반정규화

"사용자별 주문과 상품명을 조회하라"

SELECT u.name, o.order_date, p.name, oi.quantity
FROM users u
JOIN orders o     ON u.id = o.user_id
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
JOIN products p   ON oi.product_id = p.id;

→ 4개 테이블 조인
→ 선택도가 낮고 결과가 크면 성능 저하
→ 대시보드에서 이 쿼리가 1초에 100번 호출된다면?

방법 1: 트리거 (동기 갱신)
  CREATE TRIGGER trg_user_name_sync
  AFTER UPDATE OF name ON users
  FOR EACH ROW
  BEGIN
    UPDATE orders SET user_name = :NEW.name
    WHERE user_id = :NEW.id;
  END;
  장점: 즉시 반영, 정합성 보장
  단점: 트리거 부하, 대량 UPDATE 위험

방법 2: 애플리케이션 코드에서 동기화
  // 사용자 이름 변경 시
  userRepo.updateName(userId, newName);
  orderRepo.updateUserName(userId, newName);
  장점: 명시적 제어
  단점: 코드 누락 위험, 트랜잭션 관리 필요

방법 3: 배치 동기화 (비동기)
  -- 매일 새벽 전체 동기화
  UPDATE orders o SET user_name = (
    SELECT u.name FROM users u WHERE u.id = o.user_id
  ) WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM users u
    WHERE u.id = o.user_id AND u.name <> o.user_name
  );
  장점: 단순, 부하 집중 관리
  단점: 동기화 지연

-- 1. 요약 테이블 생성
CREATE TABLE daily_sales_summary (
    sale_date    DATE PRIMARY KEY,
    total_orders NUMBER,
    total_amount NUMBER(15, 2),
    avg_amount   NUMBER(10, 2),
    max_amount   NUMBER(12, 2),
    updated_at   TIMESTAMP DEFAULT SYSTIMESTAMP
);

-- 2. MERGE로 일별 갱신 (Upsert)
MERGE INTO daily_sales_summary s
USING (
    SELECT TRUNC(order_date) sale_date,
           COUNT(*) total_orders,
           SUM(total) total_amount,
           AVG(total) avg_amount,
           MAX(total) max_amount
    FROM orders
    WHERE order_date >= TRUNC(SYSDATE) - 1
      AND order_date <  TRUNC(SYSDATE)
    GROUP BY TRUNC(order_date)
) src ON (s.sale_date = src.sale_date)
WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET total_orders = src.total_orders,
               total_amount = src.total_amount,
               avg_amount = src.avg_amount,
               max_amount = src.max_amount,
               updated_at = SYSTIMESTAMP
WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT (sale_date, total_orders, total_amount,
            avg_amount, max_amount, updated_at)
    VALUES (src.sale_date, src.total_orders, src.total_amount,
            src.avg_amount, src.max_amount, SYSTIMESTAMP);

-- 정규화: total을 매번 서브쿼리로 계산
SELECT o.id,
       (SELECT SUM(oi.price * oi.quantity)
        FROM order_items oi WHERE oi.order_id = o.id) AS total
FROM orders o;

-- 반정규화: total을 orders에 컬럼으로 저장
ALTER TABLE orders ADD total NUMBER(12, 2);

-- 주문 생성/수정 시 total 계산하여 저장
UPDATE orders SET total = (
    SELECT SUM(price * quantity)
    FROM order_items WHERE order_id = orders.id
) WHERE id = :order_id;

-- 일별 매출 집계를 MV로 생성
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_daily_sales
BUILD IMMEDIATE
REFRESH FAST ON COMMIT
ENABLE QUERY REWRITE
AS
SELECT TRUNC(order_date) AS sale_date,
       COUNT(*) AS total_orders,
       SUM(total) AS total_amount,
       AVG(total) AS avg_amount
FROM orders
GROUP BY TRUNC(order_date);

임베딩 (반정규화) 적합
  * 함께 조회되는 데이터
  * 변경 빈도 낮은 데이터
  * 1:Few 관계 (예: 주소, 전화번호)
  * 사용하는 DBMS의 문서 크기 제한 이내

참조 (정규화) 적합
  * 독립적으로 자주 조회/수정되는 데이터
  * 1:Many (매우 많은) 관계
  * Many:Many 관계
  * 데이터 크기가 문서 제한 초과 가능