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데이터베이스 성능 모델링 - 최대 성능 구현을 위한 데이터 모델링

  • 강사 : 이춘식
  • 강의구성 : 9강
  • 수강기간 : 30일
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데이터베이스 성능은 모델링 단계부터 철저히 고민해야 한다!

『데이터베이스 설계와 구축』의 저자, 이춘식님의 강의를 만난다!

 

흔히 데이터베이스 성능을 이야기 하면 SQL 문장에 대한 성능을 이야기하거나 데이터베이스 관리자(DBA)의 경우 데이터베이스 파라미터 정도로 여기는 경우가 많습니다. 그러나 데이터베이스 설계 단계, 즉 데이터모델링 단계에서부터 성능을 고려한 모델링을 적용하지 않는다면 구조적인 성능 문제가 있어 성능 개선의 한계에 부딪히는 경우가 많습니다. 성능 데이터 모델링이란 데이터베이스의 성능 향상을 목적으로 설계 단계의 데이터 모델링 때부터 정규화, 반정규화, 테이블 통합, 테이블 분할, 조인 구조, PK, FK 등 성능과 관련된 여러 가지 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것으로 정의할 수 있습니다.

 

본 세미나에서는 데이터 처리의 성능이 향상 될 수 있도록 데이터 모델링 단계에서부터 고려하는 방법을 실전 프로젝트 사례를 중심으로 설명하여 수강자의 데이터 모델링과 데이터베이스 실무능력을 한단계 업그레이드 하는 계기를 제공합니다. 베스트셀러인 『데이터베이스 설계와 구축』의 저자이자 전자법원 프로젝트 등 다양한 프로젝트 경험과 LG CNS 기술대학원 강의 등 풍부한 강의기술을 보유하신 이춘식님이 제공하는 현장경험이 녹아든 강의를 만나보시기 바랍니다.

 

데이터 모델 구조에 의한 성능향상

정규화를 통한 성능, 반정규화를 통한 성능, 데이터모델 단순화를 통한 성능향상의 사례와 방법을 설명합니다.

 

대용량 데이터 특성을 고려한 성능향상

테이블 수직/수평 분할에 의한 성능, 슈퍼타입/서브타입 모델의 성능을 고려한 물리데이터모델, 이력 데이터모델의 성능향상 기법, 공통 코드 처리와 성능, 데이터 분산환경 구성에 의한 성능에 대한 사례와 방법을 설명합니다.

 

인덱스 특성을 고려한 성능향상

PK 구성에 의한 성능, FK 인덱스에 의한 성능, 데이터타입 특성에 의한 성능, 채번의 방법에 의한 성능에 대한 사례와 방법을 설명합니다.

강사

이춘식

인하대학교 공과대학 무기재료공학과를 졸업하고 현재 LG CNS 기술연구부문 데이터아키텍처팀에서 모델링과 데이터베이스 분야에서 일하고 있는 실무 전문가이다. 현대의 IT 분야에서 가장 중요한 요소는 업무를 효과적으로 분석하고 설계하여 최적의 데이터베이스를 구축하는 것이라 생각하여 이 분야에 많은 시간을 투자하고 있다. 주요 관심분야는 정보공학방법론 및 객체지향방법론에서 모델링 적용 방법, 객체지향 설계를 통해 도출된 클래스 다이어그램을 관계형 데이터베이스와 연결하는 ORDB MAPPING 분야 그리고 업무 모델링이 데이터베이스 성능에 영향을 주는 요소 등에 대해 많은 관심을 가지고 연구 중에 있다.

도입 : 데이터모델링 개요
   데이터모델의 3요소
   논리적 데이터모델, 물리적 데이터모델 이해
   데이터베이스 세 가지 성능요소 중 데이터모델의 영향
 
Section 1 : 데이터모델 구조에 의한 성능향상
   정규화를 통한 성능
   반정규화를 통한 성능
   데이터모델 단순화를 통한 성능
 
Section 2 : 대용량 데이터특성을 고려한 성능향상
   테이블 수직/수평 분할에 의한 성능
   슈퍼타입/서브타입 모델의 성능을 고려한 물리데이터모델
   이력 데이터모델의 성능향상 기법
   공통 코드 처리와 성능
   데이터 분산환경 구성에 의한 성능
 
Section 3 : 인덱스 특성을 고려한 성능향상
   PK 구성에 의한 성능
   FK 인덱스에 의한 성능
   데이터타입 특성에 의한 성능
   채번 방법에 의한 성능

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