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컬럼 분리관련
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강의중 로직이 복잡해지면, 테이블에서 관련 컬럼들을 다시 분리해야 하는날이 올 수 있다고하셨는데
컬럼을 다시 분리해야 할 때, 실무에서는 어떤 절차로 나누는지와 생길 수 있는 문제점에는 어떤 게 있나요?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최승현님.
컬럼 분리와 관련된 질문에 대해 답변 드리겠습니다.
컬럼을 다시 분리하는 것은 주로 로직이 복잡해지거나 데이터가 지속적으로 변경될 때, 테이블 구조를 더 효율적으로 관리하고자 할 때 이루어집니다. 이를 통해 성능 최적화 및 데이터 관리 효율성을 높일 수 있습니다.
실무에서 컬럼을 분리하는 절차
요구사항 분석: 먼저, 컬럼 분리가 필요한 이유를 명확히 이해합니다. 데이터의 어떤 측면이 복잡한지를 분석하고, 이를 해결하기 위한 정확한 요구사항을 설정합니다.
데이터 모델링: 이후, 새로운 데이터 모델을 설계합니다. 물리적 데이터 모델링을 통해 새로운 엔티티와 관계를 정의하고, 그에 맞는 테이블 구조를 만듭니다.
마이그레이션 계획: 기존 데이터베이스에서 데이터를 새로운 구조로 이동하는 계획을 세웁니다. 데이터 변환(scripting 포함), 검증, 및 백업 절차를 포함해야 합니다.
테스트: 모든 데이터 이동과 변경 절차는 테스트 환경에서 철저히 검증되어야 합니다. 데이터 무결성과 성능을 면밀히 관찰합니다.
실행: 모든 테스트가 완료되었으며 문제가 없는 경우 실제 데이터베이스에 변경 작업을 적용합니다.
생길 수 있는 문제점
데이터 무결성 위협: 잘못된 데이터를 이관하거나, 이관 중 데이터가 유실될 위험이 있습니다.
성능 문제: 컬럼 분리가 오히려 성능의 하락을 초래할 수도 있습니다. 특히, 지나치게 많은 조인과 복잡한 쿼리가 발생하는 경우가 그렇습니다.
종속성 문제: 기존에 구축된 다른 시스템, API, 또는 보고서가 변경된 테이블 구조에 영향을 받을 수 있습니다.
기술 부채: 조직 전체의 시스템에 대한 이해도가 낮은 상태에서 구조 변경을 할 경우 기술 부채가 증가할 수 있습니다.
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