[Swift] 좋은 데이터 구조 (feat. chatGPT)

좋은 데이터 구조

- 효율적인 데이터 저장, 검색, 업데이트 및 삭제를 가능하게 하는 구조 

 

1. 정규화(Normalization)

• 목표 : 데이터 중복을 최소화하고 데이터 무결성을 유지하는 것
• 방법 : 데이터베이스를 여러 개의 테이블로 분할하고, 각 테이블에 필요한 최소한의 데이터만 포함시킴
• 예시 : 학생과 강의 정보를 하나의 테이블에 넣는 대신, 학생 테이블과 강의 테이블로 분리하고 학생 - 강의 관계를 별도의 테이블로 관리 

 

2. 데이터 무결성(Data Integrity)

• 목표 : 데이터가 전송, 저장되고 처리되는 모든 과정에서 변경되거나 손상되지 않고 완전성, 정확성, 일관성을 유지함을 보장하는 특성
• 방법
  • 기본키(Primary Key) : 각 테이블의 각 행을 고유하게 식별할 수 있는 키 
  • 외래키(Foreign Key) : 다른 테이블의 기본키를 참조하여 테이블 간의 관계를 정의 
  • 제약조건(Constraints) : 데이터의 유효성을 보장하기 위해 설정 

 

3. 확장성(Scalability)

• 목표 : 데이터베이스가 증가하는 데이터 양과 사용자 수를 효과적으로 처리할 수 있는 것
• 방법
  • 수평적 분할(Sharding) : 데이터를 여러 데이터베이스 서버에 분산 저장
  • 수직적 분할(Vertical Partitioning) : 테이블을 컬럼 단위로 분할하여 저장

 

4. 성능(Performance)

• 목표 : 데이터베이스가 빠르게 쿼리를 처리할 수 있는 것
• 방법
  • 인덱스(Index) : 테이블의 특정 컬럼에 대해 인덱스를 생성하여 검색 속도를 향상
  • 캐싱(Caching) : 자주 조회되는 데이터를 메모리에 저장하여 접근 속도 향상 
  • 데이터 모델 최적화 : 적절한 데이터 모델을 사용하여 쿼리 성능 최적화 

 

5. 유연성(Flexibility)

• 목표 : 데이터베이스 구조가 변경될 필요가 있을 때 쉽게 변경할 수 있는 것
• 방법
  • 스키마 설계 : 미래의 요구사항을 고려하여 스키마 설계
  • 모듈화(Modularity) : 데이터베이스 구조를 모듈화하여 필요한 부분만 수정

 

6. 보안(Security)

• 목표 : 데이터의 기밀성, 무결성, 가용성을 보호하는 것 
• 방법
  • 접근 제어(Access Control) : 사용자 권한을 설정하여 민감한 데이터 접근 제한 
  • 암호화(Encryption) : 데이터 전송 시 및 저장 시 암호화하여 데이터 보호
  • 감사 로그(Audit Log) : 데이터베이스 접근 및 변경 이력을 기록 

 

7. 유지 보수성(maintainability)

• 목표 : 데이터베이스 구조가 쉽게 관리되고 유지될 수 있는 것
• 방법
  • 명확한 문서화: 데이터베이스 구조 및 관계를 명확하게 문서화
  • 자동화된 테스트: 데이터베이스의 무결성을 확인하기 위한 자동화된 테스트 스크립트