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“대형 데이터베이스”는 참으로 모호한 개념입니다. 이 질문에 대한 답변에는 이미 매우 다른 답변과 의견이 게시되어 있습니다. “소형”, “중형”및 “대형”데이터베이스를 정의하는 일부 접근 방식은 다른 데이터베이스보다 더 의미가있을 수 있지만 어느 시점에서 각 정의가 옳고 사실이며 타당하다고 생각합니다.

일부 정의는 데이터베이스의 설계, 프로그래밍, 사용, 유지 관리 및 관리에 대한 중요성의 다른 측면에 초점을 맞추고 있으며 이러한 다양한 측면이 사용 가능한 데이터베이스에 실제로 중요한 것이므로 다른 것보다 더 의미가 있습니다. 이러한 모든 측면은 “데이터베이스 크기”라는 모호한 개념의 영향을받습니다.

그렇다면 특정 데이터베이스가 큰지 여부를 정의 할 수 있는지 여부가 중요하지 않다는 의미입니까?

확실히. 의미하는 바는 데이터베이스의 다양한 설계 / 운영 / 관리 측면을 평가하면서 개념을 다르게 적용한다는 것입니다. 또한 매번이 개념이 모호 할 것임을 의미합니다.

예 : 데이터베이스 인덱스 전략 (데이터베이스 설계의 한 측면)은 각 테이블의 레코드 수 (“크기”측정), 레코드 크기 곱하기 레코드 수 (“크기”의 또 다른 측정) 및 쿼리 대에 의해 영향을받습니다. . 생성 / 업데이트 / 삭제 작업 비율 (데이터베이스 사용 측면).

레코드가 많은 테이블에 인덱스를 사용하는 경우 쿼리 응답 시간이 더 좋습니다. WHERE, ORDER BY 및 레코드 집계 절의 특성에 따라 특정 테이블에 대해 여러 인덱스가 필요할 수 있습니다.

생성, 업데이트 및 삭제 작업은 영향을받는 테이블의 인덱스 수가 증가함에 따라 부정적인 영향을받습니다. 영향을받는 테이블에 대한 인덱스가 많을수록 RDBMS가 수행해야하는 변경 사항이 많아지고 이러한 변경 사항을 적용하는 데 더 많은 시간과 리소스가 소비됩니다.

또한 RDBMS가 이러한 변경 사항을 적용하는 데 더 많은 시간을 소비하는 경우 잠금이 더 오랜 시간 동안 유지되어 동시에 시스템으로 전송되는 다른 쿼리의 응답 시간에 영향을줍니다.

그렇다면 인덱스의 수량과 디자인의 균형을 어떻게 잡습니까? 추가 인덱스가 필요한지 그리고 해당 인덱스를 추가해도 쿼리 응답 시간에 큰 부정적인 영향을주지 않는지 어떻게 알 수 있습니까? 답변 : 부하 / 성능 요구 사항에 따라 대상 부하에 대해 데이터베이스를 테스트 및 프로파일 링하고 추가 최적화 / 재 설계 / 인덱스가 필요한지 여부를 확인하기 위해 프로파일 링 데이터를 분석합니다.

쿼리 대마다 다른 인덱스 전략이 필요합니다. 생성 / 업데이트 / 삭제 작업 비율. 데이터베이스에 쿼리로드가 많지만 거의 업데이트되지 않는 경우 쿼리 응답 시간을 향상시키는 모든 인덱스를 추가하면 전체 애플리케이션의 성능이 향상됩니다. 반면에 데이터베이스가 지속적으로 업데이트되지만 큰 쿼리 작업이없는 경우 인덱스를 적게 사용하면 성능이 향상됩니다.

물론 다른 측면도 있습니다 : 데이터베이스 스키마 디자인, 스토리지 전략, 네트워크 디자인, 백업 전략, 저장 프로 시저 / 트리거 / 기타. 프로그래밍, 애플리케이션 프로그래밍 (데이터베이스에 대한) 등. 이러한 모든 측면은 “크기”라는 고유 한 개념 (레코드 크기, 레코드 수, 인덱스 크기, 인덱스 수, 스키마 디자인, 스토리지 크기 등)에 따라 다르게 영향을받습니다.

이 주제가 매력적이므로 더 많은 시간을 보내고 싶습니다. 이 작은 기여가이 매혹적인 SQL 세계에서 출발점이되기를 바랍니다.