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목차
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저자의 말
필리노베이터 선언문 이 책의 구성 동영상 강의 자료실 CHAPTER 01. 인덱스(INDEX) 1. 인덱스(INDEX)란? 2. 인덱스의 종류 3. 인덱스를 통한 스캔 방식 4. 포괄(INCLUDE) 열이 있는 인덱스 5. 인덱스 조각화 CHAPTER 02. 통계(STATISTICS) 1. 통계(STATISTICS)란? 2. 통계의 필요성 3. 통계 구성요소 4. 바인드 변수를 사용할 때의 통계 정보 활용 5. 자동 통계 6. 수동 통계 CHAPTER 03. 격리 수준(ISOLATION) 1. 격리 수준(ISOLATION)이란? 2. 격리 수준의 필요성 3. 격리 수준 종류 CHAPTER 04. 조인(JOIN) 1. 조인(JOIN)이란? 2. 조인의 종류 3. 암시적으로 조인이 사용되는 구문들 4. 조인의 힌트 CHAPTER 05. 실행 계획(EXECUTION PLAN) 1. 실행 계획(EXECUTION PLAN)이란? 2. 실행 계획의 중요성 3. 실행 계획 확인 방법 4. 실행 계획을 읽는 방법 5. 실행 계획에 따른 SQL의 처리 과정 CHAPTER 06. 실습 1. RID LOOKUP에 의한 성능 이슈 - 1 2. RID LOOKUP에 의한 성능 이슈 - 2 3. KEY LOOKUP에 의한 성능 이슈 4. 인덱스 부재로 인한 성능 이슈 5. 인덱스 키 누락으로 인한 성능 이슈 6. 인덱스 페이지 분할에 의한 성능 이슈 7. 인덱스를 사용하지 못하는 이슈 8. CROSS APPLY를 이용한 부분 범위 처리 9. CROSS JOIN으로 반복 사용된 테이블 통합 10. 내부 조인의 스캔 범위 개선 11. BETWEEN의 인덱스 스캔 범위 개선 - 1 12. BETWEEN의 인덱스 스캔 범위 개선 - 2 13. IN 조건절의 성능 이슈 14. 조건절 컬럼이 가공됐을 때의 영향 15. SPOOL 연산자 성능 개선 - 1 16. SPOOL 연산자 성능 개선 - 2 17. SPOOL 연산자 성능 개선 - 3 18. TOP EXPRESSION (SUBQUERY) 19. TOP N EXPRESSION (NOT EXISTS) 20. TOP N EXPRESSION의 성능 이슈 21. 중복된 서브 쿼리 사용으로 테이블을 여러 번 읽는 이슈 22. 스칼라 서브 쿼리 성능 이슈 23. NOT IN 조건으로 사용된 서브 쿼리 성능 이슈 24. WITH 절의 성능 이슈 25. EXCEPT 구문 성능 이슈 26. INTERSECT 구문 성능 이슈 27. 데이터 중복 제거에 대한 스캔 범위 개선 28. 변수 테이블의 통계 개선 - 1 29. 변수 테이블의 통계 개선 - 2 30. 변수 테이블의 기능 제약 개선 31. 변수가 사용된 OR 절의 성능 이슈 32. 변수 사용에 따른 카디널리티 추정 이슈 33. CURSOR 성능 이슈 - 1 34. CURSOR 성능 이슈 - 2 35. CURSOR 성능 이슈 - 3 36. COUNT 함수의 OVER 절 성능 이슈 - 1 37. COUNT 함수의 OVER 절 성능 이슈 - 2 38. FUNCTION 성능 이슈 - 1 39. FUNCTION 성능 이슈 - 2 40. FUNCTION 성능 이슈 - 3 41. FUNCTION 성능 이슈 - 4 42. ISNULL() 함수가 사용된 조건절의 성능 이슈 43. MAX() 함수의 성능 개선 - 1 44. MAX() 함수의 성능 개선 - 2 45. MIN() 함수의 성능 개선 46. NULL 값을 포함하지 않는 함수 개선 47. 데이터 형식 우선순위에 의한 암시적 CONVERT 48. 함수를 이용한 문자열 분할 성능 개선 49. 스캔 범위에 따른 블로킹 이슈 - 1 50. 스캔 범위에 따른 블로킹 이슈 - 2 51. DEADLOCK 이슈 - 1 52. DEADLOCK 이슈 - 2 53. 잠금이 전환될 때 발생하는 DEADLOCK 이슈 54. DELETE 구문의 성능 개선 - 1 55. DELETE 구문의 성능 개선 - 2 56. DELETE 구문의 성능 개선 - 3 57. UPDATE / INSERT를 MERGE 문으로 통합 58. 저장 프로시저 성능 이슈 59. 잘못된 통계 정보로 인한 성능 이슈 - 1 60. 잘못된 통계 정보로 인한 성능 이슈 - 2 61. 통계 부재로 인한 성능 이슈 62. REMOTE QUERY - 1 63. REMOTE QUERY - 2 64. REMOTE QUERY - 3 65. PARTITION을 활용한 성능 개선 - 1 66. PARTITION을 활용한 성능 개선 - 2 67. PARTITION을 활용한 성능 개선 - 3 모든 장을 마치며 찾아보기 |
