관계형 모델에서 OneToMany 관계의 성능을위한 일반적인 설계 원칙

이제는 분명하게 보이는 패턴을 발견합니다. 이에 대한 의견이 필요합니다.관계형 모델에서 OneToMany 관계의 성능을위한 일반적인 설계 원칙

관계형 모델에서 테이블 1에서 테이블 2로 일대 다 관계가 있다고 가정합니다. 예를 들어 테이블 1은 사용자 테이블 일 수 있고 테이블 2는 모든 사용자 로그인을 기록하는 로그인 테이블 일 수 있습니다. 한 명의 사용자가 여러 번 로그인 할 수 있습니다. 사용자가 주어지면 해당 사용자가 모든 로그인을 찾을 수 있습니다.

첫 번째 아이디어는 로그인 테이블에만 로그인을 저장하는 것입니다. 이것은 하나의 디자인입니다.

그러나 사용자가 특정 로그인 (예 : 마지막 로그인)에 관심이있는 경우 사용자 테이블 자체에 마지막 로그인 시간을 캐시하는 것이 "일반적으로 좋은 생각"입니다. 맞습니까?

디자인 2는 분명히 중복됩니다. 조인을 수행 한 다음 이전 로그인을 제외한 모든 항목을 삭제하면 항상 마지막 로그인 시간을 찾을 수 있습니다.

한 사용자는 괜찮을 것입니다. 그러나 모든 사용자에게 마지막으로 로그인 한 시간을 SQL 쿼리로 찾으려면 디자인 1에서 불필요한 결과를 필터링하는 조인과 하위 쿼리가 필요합니다.

하지만 우리의 유스 케이스를 고려하면 사용자 테이블 자체에 마지막 로그인 시간을 저장하면 가입을 줄일 수 있습니다. 그게 맞습니까?

스키마를 디자인 할 때 볼 수있는 일반적인 패턴입니까?

출처

2013-03-10 Rohit Banga

현재 세션 ID를 자주 추적하는 데 사용됩니다. – Aiias

방금 예를 들어 이것을 사용했는데, 나는 일반적인 설계 원칙을 많은 설계 원칙으로 언급하고 있습니다. 또한이 커뮤니티 Wiki에 질문을 올리고 싶습니다. –

디자인 단계에서 성능 측면을 평가하고 있습니다. [조기 최적화는 모든 악의 근원입니다] (http://en.wikipedia.org/wiki/Premature_optimization#When_to_optimize) –

일반적인 실수 인 TABLE 및 RELATION의 개념을 혼동스럽게합니다. 개념 모델 (사용자 & 로그인)에 두 개의 관계가 있지만 실제로 클러스터되지 않은 색인은 여러 개의 관계를 결합하는 속도를 높이기위한 추가 테이블 일 뿐이므로 실제 모델에서는 두 개 이상의 테이블이 필요합니다.

사용자에 대한 FK 관계를 지원하는 로그인에 INDEX (UserID, LoginTime)가 있으면 클러스터되지 않은 색인이 사용자에 대한 최신 로그인을 찾는 쿼리를 처리합니다. 이 기본 모델을 통해 알려진, 측정 가능한 심각한 성능 문제가 확인 된 경우에만 (모든 비정규와 마찬가지로) 비정규 화 된 테이블에 대해 다른 모든 읽기 및 쓰기 작업에 대한 성능 저하가 발생하므로 비정규화할 것으로 보입니다.

출처

2013-03-10 18:54:49

흠 ... 흥미 롭습니다 ... 요점을 놓치고 있습니다 ...하지만 모든 사용자의 최근 로그인을 쿼리 할 때 나는 아래와 같은 쿼리를 생성합니다 : 'SELECT user.id, login.login_time FROM USER 사용자, LOGIN 로그인 WHERE user.id = login.user_id AND login.login_time> = (LOGIN에서 login_time을 선택하십시오. 여기서 user_id = user.id)'. 그 맞습니까? 클러스터되지 않은 인덱스는이 쿼리의 속도를 어떻게 올릴 것입니까? 이 인덱스가있는 경우 다음 쿼리가 더 빠릅니까? 'U.id, L1.login_time을 USER U1, LOGIN L1, LOGIN L2 WHERE U1.id = L1.user_id 및 U1.id = L2.user_id 및 L1.login_time> = L2.login_time'에서 선택하십시오. –

이러한 쿼리에는 몇 가지 문제가 있다고 생각됩니다. 문제를 해결하는 방법을 찾아야합니다. 이 조인이 '클러스터되지 않은 인덱스'를 사용하는 것이 효율적이라면 hbm2ddl을 사용할 때 hibernate에서 이러한 인덱스를 생성하고 JPQL이보다 효율적인 SQL 쿼리로 변환되도록해야합니다. 어떤 경우에는 중복 열을 만드는 것만으로 최종 데이터 분석 속도가 훨씬 빨라지는 것을 보았습니다. 관련 클러스터되지 않은 색인을 만들지는 않았지만. –

u.UserID, UserName, UserName에 의해 u.UserId = l.UserID 그룹의 u "Join UserName, u.UserID, LastLoginTime = Max (LoginTIme)"쿼리가 클러스터되지 않은 인덱스에 의해 덮여 질 것입니다. –

관계형 모델에서 OneToMany 관계의 성능을위한 일반적인 설계 원칙

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