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데이터베이스 튜닝

데이터베이스 튜닝 (4회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Shasha, Dennis Bonnet, Philippe. 최용락 , 역. 노영수 , 역. 정기원 , 역.
서명 / 저자사항
데이터베이스 튜닝 / Dennis Shasha , Philippe Bonnet ; 최용락 , 노영수 , 정기원 공역.
발행사항
서울 :   브레인코리아 ,   2004.  
형태사항
413 p. : 삽도 ; 25 cm.
원표제
Database tuning : principles, experiments, and troubleshooting techniques.
ISBN
8990574285:
일반주기
부록수록  
서지주기
각 장마다 참고문헌 수록
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/교육보존1/ 청구기호 005.74 2004m 등록번호 111331904 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 005.74 2004m 등록번호 121111851 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 005.74 2004m 등록번호 121111852 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 4 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 005.74 2004m 등록번호 151187925 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/교육보존1/ 청구기호 005.74 2004m 등록번호 111331904 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 005.74 2004m 등록번호 121111851 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 005.74 2004m 등록번호 121111852 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 005.74 2004m 등록번호 151187925 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M

컨텐츠정보

저자소개

최용락(지은이)

숭실대학교 전자계산학과를 졸업하고, 동대학원에서 석사 및 박사학위를 받았다. 현재 숭실대학교 정보과학대학원 겸임교수, 세종대학교 평생교육원 교수로 재직 중이다.