저자 소개 5
㈜엑셈 통합기술센터 이사. SQL Server 2000 시절부터 현재까지 데이터베이스 유지보수와 다양한 DB 컨설팅(성능 최적화, DR, 부하 분산, 이중화 구축 등)을 수행해왔다. 엑셈에서 11년 이상 MaxGauge for SQL Server(성능 모니터링 솔루션)를 기획/개발/지원 및 SQL Server 관련 전체 사업을 총괄 지휘. 그 외에 NMS 개발(네비스텍), 쇼핑몰 운영/관리(수협중앙회), DB 유지보수사업(유니마이크로테크놀러지) 경력을 보유하고 있으며, 현재 SQL Server를 사용하는 100개 이상의 고객사를 확보하고 있으며 경험을 살려 지속적인 사업 확장에
㈜엑셈 통합기술센터 이사. SQL Server 2000 시절부터 현재까지 데이터베이스 유지보수와 다양한 DB 컨설팅(성능 최적화, DR, 부하 분산, 이중화 구축 등)을 수행해왔다. 엑셈에서 11년 이상 MaxGauge for SQL Server(성능 모니터링 솔루션)를 기획/개발/지원 및 SQL Server 관련 전체 사업을 총괄 지휘. 그 외에 NMS 개발(네비스텍), 쇼핑몰 운영/관리(수협중앙회), DB 유지보수사업(유니마이크로테크놀러지) 경력을 보유하고 있으며, 현재 SQL Server를 사용하는 100개 이상의 고객사를 확보하고 있으며 경험을 살려 지속적인 사업 확장에 총력하고 있다. SQL 튜닝을 보다 쉽게 전달하고자 집필한 『SQL Server 튜닝 가이드』에 이어, SQL Server를 효율적으로 활용하는 방안을 제시하기 위해 AI 기반 GitHub Copilot 채팅 관련 내용을 집필하였다.
김성식의 다른 상품
인천대학교에서 컴퓨터공학을 전공하고 현재 엑셈 SQL Server팀에서 컨설턴트로 재직. 기업 DB 유지보수 및 프로젝트를 지원하고 있으며 삼성SDS, 삼성SDI, Sk하이닉스, 신한캐피탈, 서울우유, 인하대학교 등 다양한 기업에서 구축, 이중화, 이관, 성능 최적화 등의 컨설팅 업무와 함께 DB 성능 모니터링 솔루션 맥스게이지를 지원/개발하고 있다.
숙명여자대학교에서 통계학과 빅데이터 분석학을 전공하였으며, 과거 써머스플랫폼에서 E-커머스 구매 데이터 관련 DW & DM 설계 및 구축, DB 운영 관리와 성능 튜닝 경력 보유. DB에 대한 깊이 있는 배움을 위해 엑셈에 입사 후 SQL Server 컨설팅 및 데이터베이스 성능 모니터링 솔루션 지원
충남대 수학과를 전공하였으며 적지 않은 시간 동안 아이들에게 수학을 교육하다가 뒤늦게 전문가로 입문. 이 분야를 시작하는 사람들과 유사한 시행착오를 겪으면서 어떤 흐름을 가지고 DBMS를 이해해야 하는지 많은 고민을 하며 성장하고 있으며, 팀의 경험을 바탕으로 완성한 이 책이 누군가의 밑거름이 되어주었으면 한다.
유니마이크로테크놀러지 기업에서 SQL Server 유지보수지원 및 구축 경력이 있으며 현재 엑셈의 SQL Server 팀에 입사 후 MaxGauge 제품 지원과 DB 유지보수사업 지원. 많은 고객분들이 SQL Server에 많은 관심을 가질 수 있게 경험을 토대로 한 SQL Server의 튜닝 지식을 공유하고 있다.
관련 분류
- 카테고리 분류
품목정보
- 발행일
- 2022년 04월 04일
- 쪽수, 무게, 크기
- 384쪽 | 182*257*30mm
- ISBN13
- 9791188427048
추천평
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서비스를 운영/개발하며 엑셈의 솔루션과 노하우가 많은 도움이 되었습니다. 이 책 또한 많은 엔지니어에게 도움이 되길 바랍니다.
- 정희철 (삼성SDS 프로(솔루션개발팀)) |
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국내 최고 수준의 DB관련 기술력과 첨단 솔루션을 보유한 엑셈에서 DBMS 성능 개선 문제로 어려움을 겪는 현업 엔지니어들에게 큰 도움이 될 SQL 튜닝 가이드를 출간한다고 하니 IT 종사자의 한 사람으로 진심으로 감사드립니다. - 심종환 (인하대학교 선생님(정보통신처))
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항상 위급한 상황에 정확한 DB 분석을 통해 DB의 문제점을 찾아 해결해 주셔서 감사합니다. - 손영복 (숭실사이버대학교 과장(정보기술처))
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혜택 및 유의사항
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