2장 데이터 모델과 성능 

6절. 분산 데이터베이스와 성능

1.      분산 데이터베이스의 개요

l  데이터베이스를 연결하는 빠른 네트워크를 이용하여 데이터베이스를 여러 지역/노드로 위치시켜 사용성/성능을 극대화 시킨 데이터베이스

l  하나의 가상 시스템 / 논리적으로 동일한 시스템

 

2.      분산 데이터베이스의 투명성(Transparency)

l  분할 투명성(단편화) : 하나의 논리적 Relation이 분할되어 각각 사본이 여러 site에 저장

l  위치 투명성 : 데이터의 저장 장소 명시 불필요 (위치정보 system catalog에 유지)

l  지역사상 투명성 : 지역 DBMS와 물리적 DB사이의 Mapping 보장. 각 지역시스템 이름과 무관한 이름 사용 가능

l  중복 투명성 : DB객체가 여러 site에 중복되어 있는지 알 필요가 없는 성질

l  장애 투명성 : 구성요소의 장애에 무관한 트랜잭션의 원자성 유지

l  병행 투명성 : 다수 트랜잭션 동시 수행 시 결과의 일관성 유지

 

3.      분산 데이터베이스의 적용 방법 및 장단점

(ㄱ)   분산 데이터베이스 적용방법 : 업무 특징에 따라 데이터베이스 분산구조를 선택적으로 설계

(ㄴ)   분산 데이터베이스 장단점

 

4.      분산 데이터베이스의 활용 방향성 : 업무적인 특징에 따라 분산데이터베이스를 활용하는 기술 필요

 

5.      데이터베이스 분산구성의 가치

l  빠른 성능 제공

l  원거리 서버 접속으로 인해 발생되는 네트워크 부하, 트랜잭션 집중으로 성능저하를 해결

6.      분산 데이터베이스의 적용 기법

(ㄱ)   테이블 위치 분산

l  테이블 구조 변함 X. 테이블 위치 파악가능한 도식화된 위치별 데이터베이스 문서 필요

(ㄴ)   테이블 분할 분산

l  수평분할

l  수직분할

(ㄷ)   테이블 복제 분산 – 많이 사용하는 기법

동일한 테이블을 동시에 생성하여 관리

l  부분복제

l  광역복제

(ㄹ)   테이블 요약 분산

데이터가 비슷하지만 서로 다른 유형으로 존재하는 경우

l  분석요약

l  통합요약

 

7.      분산 데이터베이스를 적용하여 성능이 향상된 사례

l  성능이 중요한 사이트

l  공통코드, 기준정보, 마스터 데이터

l  실시간 동기화가 요구되지 않을 때

l  부하를 분산할 때

l  백업사이트를 구성할 때