DB 정규화를 하지 않는 이유

DB 정규화를 하지 않는 이유는 한마디로 성능이다.

그렇다면 DB 정규화는 왜 성능을 해치는가?

1. DB 정규화는 테이블을 많이 나누게 하고, 테이블이 맣아지면 Join 이 많아진다. 그리고 Join 은 성능에 큰 악영향을 미친다.

1.1 Join 은 테이블 락 (Lock) 을 일으키고, 테이블 락은 병렬성의 큰 적이다.

아마 이 이유가 No-SQL 이 부상하게 된 가장 주된 원인이 아닐까 생각한다.

Python 의 GIL 이랑 같은 원리.

1.2 Join 은 여러 테이블을 가로지르는 다중 Disk-seeking 을 일으킨다. 한마디로 데이터 국지화의 적이다.

컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어에서 많은 최적화장치들의 작동근거가 데이터 국지화이다. 이 가정이 깨질 경우 데이터 액세스가 굉장히 비싸진다.

DB 정규화는 공간을 가장 절약하는 방식이다 (i). 하지만 저장공간은 저렴하다 [1].

공간을 절약하는건 당연히 죄가 아니다. 심지어 공간을 절약해야 시간도 절약되는 경우가 많다. 그리고 이것 역시 “정규화가 성능에 좋다” 라고 주장하는 사람들의 한가지 근거이다.

하지만 알고리즘이란게 어느 선에 도달한 뒤에는 불가피하게 시간과 공간 사이의 트레이드오프에 직면하게 된다.

정규화는 공간 절약의 극한에 서있다.

이는 이론적으로도 당연하게 시간을 트레이딩 할 여지가 있음을 의미하지만, 많은 실천결과들이 역시 이 결론을 뒷받침해주고 있다.

또한 위의 1.2 와 결합시켜서 살펴보면 알게 되는데, 데이터 양을 줄인다고 무조건 시간이 절약되는게 아니라, 다수의 경우 데이터 국지화가 성능에 훨씬 큰 영향을 미친다. 이것은 실천적으로도 많이들 이중화 (Redundency) 로 정규화를 타파해 성능향상을 이룩하고 있는 산업현황과도 매칭된다.

또한 이 점은 저장 매개체의 랜덤 액세스와 순서적 액세스 사이의 수량급을 초월하는 성능 gap 의 배경속에서 더욱 확대된다. 이것은 물리적인 HDD 에서 유독 두드러지지만 SSD 에서도 상황은 비슷하다.

정규화는 쓰기에 최적화되어 있다. 하지만 읽기가 훨씬 중요하다.

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