[논문]수강신청 시스템에서의 SQL 분석을 통한 데이터베이스 성능 향상 방안

김희완

doi:10.17703/jcct.2020.6.4.693

수강신청 시스템에서의 SQL 분석을 통한 데이터베이스 성능 향상 방안
Methods for improving Database Performance through SQL Analysis in the Course Registration System 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.6 no.4, 2020년, pp.693 - 701

초록
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본 논문에서는 현재 운영되는 수강신청 시스템에서의 데이터베이스 성능을 향상시키기 위하여 SQL문 분석을 하였다. 수강신청 업무와 관련된 트랜잭션들에서 사용 중인 SQL문장들을 실행계획을 통하여 현행 데이터베이스 성능을 측정하였으며, SQL 분석을 통하여 보완한 SQL문장들이 성능이 향상된 결과를 확인하였다. 전반적으로 실행계획 분석을 통하여 수강신청 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시켰으며, 수강신청 SQL 의 일부 개선방법을 시험결과로 보였다. 개선된 방법은 데이터베이스 튜닝 작업을 통하여 수강신청과 관련된 테이블들과 인덱스 테이블들을 재조정하고, SQL의 기능을 활용함으로서 성능이 향상된 수강신청 데이터베이스 시스템으로 진화한 최적화된 시스템을 구현할 수 있게 되었다. 제안된 방법으로 재조정된 수강신청 시스템은 이전에 운영하던 수강신청시스템에 비하여 성능적 측면에서 우수한 결과를 나타내었으며, 통합 성능 시험 결과 1.8배 ~ 18배의 응답시간 단축을 가져왔다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, SQL statements are analyzed to improve database performance in the current course registration system. The performance of the current database was measured through the execution plan of the SQL statements used in the transactions related to the course registration. Through the SQL analysis, the complemented SQL statements confirmed the improved performance. Overall, the performance of the course registration database system was improved through the analysis of the execution plan, and some improvement methods of the course registration SQL were shown as test results. The improved method is to reorganize the tables and index tables related to the course registration through database tuning, and utilize the SQL function to implement an optimized system that has evolved into a course database system with improved performance. The enrollment system re-adjusted by the proposed method showed excellent results in terms of performance compared to the previous enrollment system, and the integrated performance test result reduced the response time by 1.8 to 18 times.

주제어

표/그림 (15)

그림 그림 1. 수강신청 데이터베이스 구조 Figure 1. Course registration database structure
그림 그림 2. 인덱스 액세스 차이 SQL Figure 2. Index Access of SQL
그림 그림 3. SQL 실행계획 및 분석 Figure 3. SQL execution plan and analysis
그림 그림 4 ROWNUM 부분처리의 원리 Figure 4. Principle of ROWNUM partial processing
그림 그림 5. Indexed Nest-loop 조인 Figure 5. Indexed Nest-loop Join
그림 그림 6. 여러 컬럼들에 대한 인덱스 부족 현상 Figure 6. Insufficient index for multiple columns
그림 그림 7. 인덱스 생성 전,후 Buffer I/O 결과 Figure 7. Buffer I/O result before and after index creation
그림 그림 8. 조건절 추가로 불필요한 Access 제거 Figure 8. Removal of unnecessary access by adding conditional clauses
그림 그림 10. 인덱스 생성 전,후 Buffer I/O 결과 Figure 10. Buffer I/O result before and after index creation
그림 그림 9. PK 선두 컬럼 조건이 없는 경우의 SQL Figure 9. SQL without PK leading column condition
그림 그림 11. 수강 테이블들 JOIN SQL Figure 11. Course tables JOIN SQL
그림 그림 12. SQL 문 실행계획 결과 Figure 12. Result of SQL statement execution plan
그림 그림 13. 인덱스 테이블 생성 후의 실행계획 Figure 13. Execution plan after index table creation
표 표 1. 수강신청 서비스 단위시험 결과 Table 1. Results of course registration service unit test
표 표 2. 수강신청 서비스 통합 성능 시험 결과 Table 2. Results of course registration service integrated test

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 현재 운영되는 수강신청 시스템에서의 데이터베이스 성능을 향상시키기 위하여 SQL 분석을 통한 성능저하의 원인을 분석하여 미진하게 운영된 부분에 대하여 보완하여 성능이 향상된 수강신청 시스템을 고도화하였다. 또한, 실행계획 분석을 통하여 실행계획을 조정하여 전체적으로 수강신청 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키고 개선방법을 제안하였다.
본 논문에서는 현재 운영되는 수강신청 시스템에서의 데이터베이스 성능을 향상시키기 위하여 SQL 분석을 통한 성능저하의 원인을 분석하여 인덱스 테이블을 생성하거나, 조건절에 필요한 기능을 추가하여 SQL을 보완하였다. 수강신청 업무와 관련된 트랜잭션들에서 사용 중인 SQL을 실행계획을 통하여 현행 데이터베이스 성능을 측정하였으며, SQL 분석을 통하여 보완한 SQL을 실행계획으로 성능이 향상된 결과를 확인하였다.
실행 계획 분석이란, 이러한 옵티마이저의 한계를 인식하고 옵티마이저가 최적화된 실행 계획을 수립할 수 있도록 유도하는 데 목적이 있다.

