고객사 | H사 | 프로젝트 | DBMS 최적화 |
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산업군 | 제조 | 솔루션 | DA#, IDO |
최적의 데이터 모델, 데이터 처리 경로 최적화
병렬 처리 등 합리적인 방법으로 대용량 데이터 성능 개선
- 추진 목적 및 배경
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- 업무 시스템의 마감 기간 시스템 집중 사용에 따른 응답 속도 저하로 사용자 불만 해소 및 인프라 자원의 효율적인 사용 추진
- 사업의 특징
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- 3개 시스템 약 3,000개 테이블
- Object 진단에 따른 인덱스 개선
- DBMS 진단에 따른 설정 최적
- 악성 SQL 도출 및 성능 가이드 제공
대용량 데이터 성능 최적화를 위한 방법론
01 | 파티션 전략 |
- 데이터 모델링 툴 : DA# - 인덱스 최적화 솔루션 : IDO |
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02 | 최적의 데이터 모델 |
- 효율적인 통합 데이터 모델 - Batch 프로그램 사용자의 액세스를 위한 최적화된 모델 제안 |
03 | 데이터 처리경로 최적화 |
- 대량 데이터 처리에 맞는 Join Method 선정 - 비효율적인 SQL의 집합 처리로 유도, 데이터 처리의 핵심 성능 도출 |
04 | 옵티마이저 전략 최적화 | - 데이터 처리 범위를 줄여주는 컬럼에 대한 인덱스 구성 전략 수립 |
05 | 병렬 처리 |
- 병렬 실행이 필요 경우, 병렬 실행 유도 - 병렬 실행이 불필요한 경우에 병렬로 실행하지 않게 유도 |
06 | 작업 단순화 및 중복 액세스 방지 | - 자주 사용되며 데이터 처리 범위를 줄여주는 컬럼에 Bitmap index 또는 B-Tree index 구성 |
07 | 비절차형 데이터 처리 | - 반복적인 처리 형태의 절차형 데이터 처리를 간소화된 SQL로 처리 |
아키텍처
수행 단계 |
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세부 단계 | |
주요 목표 |