[ 분산 데이터베이스 ]
분산 데이터베이스는 여러 곳으로 분산되어 있는 데이터베이스를
하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스다.
논리적으로는 동일한 시스템에 속하지만
컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로는
분산되어 있는 데이터들의 모임이다.
[ 분산 데이터베이스의 투명성 ]
데이터베이스를 사용하는 사용자가
데이터베이스 시스템이 분산되어 있는 것을
인식하지 못하고 자신만의 데이터베이스 시스템을
사용하는 것으로 인식하도록 만드는 것이다.
아래와 같은 투명성을 지닌다.
- 분할 투명성(단편화)
- 위치 투명성
- 지역 사상 투명성
- 중복 투명성
- 장애 투명성
- 병행 투명성
[ 장단점 ]
| 장점 | 단점 |
| 지역자치성, 점증적 시스템 용량 확장 | 소프트웨어 개발 비용 |
| 신뢰성과 가용성 | 오류의 잠재성 증대 |
| 효용성과 융통성 | 처리 비용의 증대 |
| 빠른 응답 속도와 통신비용 절감 | 설계 및 관리의 복잡성과 비용 |
| 데이터의 가용성과 신뢰성 증가 | 불규칙한 응답 속도 |
| 시스템 규모의 적절한 조절 | 통제의 어려움 |
| 각 지역 사용자의 요구 수용 증대 | 데이터 무결성에 대한 위협 |
[ 적용 기법 ]
분산 데이터베이스의 적용 기법은 4가지가 있다.
1) 테이블 위치 분산
설계된 테이블의 위치를 각각 다르게 위치시키는 것
2) 테이블 분할 분산
각가의 테이블을 쪼개어 분산하는 방법
: 수평 분할 > 테이블을 특정 칼럼의 값을 기준으로 로우 분리
: 수직 분할 > 테이블 칼럼을 기준으로 칼럼을 분리
3) 테이블 복제 분산
동일한 테이블을 다른 지역이나 서버에서 동시에 생성하여 관리
: 부분복제 > 통합 테이블을 본사에 갖고 지사별로는 로우를 가지는 형태
: 광역복제 > 통합 테이블을 본사가 갖지만 지사도 동일하게 데이터를 가짐
4) 테이블 요약 분산
지역 간에 또는 서버 간에 데이터가 비슷하지만
서로 다른 유형으로 존재하는 경우
: 분석요약 > 지사별로 존재하는 요약정보를 본사에 통합
> 다시 전체에 대해서 요약정보를 산출하는 분석방법
: 통합요약 > 지사별로 존재하는 다른 내용의 정보를 본사에 통합
> 다시 전체에 대해서 요약정보를 산출하는 분석방법
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