데이터입출력구현

1. 데이터 조작 프로시저 성능 개선

• 성능 개선 및 자원의 효율적인 사용을 위해 성능 분석 필요
• 성능 분석 도구
  • 리소스 및 성능 모니터링 : APM
  • SQL 성능 측정 : TKPROF, EXPLAIN PLAN
• 모니터링 결과 문제시 되는 내용 확인시 SQL 성능 개선 순서

1. 문제있는 SQL 식별
2. 옵티마이저 통계 확인
3. 실행 계획 검토
4. SQL문을 재구성하거나 인덱스 재구성

데이터입출력구현

소스코드 인스펙션의 개념

• 데이터 조작 프로시저에서 소스코드 인스펙션은 데이터베이스 성능 향상을 위하여 프로시저 코드를 보면서 성능 문제점을 개선해 나가는 활동

SQL*Plus에서 Stored Procedure 소스 확인

1. USER_SOURCE 데이터 사전을 활용
2. 프로시저 소스 확인

SQL 코드 인스펙션 대상

• 사용되지 않는 변수
• 사용되지 않는 서브쿼리
• Null 값과 비교
• 과거의 데이터타입을 사용

SQL 코드 인스펙션 절차

1. 계획
2. 개관
3. 준비
4. 검사
5. 재작업
6. 추적

데이터입출력구현

• 프로그래밍 언어와 도구에 대한 이해를 바탕으로 응용소프트웨어 설계, 물리 데이터 저장소 설계와 운영 환경을 고려하여 데이터 조작 프로시저의 성능을 예측
• 업무 분석가에 의해 정의된 요구사항을 기준으로, 성능 측정 도구를 활용하여 데이터 조작 프로시저의 성능을 측정
• 실 데이터를 기반으로 테스트를 수행하여 데이터 조작 프로시저의 성능에 영향을 주는 병목을 파악

APM; Application Performance Management 의 개념

• 애플리케이션 성능 관리
• 시스템의 안정적인 운영을 위한 부하량과 접속자 파악 및 장애 진단 등을 목적으로 하는 성능 모니터링
  • Resource 모니터링
    • 대상
      • CPU
      • 메모리
      • 네트워크
      • 디스크
    • 오픈소스
      • Nagios
      • Zabbix
      • Cacti
  • End to End 모니터링
    • 대상
      • 애플리케이션 수행 관점
      • 비즈니스 트랜잭션 관리 및 최종 사용자
    • 오픈소스
      • VisualVM
    • 제품
      • 제니퍼
      • 파로스
      • 시스마스터

SQL 처리 흐름도

1. 구문분석 단계
   • SQL문장 사용여부 확인
   • 기 사용된 경우 : 구문 분석 작업 수행 불필요
   • 처음 사용된 경우 : 구문 분석 작업 필요
   • 문법 확인 : 정상적으로 작성된지 확인
   • 오브젝트 확인 : 테이블, 뷰 등이 데이터베이스에 존재하는지 확인
   • 실행계획 확인 : 옵티마이저는 sql문을 가장 빠르게 데이터를 검색해줄 수 있는 실행 계획을 찾음
2. 실행 단계
   • 캐시 영역 확인 : 구문 분석이 정상적으로 실행된 후 서버 프로세스가 메모리 영역의 데이터 버퍼 캐시 영역을 검색
   • 해당 테이블의 데이터가 다른 사용자의 다른 SQL문에 의해 이미 데이터 버퍼 캐시 영역에 존재하는 지 검색
     • 데이터 버퍼 캐시에 존재하는 경우 : 테이블의 해당 데이터 파일로부터 테이블을 읽지 않고 캐시 영역의 데이터를 그대로 추출
     • 존재하지 않을 경우 : 정의된 테이블의 해당 데이터 파일로 부터 테이블을 읽어서 데이터 버퍼 캐시 영역에 저장
   • SQL 문이 UPDATE, DELETE, INSERT 문의 경우 : 데이터 버퍼 캐시 영역에서 새로운 데이터로 변경, 삭제 또는 입력
3. 추출 단계
   • 사용자 요청 대응 : 실행 단계가 끝난 후 서버 프로세스가 데이터 버퍼 캐시 영역에서 관련 테이블 데이터를 읽어 사용자가 요청한 클라이언트로 보냄
   • SELECT문을 실행하는 경우에만 추출 단계 실행됨

