Slowly Changing Dimension 개요
Slowly Changing Dimension은 데이터 웨어하우징의 중요한 개념으로, 데이터를 시간에 따라 변화하는 방식에 따라 저장하는 방법을 의미합니다. 이는 데이터가 시간이 지나면서 변할 수 있는 속성을 갖고 있는 경우, 이를 어떻게 관리할 것인지에 대한 설계 기법입니다. 이러한 기법은 주로 고객 정보, 제품 정보와 같은 마스터 데이터에 적용됩니다. 예를 들어, 고객의 주소나 제품의 가격이 변경될 경우, 이를 어떻게 기록하고 관리할 것인지가 문제가 됩니다. 이러한 변화에 대처하기 위해 여러 종류의 Slowly Changing Dimension 설계 기법이 존재하며, 이를 통해 데이터의 일관성과 정확성을 유지할 수 있습니다.
Slowly Changing Dimension 유형
유형 1: 덮어쓰기
유형 1은 가장 간단한 방법으로, 기존 데이터를 새로운 데이터로 덮어쓰는 방식입니다. 이는 데이터베이스에서 해당 속성의 값을 최신 값으로 업데이트하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 고객의 주소가 변경되면 이전 주소는 사라지고 새로운 주소로 업데이트됩니다. 이 방법은 저장 공간을 절약할 수 있지만, 이전의 데이터 이력을 보존할 수 없다는 단점이 있습니다. 따라서 데이터의 변화를 추적할 필요가 없는 경우에 적합합니다.
유형 2: 이력 보존
유형 2는 변화를 추적하기 위해 이전 데이터를 보존하는 방식입니다. 새로운 데이터가 들어오면 기존 데이터를 비활성화하고 새로운 레코드를 추가하여 이력을 관리합니다. 이 방법은 데이터의 변화를 추적할 수 있어 유용하지만, 데이터베이스의 크기가 커질 수 있다는 단점이 있습니다. 예를 들어, 고객의 주소가 변경되면 기존 레코드는 비활성화되고 새로운 주소로 된 레코드가 생성됩니다.
유형 3: 추가 속성
유형 3은 기존 레코드에 추가적인 속성을 사용하여 변화를 관리하는 방식입니다. 보통 새로운 속성으로 현재 값과 이전 값을 모두 저장합니다. 이는 변경 사항을 부분적으로 추적할 수 있지만, 데이터의 복잡성이 증가할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 현재 주소와 이전 주소를 같은 레코드에 저장하여 두 주소를 모두 참조할 수 있도록 합니다.
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실제 사례로 이해하기
Slowly Changing Dimension을 이해하기 위해 실제 사례를 들어보겠습니다. 한 온라인 쇼핑몰에서 고객의 배송 주소를 관리한다고 가정합니다. 고객이 처음 가입했을 때는 서울에 거주했지만, 이후 부산으로 이사했습니다. 만약 유형 1을 사용한다면, 고객의 주소는 단순히 부산으로 덮어써지게 될 것입니다. 반면, 유형 2를 사용하면 서울에 거주했던 이력을 보존할 수 있습니다. 유형 3을 사용하면 고객의 현재 주소와 이전 주소를 모두 조회할 수 있게 됩니다. 각 유형은 이렇게 서로 다른 장단점을 가지고 있으며, 비즈니스 요구사항에 따라 적절한 유형을 선택하는 것이 중요합니다.
Slowly Changing Dimension의 중요성
Slowly Changing Dimension은 데이터의 정확성과 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 비즈니스 인텔리전스 및 분석 작업에서 필수적입니다. 예를 들어, 시간을 기준으로 고객의 행동 패턴을 분석하거나, 제품의 가격 변화가 매출에 미치는 영향을 분석할 때 이러한 이력 데이터가 필요합니다. 따라서, 적절한 설계 기법을 선택하는 것이 데이터 관리의 핵심이라 할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 변화를 체계적으로 관리하고, 보다 정확한 분석과 의사결정을 지원할 수 있습니다.