• 문제해결 절차

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  • 각 단계별 성능 영향도


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  • 데이터 모델 및 DB 설계 : 
    • 업무적 특성을 반영한 정규화된 데이터 모델을 바탕으로 DBMS의 물리적 특성과 성능을 고려한 설계 변경,  그리고 DBMS 요소에 대한 설계를 실시 하는것
    • 논리 데이터 모델
      • 물리적 특성을 배제한 업무적특성에 따른 데이터만 반영한 논리 설계  (개녕 모델과, 상세 논리모델로 구분)
    • 물리 데이터 모델
      • 물리적 특성과 성능을 고려한 설계 변경, 테이블 정의, 컬럼 정의, pk/fk 정의 등
    • DB 설계
      • 파티션 설계, 클러스터 및 IOT구성, 기초 인덱스 설계, 뷰 설계, 시퀀스 설계등


  • 애플리케이션 튜닝 
    • Lock 경합, 파싱 부하, db call 발생 최소화, 인덱스 설계 조정, SQL 변경을 통한 I/O 효율 향상 튜닝등

  • 데이터베이스 튜닝
    • 초기화 파라미터 설정, SGA/PGA 메모리 구성, Redo 파일 구성, 테이블 스페이스, 데이터 파일 구성 전략
 
  • 시스템 튜닝
    • OS레벨에서 CPU와 메모리 구성, I/O 서브 시스템 구성, 네트워크 설정 같은 하드웨어 튜닝


잘못된 데이터 모델은 비효율 적인 액세스 유형을 야기하고 SQL성능 문제해결을 위한 과도한 반정규화등을 행하게 되어결국은 데이터 일관성 및 품질 저하로 연결된다.
애플리케이션단과 데이터베이스단 에서는 잘못된 방법으로 처리하고 있지는 않은지 판단하여 발생일량을 최소화 할수 있어야 한다.



  • 데이터 베이스 성능 튜닝의 3대 핵심 요소
    • 라이브러리 캐시 최적화
    • 데이터베이스 Call 최소화
    • I/O 효율화 및 버퍼캐시 최적화