SQL 작성시 고려사항

• 개발자는 SQL문을 적절히 구사할 수 있는 능력이 기본적으로 있어야함
• 사용자가 SQL 작성시, 옵티마이저가 실행계획을 수립한 후 실행되는 일련의 과정을 이해하고 작성하여야 함
• 구문 분석 단계시 옵티마이저가 수립한 실행계획에 따라 엄청난 수행속도 차이가 발생할 수 있음을 이해
• 특정 SQL이 실행될 때 옵티마이저에 의해 수립된 실행계획은 제어하기 어렵지만, 옵티마이저가 비정상적으로 동작된다면, 이를 추적하여 개발자가 원하는 실행계획으로 동작될 수 있도록 조정 필요
• 종합적이고 전략적인 포인트를 SQL에 부여하여 작성하여야 함

SQL 성능 최적화 유틸리티 종류

• TKPROF 도구
  • SQL문이 적절히 작성되지 않아 전반적인 처리 효율성이 떨어질 경우 처리 성능의 통계치 정보 파악
• EXPLAIN PLAN 도구
  • SQL이 사용하는 엑세스 경로를 파악하기 위해 사용

SQL 성능 개선 순서

1. 문제있는 SQL 식별
2. 옵티마이저 통계 확인
3. 실행 계획 검토
4. SQL 문 재구성
5. 인덱스 재구성
6. 실행 계획 유지 관리

데이터입출력구현

1. 데이터 조작 프로시저 개발

• SQL은 관계형 데이터베이스 관리시스템의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어로 데이터 정의어, 데이터 조작어, 데이터 제어어를 가짐
• PL/SQL은 Oracle에서 개발한 데이터 조작 언어이며, 프로그래밍 언어의 특성을 수용한 SQL의 확장 기능이 우수
• 저장형 객체
  • Trigger
  • Stored Function
  • Stored Procedure
  • Stored Package

2. 데이터 조작 프로시저 테스트

• Oracle DBMS는 모든 데이터 조작 프로시저에 대한 테스트 환경으로 SQL*Plus 도구를 제공

데이터입출력구현

SQL*Plus 개요

• Oracle DBMS에서 제공하는 데이터 조작 프로시저에 대한 테스트 도구
  

SQL과 SQL*Plus 차이점

• SQL은 데이터를 조작하는 표준 언어
• SQL*Plus는 이러한 SQL을 DBMS 서버에 전송하여 처리할 수 있도록하는 Oracle에서 제공하는 도구
  

SQL*Plus 명령어 유형

• 파일
  • SAVE
  • GET
  • SPOOL
• 편집
  • A
  • C
  • L
  • I
  • DEL
  • n
• 실행
  • START
  • @
  • RUN
• 환경
  • SET HEAD ON
• 형식
  • COLUMN
  • TITITLE
  • BTITLE
  • BREAK
• 대화
  • DEFINE
  • PROMPT
  • ACCEPT

DBMS_OUTPUT 패키지 활용

• 메시지를 버퍼에 저장하고 버퍼로 부터 메시지를 읽어오기 위한 인터페이스를 제공하는 패키지

데이터입출력구현

• 응용소프트웨어 설계와 물리 데이터저장소 설계에 따라 데이터 저장소에 연결을 수행하는 프로시저를 작성
• 데이터 저장소로부터 데이터를 읽어오는 프로시저 작성
• 데이터 변경 내용 또는 신규 입력된 데이터를 데이터 저장소에 저장하는 프로시저를 작성
• 구현된 데이터 조작 프로시저를 테스트할 수 있는 테스트 케이스를 작성하고 단위 테스트를 수행하기 위한 테스트 조건을 명세화

