DBA란?

sysop·2021년 3월 12일
2

데이터베이스

목록 보기
4/8

데이터베이스 관리란?

  1. 데이터베이스 설계, 로그 설계 및 모델링
  2. 데이터 입출력 조회용 프로시저 작성 및 쿼리문 작성
  3. 튜닝 작업
  4. 프로젝트 내용 변경으로 인한 변경, 수정 작업
  5. (운영 시) 데이터베이스 관리, 백업

튜닝작업이란?

서버 자원 관련해서 인덱스 설정, 정규화, 비정규화를 작업합니다.

인덱스란?

추가적인 쓰기 작업과 저장 공간을 활용하여 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조이다.
Ex) 만약 우리가 책에서 원하는 내용을 찾는다고 하면, 책의 모든 페이지를 찾아 보는 것은 오랜 시간이 걸린다. 그렇기 때문에 책의 저자들은 책의 맨 앞 또는 맨 뒤에 색인을 추가하는데, 이 떄 데이터베이스의 index는 책의 색인과 같다.

인덱스를 활용하면, 데이터를 조회하는 SELECT,UPDATE,DELETE의 성능이 함께 향상된다.
그러한 이유는? 해당 연산을 수행하려면 해당 대상을 조회해야만 작업을 할 수 있기 때문이다.

만약?

Index를 사용하지 않은 칼럼을 조회해야 하는 상황이라면 전체를 탐색하는 FULL SCAN을 수행해야한다.
Full Scan은 전체를 비교하여 탐색하기 때문에 처리 속도가 떨어진다.

여기서 잠깐? Full Scan 이란?

인덱스의 관리?

DBMS는 Index를 항상 최신의 정렬된 상태로 유지해야 원하는 값을 빠르게 탐색할 수 있다. 그렇기 때문에 인덱스가 적용된 컬럼에 INSERT, UPDATE, DELETE가 수행된다면 각각 다음과 같은 연산을 추가적으로 해주어야 하며 그에 따른 오버헤드가 발생한다.

  • INSERT : 새로운 데이터에 대한 인덱스를 추가함
  • DELETE : 석제하는 데이터의 인덱스를 사용하지 않는다는 작업을 진행함
  • UPDATE : 기존의 인덱스를 사용하지 않음 처리하고, 갱신된 데이터에 대한 인덱스를 추가함

인덱스의 장점과 단점?

장점
  • 테이블을 조회하는 속도와 그에 따른 성능을 향상시킬 수 있다.
  • 전반적인 시스템의 부하를 줄일 수 있다
단점
  • 인덱스를 관리하기 위해 DB의 약 10%에 해당하는 저장공간이 필요하다.
  • 인덱스를 관리하기 위해 추가 작업이 필요하다.
  • 인덱스를 잘못 사용할 경우 오히려 성능 저하되는 역효과가 발생할 수 있다.
  • 만약?
    CREATE, DELETE, UPDATE가 빈번한 속성에 인덱스를 걸게 되면 인덱스의 크기가 비대해져서 성능이 오히려 저하되는 역효과가 발생할 수 있다. 그러한 이유 중 하나는 DELETE와 UPDATE 연산 때문이다. 앞에서 설명한대로, UPDATE와 DELETE는 기존의 인덱스를 삭제하지 않고 '사용하지 않음' 처리를 해준다고 하였다. 만약 어떤 테이블에 UPDATE와 DELETE가 빈번하게 발생된다면 실제 데이터는 10만건이지만 인덱스는 100만 건이 넘어가게 되어, SQL문 처리 시 비대해진 인덱스에 의해 오히려 성능이 떨어지게 될 것이다.

인덱스를 사용하면 좋은 경우?

  • 규모가 작지 않은 테이블
  • INSERT, UPDATE, DELETE가 자주 발생하지 않는 칼럼
  • JOIN이나 WHERE 또는 ORDER BY에 자주 사용되는 컬럼
  • 데이터의 중복도가 낮음 컬럼
  • 기타 등등
    인덱스를 사용하는 것 만큼이나 생성된 인덱스를 관리해 주는 것도 중요하다. 그렇기 때문에 사용하지 않는 인덱스는 바로 제거 해주어야한다.

