오라클성능고도화1 정리요약
1.[1)데이터 모델링의 이해]1.기본 아키텍처 > 오라클 인스턴스
오라클 성능 고도화1 > 1. 데이터 모델링의 이해 > 1. 기본 아키텍처 요약 정리
2.[1) 데이터 모델링의 이해]2.DB 버퍼 캐시
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3.[1) 데이터 모델링의 이해]3.버퍼 Lock
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4.[1) 데이터 모델링의 이해]4. Redo
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5.[1) 데이터 모델링의 이해]5. Undo 세그먼트
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6.[1) 데이터 모델링의 이해]6. 문장수준 읽기 일관성
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7.[1) 데이터 모델링의 이해]7. Consistent vs. Current 모드 읽기
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8.[1) 데이터 모델링의 이해]8. 블록 클린아웃
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9.[1) 데이터 모델링의 이해]9. Snapshot too old
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10.[1) 데이터 모델링의 이해]10. 대기 이벤트
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11.[1) 데이터 모델링의 이해]11. Shared Pool
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12.[2) 트랜잭션과 Lock]1. 트랜잭션 동시성 제어
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13.[2) 트랜잭션과 Lock]2. 트랜잭션 수준 읽기 일관성
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14.[2) 트랜잭션과 Lock]3. 비관적 vs. 낙관적 동시성 제어
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15.[2) 트랜잭션과 Lock]4. 동시성 구현 사례
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16.[2) 트랜잭션과 Lock]5. 오라클 Lock(1)Latch,TM Lock
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17.[2) 트랜잭션과 Lock]5. 오라클 Lock(2) TX Lock(트랜잭션 락)
[SQLP 대비] 오라클 성능 고도화1 > 2. 트랜잭션과 Lock > 5. 오라클 Lock(2) TXLock(트랜잭션락) 요약정리
18.[2) 트랜잭션과 Lock]5. 오라클 Lock(3)Enqueue Lock,commit
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19.[3) 오라클 성능 관리]1. Explain Plan
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20.[3) 오라클 성능 관리]2. AutoTrace
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21.[3) 오라클 성능 관리]3. SQL 트레이스
[SQLP 대비] 오라클 성능 고도화1 > 3. 오라클 성능 관리 > 3. SQL 트레이스
22.[3) 오라클 성능 관리]4. DBMS_XPLAN 패키지
[SQLP 대비] 오라클 성능 고도화1 > 3. 오라클 성능 관리 > 4. DBMS_XPLAN 패키지
23.[3) 오라클 성능 관리]5. V$SYSSTAT
[SQLP 대비] 오라클 성능 고도화1 > 3. 오라클 성능 관리 > 5. V$SYSSTAT
24.[3) 오라클 성능 관리]6. V$SYSTEM_EVENT
[SQLP 대비] 오라클 성능 고도화1 > 3. 오라클 성능 관리 > 6. V$SYSTEM_EVENT
25.[3) 오라클 성능 관리]7. Response Time Analysis 방법론과 OWI
[SQLP 대비] 오라클 성능 고도화1 > 3. 오라클 성능 관리 > 7. Response Time Analysis 방법론과 OWI
26.[3) 오라클 성능 관리]8. Statspack / AWR
[SQLP 대비] 오라클 성능 고도화1 > 3. 오라클 성능 관리 > 8. Statspack / AWR
27.[3) 오라클 성능 관리]9. ASH(Active Session History)
[SQLP 대비] 오라클 성능 고도화1 > 3. 오라클 성능 관리 > 9. ASH(Active Session History)
28.[3) 오라클 성능 관리]10. V$SQL
[SQLP 대비] 오라클 성능 고도화1 > 3. 오라클 성능 관리 > 10. V$SQL
29.[3) 오라클 성능 관리]11-12.데이터베이스 성능 고도화 정석 해법
[3) 오라클 성능 관리]11-12.데이터베이스 성능 고도화 정석 해법
30.[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 1~2.SQL과 옵티마이저,SQL 처리과정
[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 1~2.SQL과 옵티마이저,SQL 처리과정
31.[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 3. 라이브러리 캐시 구조
[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 3. 라이브러리 캐시 구조
32.[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 4. 커서 공유
[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 4. 커서 공유
33.[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 6. 바인드 변수의 부작용과 해법(1)
[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 6. 바인드 변수의 부작용과 해법(1)
34.[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 6. 바인드 변수의 부작용과 해법(2)
[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 6. 바인드 변수의 부작용과 해법(2)
35.[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 7. 세션 커서 캐싱
[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 7. 세션 커서 캐싱
36.[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 8. 애플리케이션 커서 캐싱
[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 8. 애플리케이션 커서 캐싱
37.[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 9. Static vs. Dynamic SQL
[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 9. Static vs. Dynamic SQL
38.[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 10. Dynamic SQL 사용 기준
[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 10. Dynamic SQL 사용 기준
39.[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 11. Static SQL 구현을 위한 기법들
[4) 라이브러리 캐시 최적화 원리] 11. Static SQL 구현을 위한 기법들
40.[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 1. Call 통계
[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 1. Call 통계
41.[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 2. User Call vs. Recursive Call
[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 2. User Call vs. Recursive Call
42.[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 3. 데이터베이스 Call이 성능에 미치는 영향
[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 3. 데이터베이스 Call이 성능에 미치는 영향
43.[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 4. Array Processing 활용
[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 4. Array Processing 활용
44.[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 5. Fetch Call 최소화
[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 5. Fetch Call 최소화
45.[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 6. 페이지 처리의 중요성
[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 6. 페이지 처리의 중요성
46.[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 7. PL/SQL 함수의 특징과 성능 부하
[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 7. PL/SQL 함수의 특징과 성능 부하
47.[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 8. PL/SQL 함수 호출 부하 해소 방안
[5) 데이터베이스 Call 최소화 원리] 8. PL/SQL 함수 호출 부하 해소 방안
48.[6) I/O 효율화 원리] 1. 블록 단위 I/O
[6) I/O 효율화 원리] 1. 블록 단위 I/O
49.[6) I/O 효율화 원리] 2. Memory vs. Disk I/O
[6) I/O 효율화 원리] 2. Memory vs. Disk I/O
50.[6) I/O 효율화 원리] 3. Single Block vs. Multiblock I/O
[6) I/O 효율화 원리] 3. Single Block vs. Multiblock I/O
51.[6) I/O 효율화 원리] 4. Prefetch
[6) I/O 효율화 원리] 4. Prefetch
52.[6) I/O 효율화 원리] 5. Direct Path I/O
[6) I/O 효율화 원리] 5. Direct Path I/O
53.[6) I/O 효율화 원리] 6. RAC 캐시 퓨전
[6) I/O 효율화 원리] 6. RAC 캐시 퓨전
54.[6) I/O 효율화 원리] 7. Result 캐시
[6) I/O 효율화 원리] 7. Result 캐시
55.[6) I/O 효율화 원리] 8. I/O 효율화 원리
[6) I/O 효율화 원리] 8. I/O 효율화 원리