SQL; Structured Query Language 개념

• 데이터 조작을 위해서 사용하는 특수 목적의 프로그래밍 언어
• 일정힌 데이터 집합으로부터 보다 쉽게 자료를 검색하고 입력, 수정, 삭제와 같은 조작을 할 수 있도록 고안된 언어

SQL 분류

1. DDL; Data Definition Language 데이터 정의어

• 데이터를 저장하는 테이블 등의 구조를 생성, 변경하기 위해 사용하는 명령어들
• 명령어 수행이 되면 이전 상태로 복귀할 수 없으므로 신중히 사용
• 명령어
  • CREATE : 오브젝트 생성
  • DROP : 오브젝트 삭제
  • RENAME : 이름변경
  • ALTER : 구조 변경
  • TRUNCATE : 자름

2. DML; DATA Manipulation Language 데이터 조작어

• 데이터베이스에 있는 데이터를 변경하거나 검색하기 위해 사용하는 명령어
• 트랜잭션 제어어를 활용하여 실행전 상태로 복귀 가능한 명령어
• 명령어
  • INSERT : 데이터 입력
  • UPDATE : 수정
  • DELETE : 삭제

3. DCL; Data Control Language 데이터 제어어

• 사용자별로 데이터베이스에 접근할 수 있는 권한을 부여하거나 회수하는 명령어들
• 명령어
  • ROLE : 권한부여
  • GRANT : 권한 및 롤 부여
  • REVOKE : 권한 및 롤 부여
  • COMMIT, ROLBACK : 트랜잭션 제어어

트랜잭션 제어어

1. COMMIT
   • 트랜잭션을 완료하여 데이터 변경 사항을 최종 반영
   • COMMIT 이후에는 데이터에 대한 변경 사항이 물리적인 디스크에 반영
   • COMMIT 이전 데이터는 복구할 수 없음
   • 모든 사용자가 변경된 결과를 볼 수 있음
2. ROLLBACK
   • 데이터 변경 사항을 이전 상태로 되돌림
   • ROLLBACK 된 DML 문장은 메모리 상의 버퍼에만 영향을 미치기 때문에 복구 가능
3. SAVEPOINT
   • 지정된 특정 시점까지 ROLLBACK 할 수 있는 명령어

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INSERT INTO 테이블;
SAVEPOINT A;
UPDATE 테이블
SAVEPOINT B;
DELETE FROM 테이블;
ROLLBACK TO A;
// A로 되돌림

데이터 검색어 개념

• 데이터베이스 중 하나 또는 그 이상의 테이블에서 데이터를 추출하기 위한 명령

문법

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SELECT [DISTINCT]{*, column [alias], ...}
FROM table_name
[WHERE condition]
[GROUP BY column]
[HAVING condition]
[ORDER BY {column, expression}[ASC|DESC]];

• DISTINCT : 중복되는 행을 제거하는 옵션
• • : 테이블의 모든 column을 출력
• alias : 해당 column에 대해서 다른 이름을 부여할 때 사용
• table_name : 질의 대상 테이블 명
• where : 조건을 만족하는 행들만 검색
• condition : column, 표현식, 상수 및 비교 연산자
• GROUP BY : 그룹핑하고자하는 단위 지정
• HAVING : 그룹핑한 결과 값에 대한 조건 검색
• ORDER BY : 질의 결과 정렬을 위한 옵션

PL/SQL 개요

• 프로그래밍 언어의 특성을 수용한 SQL의 확장 기능
• Oracle 기반의 모든 프로시저 작성에 사용됨
• 장점
  • Compile 필요 없이 script 생성 및 변경 후 바로 실행 가능
  • 프로그램 개발의 모듈화가 가능
  • 식별자를 선언할 수 있음
  • ERROR 처리가 가능
  • 성능 향상을 기대

