MOLLY

0. TL;DR1. 정규화, 반정규화2. PK, FK 순서 조정3. 컬럼 수가 많은 테이블의 1:1 분리4. 대용량 테이블 파티셔닝*5. 복잡한 모델의 단순화로 성능 향상6. 일관성 있는 데이터 타입7. 좋은 모델링이란  0. TL;DR정규화, 반정규화 성능 향상: 데이터 무결성 및 관리에 대한 주의 필요PK, FK 순서 조정[매우 중요] PK가 여러 속성으로 구성된 복합 식별자일 경우, PK 순서에 따라 성능 차이가 발생FK로 사용되는 컬럼에 인덱스를 추가하여 성능 향상일관성 있는 데이터 타입 설정: 동일한 속성의 컬럼에 데이터 타입이 맞지 않으면 DB는 같은 데이터라고 생각하지 않음비즈니스 도메인을 잘 이해하는 것이 좋은 모델링을 도출함  1. 정규화, 반정규화정규화가 잘 되어 있으면 입력, 수정, ..

0. TL;DR1. 정규화2. 오브젝트 분석과 정규화 엔티티 타입 분석 차이점3. 1차 정규화4. 2차 정규화  0. TL;DR정규화: 다양한 유형의 검사를 통해 데이터 모델을 구조화하고, 개선시켜나가는 절차에 관련한 이론데이터 모델을 견고하고, 잘 만들기 위해서는 정규화 과정이 필요1차 정규화: [속성에 대한 분리] 모든 속성이 반드시 1개의 원자값만 보유하게 하는 것2차 정규화: [종속에 대한 분리] 주 식별자에 종속적이지 않고, 주 식별자를 구성하는 일부 속성에 종속적인 속성을 분리하는 것  1. 정규화: 다양한 유형의 검사를 통해 데이터 모델을 구조화하고, 개선시켜나가는 절차에 관련한 이론 정규화의 기본 원칙: 하나의 테이블에 ‘중복된 데이터가 없도록’ 하는 것데이터를 수학적인 방법에 의해 구조화..