▶ 데이터 중복 메커니즘과 활용 (上) 데이터 중복 특성과 적용전 회에서는 데이터 중복의 필요성과 대응 방안을 논하였다. 데이터 중복이 완전히 제거된 상태로 정보시스템을 구축하는 것이 가장 이상적이지만, 성능 확보를 위해 피할 수 없는 선택이라면 그 특성을 이해하고 적용할 필요가 있다. 이번 회에서는 데이터 중복 방식, 중복 방향, 컬럼 유형별 중복 제약사항 등을 살펴보고자 한다. 참고로, 본 기고에서 언급하는 데이터 중복의 범위는 동일한 데이터베이스 내에서의 중복에 한정함을 밝혀둔다. Data Warehouse 구축 등을 위해 타 데이터베이스로의 복제 등도 넓게 해석하면 데이터 중복이라고 할 수 있으나 본 기고에서는 다루지 않는다. 1. 데이터 중복 방식 데이터는 값에 대한 변형 없이 다른 위치에 복제..

1. 들어가며 얼마 전 오픈한 바 있는 모 차세대 정보시스템 구축 사업의 후반부에 데이터 베이스 성능 문제 해소 방안으로서 '데이터 중복'이 이슈화 된 적이 있었다. 성능 문제들 중에서 데이터 중복 외에는 해소 방법이 없는 경우가 있다. 데이터 중복을 허용하자니 해당 테이블을 대상으로 데이터를 처리하는 응용 프로그램 수정과 데이터를 다시 전환해야 하는 부담이 따랐으므로 관련 담당자들 간 갈등으로 비화되는 상황을 맞이하기도 했다. 앞으로 두 차례에 걸쳐 데이터 중복이 왜 필요하고 데이터 모델러들이 어떻게 대응해야 하는지 살펴보고자 한다. 더불어 데이터의 구조적 의미 또는 업무적 의미에 의해 데이터 중복이 제한되는 특성을 제시하고자 한다. 2. 데이터 중복의 필요성과 대응 최근에 필자는 한 정보시스템 구축 ..