PL/SQL 구조

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DECLARE

BEGIN
    SQL/로직
    EXCEPTION
    ...
END;

• 선언부 : 실행부에서 참조할 모든 변수, 상수, CURSOR, EXCEPTION을 선언
• 실행부 : BEGIN과 END 사이에 기술되는 영역으로 데이터베이스 데이터를 처리할 SQL문과 PL/SQL 블록을 기술
• 예외처리부 : 실행부에서 에러가 발생했을 때 수행될 문장을 기술

PL/SQL 처리 절차

• PL/SQL로 작성된 Block을 Oracle 서버로 보내면 PL/SQL 엔진이 SQL 문과 Non SQL 문을 구분
• Non SQL 문은 Client 환경에서, SQL문은 서버에서 실행
• 따라서 PL/SQL 을 사용하게 되면 서버의 작업 양을 줄이게 되므로 네트워크 부하를 감소시켜 수행성능을 증가

Stored Function

• 특정 작업을 수행할 수 있는 이름이 있는 PL/SQL 블록으로 구성이 프로시저와 유사하지만 IN 파라미타만 사용
• 보통 값을 계산하고 결과값을 반환하기 위해 반환될 값의 데이터 타입을 RETURN 문에 선언

Stored Procedure

• 특정 작업을 수행할 수 있는 이름이 있는 PL/SQL 블록으로 매개변수를 받을 수 있고 반복적으로 사용할 수 있는 Object
• 보통 연속 실행 또는 구현이 복잡한 트랜잭션을 수행하는 PL/SQL 블록을 DB에 저장하기 위해 생성

Stored Package

• 오라클 데이터베이스에 저장되어 있는 서로 관련 있는 PL/SQL프로시저와 함수들의 집합
• 선언부와 본문 두 부분으로 구성

Trigger

• INSERT, UPDATE, DELETE 문이 수행될때 묵시적으로 수행되는 PROCEDURE
• Trigger는 TABLE 과는 별도로 DATABASE에 저장됨

데이터 조작 프로시저 개발

1. 데이터 저장소에 연결
2. 데이터 저장소를 정의
3. 데이터 조작 프로시저를 작성
4. 데이터 검색 프로시저를 작성
5. 절차형 데이터 조작 프로시저를 작성

데이터입출력구현

1. 물리데이터모델 설계

• 논리 데이터 모델로부터 물리 데이터 모델로 변환하는 것은 단위 엔터티를 테이블로, 속성을 칼럼으로 UID를 기본키로, 관계를 외래키로 변환 후 칼럼 유형과 길이 정의
• 데이터 처리 범위와 빈도 수를 분석하여 반정규화를 고려
• 반정규화는 중복테이블을 추가하거나 테이블 조합, 분할, 제거 하는 방법 등을 통해 설계

2. 물리 데이터저장소 구성

• 물리 데이터 모델링 완료 후 모델링 결과에 따라 디스크라는 물리 데이터 저장소에 다양한 오브젝트 구성
• 테이블, 인덱스, 뷰, 클러스터, 파티션
• 오브젝트는 디스크 구성 설계를 통해 구성

3. ORM 프레임워크

• 객체 관계 매핑은 관계형 데이터 베이스와 객체지향 프로그래밍 언어 간의 호환되지 않는 데이터를 변환하는 프로그래밍 기법
• ORM 절차
  1. 클래스를 테이블로 변환
  2. 속성은 칼럼으로 변환
  3. 클래스간 관계는 관계형 테이블 간의 관계로 변환

4. 트랜잭션 인터페이스

• 물리 데이터 저장소에서 트랜잭션 인터페이스는 전체적인 데이터베이스 트랜잭션의 골격 및 인터페이스를 정의하는 활동
• 데이터베이스 트랜잭션 특징
  1. 원자성
  2. 일관성
  3. 독립성
  4. 영속성

