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도서 소개

전문가를 위한 트러블슈팅 오라클 퍼포먼스(제2판)

 

이 책은 현재 절판입니다. 그간 읽어주신 독자들께 감사드립니다.

 

오라클 성능과 튜닝을 위한 필독서!

적절한 예제와 명쾌한 설명으로 가득 찬, 오라클 문제 해결 바이블!

 

출판사 제이펍

원출판사 Apress

원서명 Troubleshooting Oracle Performance, Second Edition(원서 ISBN: 9781430257585)

저자명 크리스티안 안토니니

역자명 (주)위즈베이스

출판일 2016년 5월 3일

페이지 956쪽

판 형 (188*245*39)

제 본 무선(soft cover)

정 가 45,000원

ISBN 979-11-85890-44-9 (93000)

키워드 데이터베이스 / 오라클 / 트러블슈팅 / 튜닝 / SQL / 퍼포먼스 / 성능 / 최적화

분야 데이터베이스 / 오라클

 
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도서 소개

오라클 성능과 튜닝을 위한 필독서!

적절한 예제와 명쾌한 설명으로 가득 찬, 오라클 문제 해결 바이블!

 

여러분의 데이터베이스 애플리케이션이 충분한 속도를 내지 못한다면 당신은 어떻게 할 것인가? 당연히 트러블슈팅을 생각할 것이다. 운 좋게 애플리케이션에서 속도를 잡아먹는 부분을 쉽게 찾는다고 해도 그 해결책을 찾기란 어려운 일이다. 이 책은 데이터베이스 애플리케이션의 성능 문제를 일으키는 숨은 원인을 찾기 위한 방법을 제공한다. 저자인 크리스티안 안토니니는 이와 관련하여 15년 이상의 경력을 가지고 있으며, 이를 통해 얻은 그만의 방법을 이 책에서 아낌없이 제공한다.

 

또한, 저자는 데이터베이스 엔진이 SQL 문장을 어떻게 실행시키는지에 대한 기초 지식을 설명하며, 애플리케이션 요구사항을 만족시키기 위한 성능 관련 계획 수립에도 도움을 준다. 이를 통해 여러분은 탄탄한 이론적 기초 지식을 얻는 것은 물론이고, 매일 직면하는 성능 관련 문제들을 해결할 수 있을 것이다. 제1판과 달리, 제2판에서는 오라클 데이터베이스 11.2부터 12c 버전의 최신 변경사항까지 포함하였다.

 

이 책의 주요 내용

■ 체계적인 성능 문제 식별 방법

■ 애플리케이션 성능 목표를 달성하기 위한 쿼리 옵티마이저 설정 방법

■ 실행 계획을 획득하고 해석하는 방법과 실행 계획을 효율성 있게 측정하는 방법

■ 오라클 힌트, SQL 프로파일, 스토어드 아웃라인, SQL 플랜 베이스라인과 같은 기법을 사용하여 SQL을 튜닝하는 방법

■ 성능 저하 없이 파싱 영향을 최소화하는 방법

■ 데이터 액세스, 조인, 데이터베이스 물리 설계를 최적화하는 방법

■ 병렬 처리, 머티리얼라이즈드 뷰, 결과 캐싱을 이용하여 성능을 향상시키는 방법

 

추천사

조나단 루이스의 추천사 중에서

이 책의 구성을 보면 간결함에 놀라곤 한다. 특히, 다음 세 개의 장 제목에 나는 강한 인상을 받

았다. 지금 당장은 세 장의 내용이 읽을 만한 가치가 있는지 신경 쓰지 마라. 문제 해결 시 가장

먼저 제기해야 할 질문으로 알려져 있는 개념을 제목만으로 놀랄 만큼 명확하게 표현하고 있다.

 

• 3장: 재현 가능한 문제의 분석

• 4장: 재현 불가능한 문제의 실시간 분석

• 5장: 재현 불가능한 문제의 사후 분석

 

모든 문제는 위의 세 가지 유형으로 분류할 수 있다. 문제가 어느 유형에 속하느냐에 따라 문제 해결에 사용되는 전략이 결정된다는 것을 알겠는가? 문제 해결에 사용할 수 있는 기본 데이터는 모든 경우 동일하지만, 시간이 지남에 따라 일부 데이터는 사용할 수 없거나 세부 정보에 차이가 있을 수 있다. 문제를 이런 식으로 분류한다는 사실을 아는 것이 문제 해결을 위한 방법론의 첫 단계다.

 

아마 이 책을 다 읽으면 여러분이 생각하는 것보다 더 많은 것을 이미 알고 있었다는 사실을 깨달을 테지만, 한편으로는 모든 퍼즐 조각이 합쳐지고, 틈이 메워지고, 크리스티안의 지식과 통찰을 통해 정보가 재구성되면서 이미 알고 있던 지식에서 더 많은 것을 배우게 될 것이다.

