다음 중 논리 데이터 모델을 물리 데이터 모델로 변환할 때 슈퍼타입/서브타입 데이터 모델에 대한 변환방법으로 가장 부적절한 것은?
① 공통화된 슈퍼타입에 대해 데이터가 너무 많거나 칼럼이 너무 많은 경우 수직분할과 수평분할을 적용하여 성능을 향상 시키도록 한다.
② 슈퍼타입, 서브타입 각각에 대해 테이블이 독립적으로 구분되어 1:1관계의 테이블이 유지될 수 있도록 한다.
③ 슈퍼타입과 서브타입을 결합하여 한 개의 테이블로 생성하여 서브타입의 개수만큼 테이블을 생성한다.
④ 전체 테이블을 하나의 테이블에 속성을 모두 포함하도록 한다. 다만 서브타입일 경우 속성마다 Not Null을 지정할 수 있지만 통합되면 개별적인 특징을 반영하지 못할 수 있다.
[출처] http://www.dbguide.net/da.db?cmd=snb9_4_view&boardUid=166236&boardConfigUid=81
* 정답 및 해설 *
정답 : ①
슈퍼타입과 서브타입을 변환하는 방식에서는 수직분할과 수평분할 방식이 존재하지 않는다.
1) One to One Type - 1:1
2) Plus Type - 슈퍼타입+서브타입
3) Single Type - All in One
1과목 2장 5절 데이터베이스 구조와 성능 - 슈퍼/서브타입
1과목 2장 6절 분산 데이터베이스와 성능 - 수평/수직 분할