하나 이상의 레코드 또는 필드나 테이블 내에서, 혹은 필드가 둘 이상의 테이블에서 복제/반복되는 값을 불필요하게 반복하는 현상이다. 이는 본질적으로 데이터 중복과 다르지만, 종종 정규화되지 않은 데이터베이스 설계에서 발견된다. 이러한 설계는 데이터베이스 관리의 복잡성을 초래하고, 데이터 손상의 위험을 높이며, 필요한 저장 공간을 증가시킨다.그러나 이전에 정규화된 데이터베이스 스키마에서 의도적으로 데이터 중복을 수행하는 경우도 있는데, 이를 데이터베이스 비정규화라고 한다. 데이터베이스 비정규화는 데이터베이스 쿼리의 성능을 향상시키고, 데이터베이스 응답 시간을 단축시키는 데 사용된다.[4]
예를 들어, 고객 데이터가 중복되어 구매한 각 제품에 첨부될 때, 데이터 중복은 주어진 고객이 하나 이상의 속성에 대해 다른 값으로 나타날 수 있기 때문에 불일치의 원인이 된다.[4] 데이터 중복은 데이터 이상 및 손상을 초래하므로, 일반적으로 설계를 통해 피해야 한다.[5] 데이터베이스 정규화를 적용하면 중복을 방지하고 저장 공간을 최대한 활용할 수 있다.[6]
참조
[1]
웹사이트
A Realistic Evaluation of Memory Hardware Errors and Software System Susceptibility
http://www.cs.roches[...]
2010-05-09
[2]
웹사이트
Operating Systems – Three Easy Pieces: Redundant Arrays of Inexpensive Disks (RAIDs)
http://pages.cs.wisc[...]
2015-01-03
[3]
웹사이트
How I Use the Advanced Capabilities of Btrfs
http://www.oracle.co[...]
Oracle Corporation
2012-08
[4]
서적
Database integrity: challenges and solutions
https://books.google[...]
Idea Group Inc (IGI)
2011-01-23
[5]
서적
Database systems: design, implementation, and management
https://books.google[...]
Cengage Learning
2011-01-22
[6]
서적
Introduction to Information Technology
https://books.google[...]
Pearson Education India
2011-02-04
[7]
웹인용
A Realistic Evaluation of Memory Hardware Errors and Software System Susceptibility
http://www.cs.roches[...]
2010-05-09
[8]
웹인용
Operating Systems – Three Easy Pieces: Redundant Arrays of Inexpensive Disks (RAIDs)
http://pages.cs.wisc[...]
2015-01-03
[9]
웹인용
How I Use the Advanced Capabilities of Btrfs
http://www.oracle.co[...]
Oracle Corporation
2012-08
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