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실무 사례로 다지는 고성능 데이터베이스 튜닝

실무 사례로 다지는 고성능 데이터베이스 튜닝

윤경익, 이지웅, 권순용, 권선민, 이가혜 (지은이)
  |  
비팬북스
2010-02-26
  |  
29,000원

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실무 사례로 다지는 고성능 데이터베이스 튜닝

책 정보

· 제목 : 실무 사례로 다지는 고성능 데이터베이스 튜닝 
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 개발/방법론 > 데이터베이스 프로그래밍 > Oracle
· ISBN : 9788996204558
· 쪽수 : 376쪽

책 소개

대용량 데이터베이스의 튜닝 및 모델링 컨설팅 업체인 (주)엑시엄 정보시스템의 컨설턴트들의 노하우가 묻어 있는 책이다. 책의 1권에 해당하는 “실행 계획으로 배우는 고성능 데이터베이스 튜닝” 이후 1권에서 다루지 못했던 상세 내용과 새로운 주제들을 섬세하게 설명한다.

목차

저자 서문
이 책의 구성
Chapter 1. 데이터 연결을 자유자재로 작성하자.
조인 SQL 작성, 과연 어려운가?
FROM 절을 이용한 일반 조인과 서브쿼리를 서로 변경하자.
FROM 절의 조인 테이블을 서브쿼리로 변경하여 성능을 향상시키자.
서브쿼리의 테이블을 일반 조인으로 변경하여 성능을 향상시키자.
FROM 절을 이용한 일반 조인을 스칼라 서브쿼리로 변경하여 성능을 향상시키자.
스칼라 서브쿼리를 FROM 절을 이용한 조인으로 변경하여 성능을 향상시키자.
데이터 연결은 데이터 연결 법칙을 따른다.

Chapter 2. 정렬 작업의 최소화가 성능을 보장한다.
고객의 요구 사항에서부터 정렬이 시작된다.
정렬의 모든 것을 알아야 정렬을 사용하지 않고 해결할 수 있다.
ORDER BY 절의 사용을 감소시키면 성능은 보장된다.
단순 정렬의 감소는 인덱스만 고려하면 된다.
WHERE 절의 결합 조건 및 결합 ORDER BY 절은 결합 인덱스로 정렬을 감소시켜야 한다.
선분 조건도 정렬을 제거시킬 수 있다.
조인도 ORDER BY 절을 제거할 수 있다.
GROUP BY 절도 정렬을 수행하여 데이터를 추출한다.
GROUP BY 절에 의한 정렬도 인덱스를 이용하여 제거한다.
IN 절에도 정렬이 발생할 수 있다.
IN 절이 인덱스를 이용하면 정렬된 값이 추출된다.
UNION 집합 연산자를 이용할 경우에도 정렬의 최소화는 가능하다.
MINUS 집합 연산자를 NOT EXIST나 NOT IN으로 변경하여 정렬을 제거할 수 있다.

Chapter 3. 양쪽 OUTER 조인을 이용하면 대사 작업을 효과적으로 처리할 수 있다.
OUTER 조인은 조인 타입이다.
OUTER 조인의 성능에 유의하라.
대사 작업은 엄청난 성능 저하를 발생시킬 수 있다.
UNION ALL 집합 함수를 이용하여 대사 작업을 최적화하자.
복잡한 대사 작업도 UNION ALL 집합 연산자로 최적화할 수 있다.
UNION ALL 집합 연산자를 이용한 대사로 데이터 정합성을 100배 빠르게 맞출 수 있다.

Chapter 4. 동적 조건 쿼리는 하나의 쿼리가 아니다.
동적 조건 쿼리는 경우의 수 만큼 하나 하나의 쿼리로 작성할 수 없다.
2개의 조건에 의한 동적 조건 쿼리를 최적화하자.
n차 동적 조건 쿼리 최적화로 성능을 향상시키자.
동적 ORDER BY 쿼리를 최적화하자.
동적 WHERE 조건 쿼리와 동적 ORDER BY 쿼리의 결합을 최적화하자.