제안 방법

본 논문에서는 현재 운영되는 수강신청 시스템에서의 데이터베이스 성능을 향상시키기 위하여 SQL 분석을 통한 성능저하의 원인을 분석하여 미진하게 운영된 부분에 대하여 보완하여 성능이 향상된 수강신청 시스템을 고도화하였다. 또한, 실행계획 분석을 통하여 실행계획을 조정하여 전체적으로 수강신청 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키고 개선방법을 제안하였다. 제안된 방법은 데이터베이스 튜닝 작업을 통하여 수강신청과 관련된 테이블들과 인덱스 테이블들을 재조정하고, SQL의 기능을 활용함으로서 성능이 향상된 수강신청 데이터베이스 시스템으로 진화하여 수강신청 데이터베이스 시스템의 최적화를 구현할 수 있는 방법을 제안하였다.
② 사원 테이블에서 추출되는 로우의 수만큼 반복해 부서.부서코드 인덱스를 탐침한다. 부서.
수강신청 데이터베이스에서의 성능 향상 방법을 설명하기 위하여 서울 S대학교의 차세대 시스템에서 운영 중인 수강신청 시스템을 대상으로 SQL 튜닝 작업을 수행하였다. 따라서 관련된 기술들과 현행 수강신청 데이터 모델을 구성하였다.
수강신청 서비스 개선을 위한 제안된 방법으로 서버 트래픽 폭주를 방지, 스위치를 사용한 로드 밸런싱 그리고 DB부하 문제를 해결하기 위한 수강신청용 MMDBMS 구축 등이 있다. 서버 트래픽 폭주를 방지하는 방법은 Web서버 영역에 진입하는 트래픽을 분석 및 제어하여 시스템 과부하를 방지하여 원활한 서비스가 제공 되도록 한다[1].
또한, 실행계획 분석을 통하여 실행계획을 조정하여 전체적으로 수강신청 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키고 개선방법을 제안하였다. 제안된 방법은 데이터베이스 튜닝 작업을 통하여 수강신청과 관련된 테이블들과 인덱스 테이블들을 재조정하고, SQL의 기능을 활용함으로서 성능이 향상된 수강신청 데이터베이스 시스템으로 진화하여 수강신청 데이터베이스 시스템의 최적화를 구현할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 재조정된 수강신청 시스템은 이전에 운영하던 수강신청시스템에 비하여 성능적 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.

대상 데이터

수강신청 데이터베이스에서의 성능 향상 방법을 설명하기 위하여 서울 S대학교의 차세대 시스템에서 운영 중인 수강신청 시스템을 대상으로 SQL 튜닝 작업을 수행하였다. 따라서 관련된 기술들과 현행 수강신청 데이터 모델을 구성하였다.

