효과적인 데이터베이스 공간 계획은 성능 유지에 필수적이며 데이터 무결성을 보장하는 데 필수적입니다. 저장 요구 사항은 확장 및 효율적인 데이터베이스 시스템을 설계하는 데 도움이됩니다. 이 문서는 데이터베이스에 저장 요구 사항을 추정하는 실질적인 접근 방식을 제공합니다.

Data Type 및 Size를 이해

첫 번째 단계는 데이터베이스 내에서 사용되는 데이터 유형을 식별합니다. 다른 데이터 유형은 저장 공간의 다양한 양을 소비합니다. 예를 들어, 정수는 일반적으로 텍스트 필드보다 적은 공간을 필요로합니다. 각 데이터 유형의 크기를 알고있는 것은 정확한 총 저장 요구 사항을 추정하는 데 도움이됩니다.

Data Volume에 대한 평가

다음, 기록 또는 항목의 수를 추정 데이터베이스가 보유합니다. 현재 데이터 볼륨과 미래 성장 모두 고려하십시오. 각 기록의 크기에 의해 기록의 수를 다루기 위해 저장 요구 사항을 초기 추정합니다.

인덱스 및 오버헤드의 회계

인덱스는 쿼리 성능 향상뿐만 아니라 추가 공간을 소비합니다. 메타 데이터 및 거래 로그와 같은 인덱스 및 기타 오버 헤드에 대한 추정된 스토리지의 비율을 포함. 일반적으로 인덱스는 총 저장 추정치에 2050% 추가할 수 있습니다.

실제 계산 예제

데이터베이스를 공급하면 10,000 개의 고객 레코드를 저장할 수 있습니다. 각 레코드는 모든 필드를 포함하여 1 KB를 평균합니다. 총 저장량을 추정하려면 :

  • 데이터 저장: 10,000 기록 x 1 KB = 10 MB
  • 인덱스 오버헤드 (30%): 10 MB x 0.3 = 3 MB
  • 총 추정 저장: 10 MB + 3 MB = 13 MB