관계형 데이터베이스 설계의 기술 중 일부는 인덱스의 신중한 사용에 달려있다. 빈번한 쿼리에 대한 인덱스를 생략하면, 읽기 부하가 많은 경우, 전체 데이터베이스가 저하될 수 있다. 과도한 인덱스는 쓰기 작업이나 업데이트 부하가 많은 경우, 전체 데이터베이스의 성능을 저하시킬 수 있다.
또 다른 중요한 기술은 모든 테이블에 대해서 적합하고, 독특한 기본 키(Primary Key)를 선택하는 것이다. 흔한 쿼리에 대한 기본 키의 영향을 고려해야 할 뿐 아니라, 다른 테이블에서 그 키가 외래 키로 나타났을 때 조인 작업에서 어떻게 동작할지, 그리고 데이터의 참조 지역성(Locality of Reference)에는 어떤 영향을 줄지도 고려해야만 한다.
수평 샤딩(Horizontal Sharding)이라 부르는 기본 키의 값에 따라 서로 다른 볼륨으로 분할되는 데이터베이스 테이블에 대한 고급 사례에서, 사용자는 샤딩에 기본 키가 어떤 영향을 줄 것인지도 고려해야만 한다. 사용자는 여러 개의 볼륨에 걸쳐 테이블이 공평하게 분산되기를 원하고 있다, 이는 기본 키로 날짜 스탬프(Data Stamp)나 연속적인 정수를 사용하고 싶어하지 않는 다는 것을 의미한다.
SELECT 문에 대한 논의는 간단하게 시작되지만, 금방 헷갈릴 수 있다. 다음을 생각해 보자:
SELECT * FROM Customers;
간단하다. 그렇지 않은가? Customers 테이블에 있는 모든 필드와 모든 열을 요청하고 있다. 그렇지만, Customers 테이블에 수백만 개의 열과 수백 개의 필드가 있다고 가정해보자. 그리고 필드 중 하나가 주석용으로 사용되는 커다란 텍스트 필드라고 해보자. 각 열에 평균 1 KB의 데이터가 있다면, 10 Mbps 네트워크 연결을 통해서 그 모든 데이터를 가져오는데 얼마나 걸릴까?
아마도 유선을 통해서 송신하려는 데이터 양을 줄여야 할 것이다. 다음을 생각해 보자:
SELECT TOP 100 companyName, lastSaleDate, lastSaleAmount, totalSalesAmount FROM Customers
WHERE state ="Ohio" AND city ="Cleveland"
ORDER BY lastSaleDate DESCENDING;
이제는 훨씬 더 적은 데이터를 가져올 것이다. 데이터베이스에 클리브랜드에 있는 회사들만을 고려하고, 가장 최근에 판매가 이루어진 100개의 기업만을 전달해 줄 것을 요청했다. 그렇지만 데이터베이스 서버에서 이 작업을 가장 효율적으로 수행하기 위해서는, WHERE 절(Clause)을 위해 Customers 테이블에 state+city에 대한 인덱스 그리고 ORDER BY와 TOP 100 절을 위해 lastSaleDate에 대한 인덱스가 필요하다.
어쨌거나, TOP 100이 SQL 서버(Server)와 SQL 애저(Azure)용으로는 유효하지만, MySQL이나 오라클에서는 유효하지 않다. MySQL에서는 WHERE 절 다음에 LIMIT 100을 사용했을 것이다. 오라클에서는 WHERE 절의 일부로 ROWNUM에 대한 바운드(Bound) 즉, WHERE... AND ROWNUM <=100를 사용했을 것이다. 불행하게도 ANSI/ISO SQL 표준 (그리고 현재까지 9개가 1989년부터 2016년까지 계속됨)은 그때까지만 계속되고, 그 이후에는 각각의 데이터베이스가 자체적으로 고유의 절과 기능을 도입하고 있다.
SQL에서 관계형 결합(조인)
지금까지, 필자는 하나의 테이블에 대한 SELECT 구문을 설명했다. JOIN 절을 설명할 수 있으려면, 독자들이 외래 키와 테이블들 간의 관계에 대해서 알고 있어야 한다. SQL 서버 구문을 사용해서, DDL로 작성된 예제를 사용해서 설명해보도록 하겠다.
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