성능/효과

Index AC_TLSN_OPEN_LECT_INFO_IDX99 테이블을 생성 후 같은 SQL을 실행한 결과 Random I/O 감소로 인해 Buffer Cache I/O를 약 1/20로 감소시킬 수 있었다. INDEX를 생성하기 전의 INDEX SKIP SCAN 방식을 INDEX 생성 후 INDEX RANGE SCAN 방식으로 DBMS의 실행계획이 변경함으로 989회의 Buffer I/O를 59회로 감소시켰음을 확인할 수 있었다.
<그림 10>은 인덱스 생성 전후의 Buffer I/O 결과이다. Index AC_TLSN_OPEN_LECT_INFO_IDX99 테이블을 생성 후 같은 SQL을 실행한 결과 Random I/O 감소로 인해 Buffer Cache I/O를 약 1/20로 감소시킬 수 있었다. INDEX를 생성하기 전의 INDEX SKIP SCAN 방식을 INDEX 생성 후 INDEX RANGE SCAN 방식으로 DBMS의 실행계획이 변경함으로 989회의 Buffer I/O를 59회로 감소시켰음을 확인할 수 있었다.
전반적으로 실행계획 분석을 통하여 SQL 튜닝 작업을 거쳐서 수강신청 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시켰으며, 수강신청 SQL 의 일부 개선방법을 보였다. 개선된 방법은 데이터베이스 튜닝 작업을 통하여 수강신청과 관련된 테이블들과 인덱스 테이블들을 재조정하고, SQL의 기능을 활용함으로서 성능이 향상된 수강신청 데이터베이스 시스템으로 진화하여 수강신청 데이터베이스 시스템의 최적화를 구현할 수 있게 되었다. 제안된 방법으로 재조정된 수강신청 시스템은 이전에 운영하던 수강신청시스템에 비하여 성능적 측면에서 우수한 결과를 나타내었으며, 통합 성능 시험 결과 1.
따라서, AC_TLSN_DTLS(수강신청내역)의 Access Path에 필요한 인덱스를 생성하여 인덱스 Access만으로 수강신청 결과를 반환할 있도록 수정한 결과, 과 같이 Index 생성 전의 Buffer I/O가 10,117 회를 Index 생성 후 3 회로 감소시켜서 3,372배의 Buffer I/O 감소를 가져왔다.
따라서, 전체적으로 최대 Buffer I/O를 기준으로 비교하면 INDEX 생성 전의 최대 Buffer I/O는 와 같이 97,037회인 반면에, 생성 후의 최대 Buffer I/O는 과 같이 445회로 약 1/20의 성능 향상을 가져왔다.
본 논문에서는 현재 운영되는 수강신청 시스템에서의 데이터베이스 성능을 향상시키기 위하여 SQL 분석을 통한 성능저하의 원인을 분석하여 인덱스 테이블을 생성하거나, 조건절에 필요한 기능을 추가하여 SQL을 보완하였다. 수강신청 업무와 관련된 트랜잭션들에서 사용 중인 SQL을 실행계획을 통하여 현행 데이터베이스 성능을 측정하였으며, SQL 분석을 통하여 보완한 SQL을 실행계획으로 성능이 향상된 결과를 확인하였다. 전반적으로 실행계획 분석을 통하여 SQL 튜닝 작업을 거쳐서 수강신청 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시켰으며, 수강신청 SQL 의 일부 개선방법을 보였다.
즉, 인덱스에 해당하는 두 컬럼의 값이 모두 존재하기 때문에 테이블에 대한 액세스 없이도 같은 결과를 산출하게 된다. 실행 시간을 비교해 보면 CMPN2만 액세스를 한 SQL이 74%정도 향상된 것을 알 수 있다. 이와 같은 부분 범위 처리를 위해서는 자주 사용하는 SQL에 가장 알맞은 인덱스의 생성이 중요하다[13].
수강신청 업무와 관련된 트랜잭션들에서 사용 중인 SQL을 실행계획을 통하여 현행 데이터베이스 성능을 측정하였으며, SQL 분석을 통하여 보완한 SQL을 실행계획으로 성능이 향상된 결과를 확인하였다. 전반적으로 실행계획 분석을 통하여 SQL 튜닝 작업을 거쳐서 수강신청 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시켰으며, 수강신청 SQL 의 일부 개선방법을 보였다. 개선된 방법은 데이터베이스 튜닝 작업을 통하여 수강신청과 관련된 테이블들과 인덱스 테이블들을 재조정하고, SQL의 기능을 활용함으로서 성능이 향상된 수강신청 데이터베이스 시스템으로 진화하여 수강신청 데이터베이스 시스템의 최적화를 구현할 수 있게 되었다.
SQL 튜닝을 통한 수강신청 서비스의 단위시험 결과는 <표 1> 과 같이 나타났으며, 통합 성능 시험 결과는<표 2>와 같이 나타났다. 전체적으로 수강신청 서비스에서 트랜잭션의 응답시간 단축과 데이터베이스 처리능력의 향상으로 1.8 ~ 18배의 응답시간 단축을 가져왔다.
제안된 방법은 데이터베이스 튜닝 작업을 통하여 수강신청과 관련된 테이블들과 인덱스 테이블들을 재조정하고, SQL의 기능을 활용함으로서 성능이 향상된 수강신청 데이터베이스 시스템으로 진화하여 수강신청 데이터베이스 시스템의 최적화를 구현할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 재조정된 수강신청 시스템은 이전에 운영하던 수강신청시스템에 비하여 성능적 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.
개선된 방법은 데이터베이스 튜닝 작업을 통하여 수강신청과 관련된 테이블들과 인덱스 테이블들을 재조정하고, SQL의 기능을 활용함으로서 성능이 향상된 수강신청 데이터베이스 시스템으로 진화하여 수강신청 데이터베이스 시스템의 최적화를 구현할 수 있게 되었다. 제안된 방법으로 재조정된 수강신청 시스템은 이전에 운영하던 수강신청시스템에 비하여 성능적 측면에서 우수한 결과를 나타내었으며, 통합 성능 시험 결과 1.8배 ~ 18배의 응답시간 단축을 가져왔다.

참고문헌 (14)

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K. M. Park, "Partial Range Scan For Increased Relational Database System Performance," Korea Information Science Society Summer Conference, Vol. 37, No. 1C, pp.1737-1739, Jun. 2010.
U. S. Han, The Guide for Data Architecture Professional, Korea Database Agency, 2010.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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