데이터입출력구현

트랜잭션 인터페이스 Transaction Interface 개념

• 물리 데이터 저장소에서 트랜잭션 인터페이스는 전체적인 데이터 베이스 트랙잭션의 골격 및 인터페이스를 정의하는 활동
• 트랜잭션은 데이터베이스 입출력과 관련된 기능적 형태로 정의

데이터베이스 트랜잭션 특징

1. 원자성
   • 트랜잭션을 구성하는 연산들이 모두 정상적으로 실행되거나 하나도 실행되지 않아야 함
2. 일관성
   • 트랙잭션이 그 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 변환
3. 독립성
   • 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 병행 실행되는 경우 어느 하나의 트랜잭션 실행 중에 다른 트랜잭션 연산이 끼어들 수 없음
4. 영속성
   • 성공적으로 완료된 트랜잭션의 결과는 시스템이 고장나더라도 영구적으로 반영

데이터베이스 트랜잭션 연산자

1. COMMIT
   • 하나의 트랜잭션에 대한 작업이 성공적으로 끝나고 수행결과를 관리자에게 알려주는 연산
2. ROLLBACK
   • 하나의 트랜잭션 처리가 비정상적으로 종료되어 해당 트랜잭션을 재시작 혹은 폐기하는 연산
3. RECOVERY
   • 트랜잭션들을 수행하는 도중에 장애로 인해 손상된 데이터베이스를 손상되기 이전의 정상적인 상태로 복구시키는 연산

트랜잭션 인터페이스 설계

• 데이터 접근 방법 및 인터페이스를 절차적으로 명세
• 트랜잭션 인터페이스는 주로 프로그래밍 언어로 구현

데이터입출력구현

ORM; Object-Relationship Mapping 프레임워크의 개념

• 객체 관련 매핑은 관계형 데이터베이스와 객체지향 프로그래밍 언어 간의 호환되지 않는 데이터를 변환하는 프로그래밍 기법
• 객체지향 언어에서 사용하는 객체를 관계형 데이터베이스로 변환하여 테이블을 구성하는 활용

객체와 테이블 간의 변환 방법

• 객체지향 클래스/객체는 관계형데이터베이스에서 테이블로 매피
• 속성은 칼럼으로 오퍼레이션은 프로시저 혹은 함수로 매핑
  

관계와 테이블 간의 변환 방법

ORM 절차

1. 클래스를 테이블로 변환
   • 클래스의 인스턴스는 테이블의 레코드로 매핑
2. 속성은 칼럼으로 변환
   • 클래스 인스턴스의 속성은 테이블의 칼럼으로 매핑
3. 클래스간 관계는 관계형 테이블 간의 관계로 변환
   • 클래스 간의 관계는 관계형 데이터베이스의 테이블 간 제약사항으로 변환

데이터입출력구현

1. 자료구조

• 컴퓨터에서 자료를 효율적으로 표현하고 저장하고 처리할 수 있도록 만들어진 논리적인 틀
• 분류
  • 선형 구조
    • 리스트
    • 스택
    • 큐
    • 데크
  • 비선형 구조
    • 트리
    • 그래프

2. 논리 데이터모델 개요

• 논리 데이터 모델링은 정확한 업무 분석을 통한 자료의 흐름을 분석하여 현재 사용 중인 양식, 문서, 징표를 중심으로 자료항목을 추출하고 추출된 엔티티와 속성들의 관계를 구조적으로 정의하는 단계
• 정규화
  • 릴레이션을 관련 있는 속성들로만 구성되도록 릴레이션을 분해하는 과정
  • 제 1 정규화
    • 중복속성제거
  • 제 2 정규화
    • 부분종속성제거
  • 제 3 정규화
    • 이행종속성제거

3. 논리 데이터모델 검증

• 논리 데이터저장소 확인

1. 엔티티 및 속성 확인
2. 관계 확인
3. 데이터 흐름 확인
4. 데이터 접근 권한 확인
5. 데이터 백업정책 및 분산 구조 확인