 

캐리 밀셉의 추천사 중에서

나에게 있어서 이 책은 기술적인 참고서이자 신뢰할 수 있는 지침서다. 이 책에는 내가 재사용할 수 있는 엄청난 양의 내용이 완벽하게 문서화되어 있다. 또한, 이 책에는 나도 동의하는 크리스티안의 견해와 열정에 관한 여러 가지 관점에서의 설득력 있는 주장들이 담겨있다. 이러한 크리스티안의 주장을 통해 더 많은 사람들이 올바른 대응 방법을 얻을 수 있을 것이라 확신한다.

 

크리스티안은 내가 영웅으로 생각하는 Dave Ensor, Lex de Haan, Anjo Kolk, Steve Adams, Jonathan Lewis, Tom Kyte와 기타 다른 사람들의 기존 지식을 발판으로 성장한 영리하고 열정적인 사람이다. 자, 이제 우리도 크리스티안의 지식을 발판으로 하여 더 넓은 세상으로 나아가자!

 

저자 소개

크리스티안 안토니니(Christian Antognini)

크리스티안 안토니니는 1995년부터 오라클 데이터베이스의 작동 원리를 이해하는 데 중점을 두고 노력해왔다. 그의 주요 관심사는 논리 및 물리 데이터베이스 설계, 쿼리 옵티마이저 등 기본적으로 애플리케이션 성능 관리에 관한 것들이다. 현재는 스위스 취리히에 위치한 Trivadis의 수석 컨설턴트이자 트레이너로 일하고 있다.

 

옮긴이 소개

(주)위즈베이스

위즈베이스는 2003년 설립된 데이터베이스 전문 컨설팅 회사로 성능 튜닝, 대용량 데이터 마이그레이션, 데이터 모델링, 성능 테스트, 기술지원 등의 서비스를 제공하고 있다.

 

김선경

현대정보기술, 현대오토에버에서 근무하였으며, 현재는 (주)위즈베이스의 수석 컨설턴트이자 국내 최대 여행사인 하나투어에서 엑사데이터 전문 컨설턴트 역할을 수행하고 있다. 고객의 비즈니스를 이해하기 위해 방송통신대학 관광학과에 다니고 있다.

 

김주현

㈜위즈베이스 수석 컨설턴트이며, DAP, SQLP, OCM 10g/11g, 오라클 리눅스/솔라리스 자격증을 보유하고 있다. 컨설팅한 업체로는 대법원, KTF, LG U+, 한국투자증권, 코스콤 등이 있고, 옮긴 책으로는 《프로오라클 데이터베이스 11g RAC 리눅스》(2014, 공역)와 《전문가를 위한 오라클 엑사데이터》(2013)가 있다.

 

나장근

㈜위즈베이스 상무이사이며, 데이터베이스와 End-to-End 성능 분야의 업무를 맡고 있다. 삼성 SDS, 한국오라클에서 근무했고, ㈜웨어밸리와 ㈜위즈베이스 기술연구소장을 역임하면서 데이터베이스/ DB보안 분야의 도구와 솔루션을 기획하고 개발했다. 정보관리기술사, 정보시스템감리사, 데이터품질인증심사원 자격증을 보유하고 있다.

 

류상우

(주)위즈베이스 기술이사이며, LG전자, 코스콤, 하이닉스, 대림산업, 한국정보통신, KT, 하나투어, 한국도로공사, 외환카드, 일산병원, 건대병원 등에서 데이터베이스 성능 진단 및 개선 프로젝트를 주로 수행했다.

 

차례

PART I 기초 1

CHAPTER 1 성능 문제 3

1.1 성능 계획의 필요성 4

1.2 성능을 고려한 설계 11

1.3 성능 문제 확인 방법 17

1.4 성능 문제 접근 방법 19

1.5 2장에 들어가기 전에 26

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CHAPTER 2 핵심 개념 27

2.1 선택도와 카디널리티 27

2.2 커서란 무엇인가? 30

2.3 커서의 생명주기 31

2.4 파싱의 작동 원리 34

2.5 블록 읽기와 쓰기 54

2.6 계측 57

2.7 2부에 들어가기 전에 66

 

PART II 문제 식별 67

CHAPTER 3 재현 가능한 문제의 분석 71

3.1 데이터베이스 호출 트레이스 72

3.2 PL/SQL 코드 프로파일링 123

3.3 4장에 들어가기 전에 138

 

CHAPTER 4 재현 불가능한 문제의 실시간 분석 139

4.1 분석 로드맵 140

4.2 동적 성능 뷰 142

4.3 진단 팩과 튜닝 팩을 이용한 분석 175

4.4 진단 팩을 사용하지 않는 분석 188

4.5 5장에 들어가기 전에 197

 

