PostgreSQL 성능 최적화

Chapter 1. PostgreSQL 버전
PostgreSQL 릴리즈의 성능에대한 역사
PostgreSQL 또는 다른 데이터베이스?
PostgreSQL 도구들
PostgreSQL 응용프로그램 확장 생명주기
연습으로써 성능 튜닝하기
요약

Chapter 2. 데이터베이스 하드웨어
하드웨어 구매에 있어 균형 잡기
신뢰성 있는 컨트롤러와 디스크 설정
요약

Chapter 3. 데이터베이스 하드웨어 벤치마킹
CPU, 메모리 벤치마킹
물리 디스크 성능
디스크 벤치마크 툴
디스크 벤치마크 샘플
디스크 성능 예측
요약

Chapter 4. 디스크 셋업
파일시스템 최대 크기
파일시스템 장애 복구
리눅스의 파일시스템들
솔라리스와 FreeBSD 파일시스템들
윈도우 파일시스템들
PostgreSQL을 위한 디스크 레이아웃
요약

Chapter 5. 데이터베이스 캐싱을 위한 메모리
데이터베이스 캐시를 조사해보기
장애복구와 버퍼 캐시
데이터베이스 버퍼 캐시 vs 운영체제 캐시
버퍼 캐시 내용 분석
요약

Chapter 6. 서버 설정 튜닝
실행 중 설정 파라미터 변경
서버 전역 설정

클라이언트별 설정
New server tuning
전용 서버 가이드라인
공유 서버 가이드라인
pgtune
요약

Chapter 7. 일상적인 유지보수
행 잠금 충돌(Row lock conflicts)
베큠(Vacuum)
자동분석(Autoanalyze)
인덱스 팽창(Index bloat)
자세한 데이터 및 인덱스 페이지 모니터링
쿼리 로그 모니터링 하기
로그 파일 분석
요약

Chapter 8. 데이터베이스 벤치마킹
pgbench 기본 설정 테스트
pgbench를 수동으로 실행시키기
pgbench-tools로 결과 그래프 그리기
pgbench 테스트 결과 샘플
나쁜 결과와 일정하지 않은 결과의 원인
pgbench 사용자 정의 테스트
인서트 속도 테스트
트랜잭션 처리 성능 평의회 벤치마크
요약

Chapter 9. 데이터베이스 인덱싱
인덱싱 예제 살펴보기
인덱스 생성과 관리
인덱스 타입
고급 인덱스 사용
요약

Chapter 10. 쿼리 최적화
샘플 데이터 세트들
EXPLAIN 기본
쿼리 계획 노드 구조
EXPLAIN 분석 도구
처리 노드

조인
통계
쿼리 계획과 관련된 그 외 파라미터들
여러 종류의 문장 실행
쿼리 개선
SQL의 한계
요약

Chapter 11. 데이터베이스 활동과 통계
통계 관련 뷰
누적 뷰와 실시간 뷰
테이블 통계
인덱스 통계
데이터베이스 레벨 총계
커넥션과 활동
디스크 사용량
버퍼, 백그라운드 writer, 체크포인트 활동
요약

Chapter 12. 모니터링과 추세분석
유닉스 모니터링 툴
윈도우 모니터링 도구들
추세 모니터링 소프트웨어
요약

Chapter 13. 풀링과 캐싱
커넥션 풀링
요약

Chapter 14. 리플리케이션을 이용한 확장
핫 스탠바이
리플리케이션 큐 관리자
특별한 응용프로그램 요구사항
다른 관심 가질만한 리플리케이션 프로젝트들
요약

Chapter 15. 데이터 파티셔닝
테이블 범위 파티셔닝
PL/Proxy를 통한 수평 파티셔닝
요약


Chapter 16. 일반적인 문제를 피하는 법
대량 로드하기
일반적인 성능 관련 이슈
데이터베이스 프로파일링
버전별 성능과 관계된 기능들
요약

지난 20여년 간 RDBMS 데이터베이스 시장을 주름잡아온 오라클의 위세는 데이터베이스 뿐 아니라 기업용 소프트웨어 전반에 대한 공격적이고 때로는 독점/적대적인 인수합병전략에 따라 앞으로도 한 동안 계속될 것 같은 양상입니다. 그러나 점점 더 많은 기업과 조직들이 특정 벤더에 지나치게 의존적인 소프트웨어 환경을 개선하려는 고민과 동시에 소프트웨어 비용을 절감하려는 노력을 하고 있습니다.

다른 여러 상용 RDBMS 데이터베이스들과 더불어 PostgreSQL은 이러한 상황에서 오라클을 대체할 수 있는 훌륭한 오픈소스 데이터베이스로 부각되고 있습니다. 이 책은 PostgreSQL이 단순히 오픈소스이며 라이센스 비용이 들지 않는다는 사실을 넘어서, '간단한 용도로는 적합하지만 대용량의 데이터를 다루기에는 무리가 있고, 오라클의 다양한 기능들을 지원하지 않을 것’이라는 오픈소스 데이터베이스에 대한 통념과 편견을 불식시키는데 충분한 소중한 내용을 담고 있습니다. 테라바이트 급의 대용량 오라클 데이터베이스들을 거치면서 수년 간 발전해온 튜닝 방법론이 적용 가능할 뿐 아니라, 바람직하지 않은 튜닝의 사례들을 야기한 일부 오라클 데이터베이스의 한계를 뛰어넘는 PostgreSQL 옵티마이저만의 똑똑함, 그리고 바람직한 튜닝의 전략과 철학마저 한 묶음으로 제시되고 있는 것입니다.

PostgreSQL라는 뛰어난 소프트웨어와 그에 대한 전세계 오픈소스 진영의 공헌, 그리고 이와 같은 훌륭한 레퍼런스들이 점점 더 많이 확보된다면 자본의 논리와 변화를 두려워하는 한국의 관료주의가 결합하여 과대평가되어 온 오라클은 결코 대체 불가능의 데이터베이스가 아니라고 생각합니다.

<역자 서문 중>