목표 설정 (Metrics)
성능 목표를 설정하는 것은 데이터베이스 애플리케이션 개발의 첫 단계입니다. 목표는 측정 가능해야 하며, 다음 요소를 고려해야 합니다.
- 예상 애플리케이션 사용자 수
- 피크 시간대 예상되는 초당 트랜잭션 수
- 피크 시간대 예상되는 질의 응답 시간
- 테이블당 예상 레코드 수
이러한 요소들을 사용하여 애플리케이션을 벤치마킹하고 성능 문제가 발생하면 조기에 식별할 수 있습니다.
데이터 모델링
데이터 모델링은 비즈니스 요구사항을 정확하게 반영하는 방식으로 데이터베이스를 설계하는 프로세스입니다. 효과적인 데이터 모델링은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 질의 성능 향상
- 데이터 일관성 유지
- 데이터베이스 복잡성 감소
데이터 모델링 시 다음 사항을 고려해야 합니다.
- 정규화: 중복을 제거하고 데이터 무결성을 보장
- 비정규화: 읽기 성능을 향상시키기 위해 데이터를 중복시키기 (적절한 경우)
- 파티셔닝: 대규모 테이블을 더 작고 관리하기 쉬운 파티션으로 분할
- 인덱싱: 질의 성능을 가속화하기 위해 인덱스 생성
테이블 및 인덱스 설계
테이블과 인덱스 설계는 데이터베이스 성능에 큰 영향을 미칩니다. 다음은 테이블과 인덱스를 설계하기 위한 몇 가지 지침입니다.
- 테이블 생성 후 인덱스를 생성합니다.
- 질의에서 자주 사용되는 열에 인덱스를 생성합니다.
- 인덱스 내 열 순서를 고려합니다.
- 인덱스 수를 제한합니다.
- 더 이상 필요하지 않은 인덱스를 삭제합니다.
- 기본 키 및 고유 키 제약 조건에는 비고유 인덱스를 사용하지 마십시오.
뷰 활용
뷰는 복잡한 질의를 단순화하고 애플리케이션 개발을 간소화하는 데 유용합니다. 뷰는 또한 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 뷰는 미리 계산된 집계 데이터를 저장하거나 테이블 조인을 단순화하는 데 사용할 수 있습니다.
SQL 실행 효율성
애플리케이션 개발자가 SQL 실행 효율성을 이해하는 것이 중요합니다. 다음은 SQL 실행 효율성을 향상시키기 위한 몇 가지 팁입니다.
- 데이터베이스 연결 관리를 최적화합니다.
- 동시 연결 수를 최소화합니다.
- 커서 사용량 및 관리를 개선합니다.
- 바인드 변수를 효과적으로 사용합니다.
- SQL문이 공유 풀 내에서 공유되도록 합니다.
바인드 변수 사용
리터럴 대신 바인드 변수를 사용하여 SQL 문을 작성하는 것은 중요한 성능 개선 방법입니다. 바인드 변수를 사용하면 데이터베이스는 실행 계획을 재사용할 수 있으므로 매번 SQL 문을 구문 분석할 필요가 없습니다.
다음은 리터럴을 사용하는 예시입니다.
SELECT * FROM employees WHERE last_name LIKE 'Smith';
다음은 바인드 변수를 사용하는 동일한 쿼리의 예시입니다.
SELECT * FROM employees WHERE last_name LIKE :last_name;
예제 시나리오
온라인 서점 애플리케이션을 생각해 봅시다. 이 애플리케이션은 책을 판매하고 고객 주문을 관리합니다. 성능과 확장성에 대한 몇 가지 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.
- 데이터 모델: 적절한 데이터 타입과 인덱스를 사용하여 테이블을 설계합니다.
- SQL 튜닝: 가장 일반적인 쿼리가 효율적으로 실행되도록 SQL 문을 튜닝합니다.
- 커서 공유: 하드 파싱을 최소화하기 위해 바인드 변수를 사용합니다.
결론
효과적인 데이터 모델 설계는 오라클 데이터베이스 애플리케이션의 성능과 확장성을 극대화하는 데 필수적입니다. 목표 설정, 데이터 모델링, 테이블 및 인덱스 설계, SQL 실행 효율성에 대한 지침을 따르면, 애플리케이션이 성능 요구 사항을 충족하는지 확인할 수 있습니다.