정보제공 : Aladin

목차


목차
Chapter 1 기본 원칙
 1.1 원칙의 근원 = 10
 1.2 다섯 가지 기본 원칙 = 11
  1.2.1 전체 튜닝 대상 고려, 부분적 해결 = 11
  1.2.2 부분화(Partitioning)를 통한 병목현상(Bottleneck) 해소 = 13
  1.2.3 시작 비용과 낮은 운용비용 최적화 = 15
  1.2.4 서버 수행 작업과 클라이언트 수행 작업 파악 = 16
  1.2.5 이율-배반성에 대한 고려 = 17
 1.3 기본 원칙과 이해 = 18
Chapter 2 주요 튜닝 고려사항
 2.1 단원의 목표 = 22
 2.2 잠금과 동시성 제어 = 23
  2.2.1 정확성 고려사항 = 24
  2.2.2 잠금 튜닝(Lock Tuning) = 29
 2.3 로그기록(Logging)과 복구(Recovery) 시스템 = 50
  2.3.1 복구의 원칙 = 51
  2.3.2 복구 서브시스템의 튜닝 = 57
 2.4 운영 체제(Operating System) 고려사항 = 64
  2.4.1 스케줄링(Scheduling) = 65
  2.4.2 데이터베이스 버퍼(Database Buffer) = 67
  2.4.3 경제적인 메모리 활용 = 70
  2.4.4 멀티-프로그래밍 수준 = 71
  2.4.5 파일 : 디스크 배치와 접근 = 72
 2.5 하드웨어 튜닝 = 74
  2.5.1 저장공간 서브시스템 튜닝 = 74
  2.5.2 하드웨어 구성의 강화 = 80
Chapter 3 인덱스 튜닝
 3.1 단원의 목표 = 96
 3.2 쿼리의 유형 = 97
 3.3 키 유형 = 100
 3.4 데이터 구조 = 101
  3.4.1 데이터베이스 시스템에서 제공하는 자료 구조 = 101
  3.4.2 메모리 상주 데이터를 위한 자료 구조 = 107
 3.5 스파스(Sparse) 인덱스/덴스(Dense) 인덱스 = 109
 3.6 클러스터링(Clustering)과 비-클러스터링(Non-Clustering) = 110
  3.6.1 클러스터링 인덱스의 평가 = 112
  3.6.2 비-클러스터링 인덱스의 평가 = 117
  3.6.3 복합(Composite) 인덱스 = 120
 3.7 조인, 외래 키 제약조건, 인덱스 = 122
 3.8 적은 양 레코드 테이블의 인덱스 회피 = 125
 3.9 요약 : 테이블 조직화와 인덱스 선정 = 126
 3.10 핫 테이블(Hot Table)의 인덱스 분산 = 132
 3.11 인덱스의 일반적 관심 사항과 설정 = 133
Chapter 4 관계형 데이터베이스 시스템 튜닝
 4.1 단원의 목표 = 148
 4.2 테이블 스키마와 정규화 = 149
  4.2.1 개략 정의 = 149
  4.2.2 좋은 스키마 구조 = 150
  4.2.3 정규화 예제 = 152
  4.2.4 테이블 설계를 위한 실질적인 방법 = 154
  4.2.5 함수적 종속 테스트 = 155
  4.2.6 정규화 튜닝 = 156
  4.2.7 비정규화 튜닝 = 160
 4.3 두 테이블의 클러스터링 = 161
 4.4 집합함수의 유지 = 166
 4.5 레코드 레이아웃 = 170
 4.6 쿼리 튜닝 = 171
  4.6.1 DISTINCT 절의 최소화 = 180
  4.6.2 중첩 쿼리의 재작성 = 183
 4.7 트리거 = 188
  4.7.1 트리거의 활용 = 189
  4.7.2 트리거 성능 = 191
Chapter 5 외부와의 통신
 5.1 실 세계에 대한 설명 = 198
 5.2 클라이언트-서버 구조 = 200
 5.3 객체, 어플리케이션 도구 그리고 성능 = 202
  5.3.1 작은 객체에 대한 주의 = 202
  5.3.2 어플리케이션 개발 도구들에 대한 주의 = 204
 5.4 어플리케이션 인터페이스 튜닝 = 205
  5.4.1 트랜잭션에서 사용자와의 상호작용 회피 = 205
  5.4.2 어플리케이션과 데이터베이스 서버와의 연결 작업 최소화 = 205
  5.4.3 필요한 열(Column)만 검색 = 208
  5.4.4 필요한 행(Row)만 검색 = 209
  5.4.5 쿼리 컴파일 횟수의 최소화 = 210
 5.5 대량 적재 데이터 = 212
 5.6 다중 데이터베이스에 접근 = 215
Chapter 6 월 스트리트 사례 연구
 6.1 극선형성(Superlinearity) 회피를 위한 기술 = 220
 6.2 입력 시 데이터 무결성 검토 수행 = 223
 6.3 분산과 이종성(Heterogeneity) = 223
  6.3.1 다른 데이터베이스와 상호운용 = 223
  6.3.2 글로벌 시스템 = 225
  6.3.3 분산 처리에서 공통 연결 관리 = 228
 6.4 이력-종속 쿼리에서의 시간과 공간 관계 = 229
 6.5 글로벌 매매를 쉽게 하는 분할(Chopping) = 230
 6.6 빈약한(Woes) 클러스터링 인덱스 = 231
 6.7 최적화의 주의 = 232
 6.8 재난 계획과 성능 = 232
 6.9 고정 데이터를 최근 것으로 유지 = 238
 6.10 삭제와 외래 키 = 239
 6.11 분할 미흡 : 키의 중요한 위험 = 239
 6.12 시점 문제 = 240
  6.12.1 현재의 가치 = 240
  6.12.2 규칙적인 시 계열과 통계 = 241
  6.12.3 비규칙적 시 계열과 빈도 계산 = 242
  6.12.4 양-시간성 (Bi-temporality) = 243
  6.12.5 주어진 시간 안에 수행할 수 있는 것 = 244
Chapter 7 성능 문제 해결
 7.1 소개 = 250
  7.1.1 소비 사슬 접근 = 250
  7.1.2 세 가지 질문 = 253
 7.2 정보를 어떻게 수집할 것인가 : 도구들 = 255
  7.2.1 쿼리 계획 해석기 = 256
  7.2.2 성능 모니터 = 258
  7.2.3 이벤트 모니터 = 260
  7.2.4 현재 상태는 어떤가? = 262
 7.3 최악의 쿼리들 = 263
  7.3.1 "의심스러운" 쿼리의 발견 = 263
  7.3.2 쿼리 접근 계획 분석 = 264
  7.3.3 쿼리 실행 분석 = 266
 7.4 DBMS 시스템들의 운영에 만족하는가? = 268
  7.4.1 디스크 서브시스템 = 268
  7.4.2 버퍼(캐시) 관리자 = 270
  7.4.3 로그 서브시스템 = 271
  7.4.4 잠금(Locking) 서브시스템 = 272
 7.5 DBMS가 필요로 하는 자원 = 274
  7.5.1 CPU 검사 = 274
  7.5.2 디스크와 컨트롤러 검사 = 275
  7.5.3 메모리 검사 = 276
  7.5.4 네트워크 검사 = 277
 7.6 결론 = 278
Chapter 8 전자 상거래 어플리케이션 튜닝
 8.1 목표 = 282
 8.2 전자 상거래 아키텍처 = 282
 8.3 전자 상거래 아키텍처 튜닝 = 285
  8.3.1 캐싱(Caching) = 285
  8.3.2 풀링(Pooling) 연결 = 287
  8.3.3 인덱싱 = 288
 8.4 사례 연구 : 포털(Portal) 상점 비교 = 289
 8.5 간단한 용량 계획 = 292
  8.5.1 용량 계획의 필수 요소 = 292
  8.5.2 무엇을 구매할 것인가? = 294
Chapter 9 데이터 웨어하우스: 기술, 성공과 실패
 9.1 역사 = 302
 9.2 기존 지침을 무시 = 302
 9.3 웨어하우스 구축의 어려움 = 309
 9.4 중요한 효과 = 310
  9.4.1 월-마트(Wal-Mart) = 311
  9.4.2 수퍼발루(Supervalu) = 313
  9.4.3 하라스(Harrah) = 316
Chapter 10 데이터 웨어하우스 튜닝
 10.1 데이터 웨어하우스의 다른 점 = 320
  10.1.1 데이터 웨어하우스의 사용 = 321
  10.1.2 데이터 웨어하우스 기술 = 324
 10.2 고객 관계 관리 시스템 튜닝 = 336
 10.3 연합(Federated) 데이터 웨어하우스 튜닝 = 340
 10.4 제품 선택 = 341
Appendix A. 실-시간 데이터베이스 = 347
Appendix B. 트랜잭션 분할 = 351
Appendix C. 시 계열(재무 관련) = 375
Appendix D. 데이터 접근 계획에 대한 이해 = 389
Appendix E. 파라미터 설정 = 401


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