인덱스의 자료구조?

인덱스를 구현하기 위해서는 여러 가지 자료구조를 사용할 수 있다. 아래에서는 가장 대표적인 해시 테이블 B+Tree에 대해서 알아보도록 하겠다.

해시테이블 (Hash Table)

해시 테이블은 (Key, Value)로 데이터를 저장하는 자료구조 중 하나로 빠른 데이터 검색이 필요할 때, 유용하다. 해시 테이블은 Key값을 이용해 고유한 index를 생성하여 그 index에 저장된 값을 꺼내오는 구조이다.

해시 테이블 기반의 DB 인덱스는 (데이터=칼럼의 값, 데이터의 위치)를 (Key, Value)로 사용하여 칼럼의 값으로 생성된 해시를 통해 인덱스를 구현하였다. 해시 테이블의 시간 복잡도는 0(1)이며 매우 빠른 검색을 지원한다. 하지만, DB 인덱스에서 해시 테이블이 사용되는 경우는 제한적인데, 그러한 이유는 해시가 등호(=) 연산에만 특화되었기 때문이다. 해시 함수는 값이 1이라도 달라지면 완전히 다른 해시 값을 생성하는데, 이러한 특성에 의해 부등호 연산 (>,<)이 자주 사용되는데 데이터베이스 검색을 위해서는 해시 테이블이 적합하지 않다.

B+Tree

B+Tree는 DB의 인덱스를 위해 자식 노드가 2개 이상인 B+Tree를 개선시킨 자료구조이다.
B+Tree는 모든 노드에 데이터(Value)를 저장했던 B+Tree와 다른 특성을 가지고 있다.

  • 리프노드 (데이터노드)만 인덱스와 함께 데이터를 가지고 있고, 나머지 노드들은 데이터를 위한 인덱스(KEY)만 갖는다.
  • 리프노드들은 LinkedList로 연결되어 있다.
  • 데이터 노드 크기는 인덱스 노드의 크기와 같지 않아도 된다.
    데이터베이스의 인덱스 컬럼은 부등호를 이용한 순차 검색 연산이 자주 발생될 수 있다. 이러한 이유로 BTree의 리프노드들을 LinkedList로 연결하여 순차검색을 용이하게 하는 등 BTree를 인덱스에 맞게 최적화하였다. (물론 Best Case에 대해 리프노드까지 가지 않아도 탐색할 수 있는 BTree에 비해 무조건 리프노드까지 가야한다는 단점도 있다.)
    이러한 이유로 비록 B+Tree는 O(log2n) 의 시간복잡도를 갖지만 해시테이블보다 인덱싱에 더욱 적합한 자료구조가 되었다.

데이터베이스 관리자 업무

  1. 백업정책 수립
    1-1. 백업
  2. 데이터베이스 서버에 디스크 용량 CPU 점유율, 메모리 사용량을 수시로 체크하여, DB가 뻗지 않도록 하기
  3. 여러 데이터 정책을 문서화 시켜 자동으로 체크할 수 있드로고 시스템 구축
    3-1. 데이터 검증
  4. 최적화
  5. 성능관련 튜닝

최적화란?

데이터가 많고, 입출력이 자주 일어나서 감당이 되는 테이블을 체크해서, 해당 테이블을 물리적으로나 논리적으로 분할 시키는 작업을 하며, 데드락 체크를 해서 데드락이 발생되는 테이블을 재 설계하거나, 쿼리를 수정하여 데드락을 회피하게 하여 문제를 해결을 합니다.
또한, 누락된 인덱스(Missing Index)를 찾기도 하고, 시간이 오래 걸리는 쿼리를 찾아 수정하는 것을 의미합니다.
데드락 관련한 링크 https://chrisjune-13837.medium.com/db-lock-%EB%9D%BD%EC%9D%B4%EB%9E%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%B8%EA%B0%80-d908296d0279

참고 !!!









THE END.....
profile
40대에 은퇴해, 제주살이를 꿈꾸는 Fire족

0개의 댓글