데이터베이스 튜닝

데이터베이스 튜닝

개념

데이터베이스 어플리케이션, 데이터베이스 자체, 운영체제 등의 조정을 통하여 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키는 작업

시스템 성능 저하

일반적으로 시스템 성능 저하 문제는 잘못된 APP 및 DB 설계에 의해 발생한다.

DB 튜닝은 이러한 성능 저하를 최소화한다.

목적

• 갈수록 복잡화, 대량화되는 시스템을 그대로 유지하면서 DB 시스템을 최적화한다.
• 어플리케이션이 높은 작업 처리량과 짧은 응답시간을 갖도록 한다.
• DB를 활용하는 시스템을 안정시키고, 사용자의 만족과 관리자의 관리 능력을 향상시킨다.

데이터베이스 튜닝 방식

단계튜닝 영역튜닝 방안사례

1	DB 설계
(모델링 관점)	- 데이터베이스 설계 단계에서 성능을 고려하여 설계한다.

• 데이터 모델링, 인덱스 설계
• 데이터 파일, 테이블 스페이스 설계
• 데이터베이스 용량 산정 | - 반정규환
• 분산파일 배치 |
  | 2 | DBMS
  (환경 관점) | - 성능을 고려하여 메모리나 블록 크기 지정
• CPU, 메모리 I/O 관점 | - Buffer 크기
• Cache 크기 |
  | 3 | SQL
  (APP 관점) | - SQL 작성 시 성능 고려
• Join, Indexing, SQL Execution Plan | - Hash
• Join |
• 튜닝 단계 순서대로 효율성이 줄어들면 우선 처리가 필요하다.
• SW 처리가 불가능하거나 효율적이지 않는 경우 HW 방식의 시스템 데이터베이스 튜닝이 필요하다.
  • Scale-up, Scale-out 방식을 통해 SW 데이터베이스 튜닝의 한계 이상으로 튜닝이 가능하다.

튜닝 영역별 세부 기별

1. DB 설계

1. 테이블 분할 및 통합
2. : 파티셔닝(테이블 수평/수직 분할)
3. 식별자 지정, Key 설정
4. : 본질/인조 식별자 정의, 클러스터링
5. 효율적 인덱스 설정
6. : 인덱스 분포도 고려 10~15%(손익 분기점)
7. 정규화/반정규화
8. : 테이블, 컬럼, 관계 정규화/반정규화
9. 적절한 데이터 타입 선정
10. : 조인시 연결되는 데이터 타입 일치
11. 데이터 모델링
12. : 슈퍼/서브 타입, PK, 파티셔닝, 데이터 통합

2. DBMS

1. I/O 최소화
2. : 실제 필요한 데이터만 Read, Query off-loading
3. Buffer Pool 튜닝
4. : 지역성 관점 데이터 관리, Keep Buffer Cache
5. Commit/Check Point
6. : Check Point 수행주기 조절, Commit 주기 조정
7. Thread/Reuse
8. : Middleware 긴,ㅇ과 연동

3. SQL

1. Undo Segment 설정
2. : Undo 영역 크기 조정
3. Optimizer
4. : RBO/CBO 이해, 통계 정보 최신화
5. 힌트 사용
6. : 지원되는 힌트 기반 실행계획 유도
7. 부분범위 처리
8. : 일부만 Access, 옵티마이저 정보 제공
9. 인덱스 활용
10. : 인덱스 기반 조회 속도 향상, Sort 연산 대체
11. 조인 방식/순서
12. :실행 계획(Plan) 확인 후 조정
13. 동적 SQL 지양
14. : 파싱 부하 감소를 위한 Static SQL 사용
15. 다중 처리
16. : 한 번의 DBMS 호출로 여러 건 동시 처리
17. 병렬 처리
18. : 하나의 SQL을 여러 개의 CPU가 분할 처리
19. SORT 튜닝 수행
20. : 인덱스 기반 MIN, MAX 구하기, TOP-N 쿼리

시스템 데이터베이스 튜닝 기법

1. CPU 튜닝
2. : Peak Time 60% 이하 유지, CPU 증설, 과다 점유 검색 및 해결
3. 메모리 튜닝
4. : 메모리 최적화, 버퍼 크기 조정
5. 스토리지 튜닝
6. : RAID 레벨 조정, SSD 도입, 스토리지 스티어링
7. I/O 튜닝
8. : I/O 분산 위한 파일 재배치, RAID 활용
9. 네트워크 튜닝
10. : 로드밸런싱, 대역폭 확대