Chapter 5. 성능 저하의 주범인 목록 쿼리를 최적화하자.
목록 쿼리를 어려워하는 이유
목록 쿼리의 전체 데이터 처리 방식과 n-Row 처리 방식을 이해하자.
조인을 이용한 목록 쿼리도 n-Row 처리로 해결해야 한다.
n-Row 처리를 수행하는 목록 쿼리에도 비효율은 존재한다.
n-Row 처리를 수행하는 목록 쿼리의 비효율을 제거하자.
비효율을 제거한 n-Row 처리의 목록 쿼리와 COUNT 쿼리는 결합 목록 쿼리가 될 수 있다.
조인 목록 쿼리를 결합 목록 쿼리로 100배 빠르게 할 수 있다.
결합 목록 쿼리와 n-Row 처리 목록 쿼리의 성능을 최적화하자.

Chapter 6. 분석 함수로 통계 레포트를 작성하자.
통계 레포트는 온라인처럼 처리가 불가능한가?
분석 함수는 함수의 부분 집합이다.
분석 함수는 윈도우로 시작하여 윈도우로 끝난다.
서브 윈도우와 메인 윈도우의 이해는 분석 함수의 시작이다.
서브 윈도우를 이해하면 분석 함수는 쉬워진다.
분석 함수 윈도우의 사용 범위는 무궁무진하다.
동적 GROUP BY 절의 개념을 이해하자.
동적 GROUP BY 절은 이렇게 작성해라.
동적 GROUP BY 쿼리의 성능을 이해하자.

Chapter 7. 집합 함수를 최적화하자.
COUNT 쿼리를 최적화하자.
COUNT 쿼리도 랜덤 엑세스를 감소시키면 성능은 향상된다.
MIN 쿼리와 MAX 쿼리를 최적화하자.
MAX 쿼리를 통한 번호 채번을 최적화하자.
AVG 쿼리를 최적화하자.

Chapter 8. 배치 작업의 응답 속도를 100배 빠르게 수행하자.
배치 작업의 응답 속도는 항상 느린가?
갱신은 UPDATE가 아니며 삭제는 DELETE가 아니다.
효과적인 아키텍처 구현만으로도 성능이 향상된다.

Chapter 9. 구체화된 뷰의 사용은 시대의 요청이다.
구체화된 뷰는 무엇인가?
구체화된 뷰를 왜 사용하는가?
구체화된 뷰를 생성하자.
구체화된 뷰를 이용하여 성능을 최적화하자.
구체화된 뷰에서 쿼리 재작성을 주의하자.

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저자소개

윤경익 (지은이)    정보 더보기
<수사실무총람>
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이지웅 (지은이)    정보 더보기
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권순용 (지은이)    정보 더보기
데이터 컨설팅 업무를 수행하는 ㈜엑시엄정보시스템의 대표이사이며 대표 컨설턴트이다. DBA로 시작하여 현재까지도 데이터베이스 아키텍쳐, SQL 튜닝, 데이터마이그레이션 및 모델링 업무를 주로 수행한다. 데이터 베이스 교육도 진행하며 저서로는 ‘Perfect 오라클 실전 튜닝’, ‘초보자를 위한 오라클 10g’, 고성능 데이터베이스 튜닝 등의 다수의 책을 저술하였다. 또한, 데이터베이스 엑세스 최적화에 대한 특허를 가지고 있으며 지금도 많은 사이트에서 프로젝트를 진행하고 있다. 인재 양성을 위한 교육에도 많은 관심을 가지고 다양한 교육도 진행하고 있다.
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권선민 (지은이)    정보 더보기
데이터 컨설팅 업무를 수행하는 (주)엑시엄정보시스템의 수석 컨설턴트로 근무하고 있으며 튜닝, 모델링, DBA 업무를 수행하고 있다. 대한민국 정부 각 부처 정보시스템의 데이터베이스 최적화 튜닝 및 컨설팅 업무를 수행하고 있으며, 모 대학교에서 데이터베이스 강의와 데이터 최적화에 대한 연구와 책을 준비하고 있다. 저서로는 ‘실무사례로 다지는 고성능 데이터베이스 튜닝, ALTIBASE HDB 완벽가이드가’ 있다. sunmin.kwon@axiominfo.co.kr
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이가혜 (지은이)    정보 더보기
데이터 컨설팅 업무를 수행하는 ㈜엑시엄정보시스템의 수석 컨설턴트이다. 오라클 강의를 시작으로 DBA, 튜닝, 모델링 및 마이그레이션 업무를주로 수행하고 있다. 저서로는 실무자를 위한 고성능 데이터베이스 튜닝, 알티베이스 완벽 가이드 및 엑사 데이터 데이터베이스 구축을 위한 실용적 접근(번역) 등의 다수의 책을 저술하였다. ghlee@axiominfo.co.kr
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