CHAPTER 5 재현 불가능한 문제의 사후 분석 199

5.1 리포지터리 199

5.2 Automatic Workload Repository 201

5.3 Statspack 207

5.4 진단 팩을 이용한 분석 212

5.5 진단 팩을 이용하지 않는 분석 213

5.6 3부에 들어가기 전에 220

 

PART III 쿼리 옵티마이저 221

CHAPTER 6 쿼리 옵티마이저 223

6.1 기초 사항 224

6.2 아키텍처 228

6.3 쿼리 변환 229

6.4 7장에 들어가기 전에 254

 

CHAPTER 7 시스템 통계 255

7.1 dbms_stats 패키지 256

7.2 이용 가능한 시스템 통계에는 어떠한 것들이 있는가? 258

7.3 시스템 통계 수집하기 259

7.4 시스템 통계 복원하기 266

7.5 백업 테이블을 사용한 작업 268

7.6 관리 오퍼레이션의 로깅 269

7.7 쿼리 옵티마이저에 미치는 영향 271

7.8 8장에 들어가기 전에 277

 

CHAPTER 8 오브젝트 통계 279

8.1 dbms_stats 패키지 280

8.2 이용할 수 있는 오브젝트 통계에는 어떠한 것들이 있는가? 282

8.3 오브젝트 통계 수집하기 312

8.4 dbms_stats 패키지 설정하기 327

8.5 글로벌 임시 테이블로 작업하기 331

8.6 펜딩 오브젝트 통계로 작업하기 333

8.7 파티셔닝된 오브젝트로 작업하기 335

8.8 오브젝트 통계 수집 스케줄링하기 343

8.9 오브젝트 통계 복원하기 348

8.10 오브젝트 통계 잠그기 350

8.11 오브젝트 통계 비교하기 353

8.12 오브젝트 통계 삭제하기 356

8.13 오브젝트 통계 export, import, get, set 358

8.14 관리 작업의 로깅 358

8.15 오브젝트 통계를 최신으로 유지하기 위한 전략 360

8.16 9장에 들어가기 전에 362

 

CHAPTER 9 쿼리 옵티마이저 구성하기 365

9.1 쿼리 옵티마이저를 구성할 것인가, 말 것인가? 366

9.2 구성 로드맵 367

9.3 적절한 파라미터 설정하기 369

9.4 10장에 들어가기 전에 400

 

CHAPTER 10 실행 계획 401

10.1 실행 계획 얻기 401

10.2 dbms_xplan 패키지 417

10.3 실행 계획 해석하기 434

10.4 비효율적인 실행 계획 식별하기 470

10.5 4부에 들어가기 전에 475

 

PART IV 최적화 477

CHAPTER 11 SQL 최적화 기법 479

11.1 액세스 구조 변경하기 481

11.2 SQL 구문 변경하기 483

11.3 힌트 485

11.4 실행 환경 변경하기 498

11.5 스토어드 아웃라인 502

11.6 SQL 프로파일 518

11.7 SQL 플랜 매니지먼트 539

11.8 12장에 들어가기 전에 560

 

CHAPTER 12 파싱 563

12.1 파싱 문제 식별 563

12.2 파싱 문제 해결하기 575

12.3 파싱 문제 해결을 위한 차선책 583

12.4 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 사용하기 590

12.5 13장에 들어가기 전에 603

 

CHAPTER 13 데이터 액세스 최적화 605

13.1 비효율적인 액세스 패스 식별 606

13.2 약한 선택도를 가진 SQL 구문 618

13.3 강한 선택도를 가진 SQL 구문 648

13.4 14장에 들어가기 전에 707

 

CHAPTER 14 조인 최적화 709

14.1 용어 정의 710

14.2 네스티드 루프 조인 720

14.3 머지 조인 727

14.4 해시 조인 741

14.5 아우터 조인 747

14.6 조인 방법 선택 749

14.7 파티션 와이즈 조인 751

14.8 스타 변환 756

14.9 15장에 들어가기 전에 765

 

CHAPTER 15 데이터 액세스와 조인 최적화를 넘어서 767

15.1 머티리얼라이즈드 뷰 768

15.2 결과 캐싱 796

15.3 병렬 처리 808

15.4 direct-path insert 855

15.5 로우 프리페칭 860

15.6 배열 처리 인터페이스 867

15.7 16장에 들어가기 전에 872

 

CHAPTER 16 물리 설계 최적화 873

16.1 최적의 칼럼 순서 874

16.2 최적의 데이터타입 876

16.3 로우 마이그레이션과 로우 체이닝 884

16.4 블록 경합 889

16.5 데이터 압축 900

 

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