상세정보
SQL서버의 구조
- 저자
- 히라야마 오사무 저/오윤기,김기태 역
- 출판사
- 성안당
- 출판일
- 2022-01-11
- 등록일
- 2022-03-02
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 39MB
- 공급사
- YES24
- 지원기기
-
PC
PHONE
TABLET
웹뷰어
프로그램 수동설치
뷰어프로그램 설치 안내
책소개
그림으로 이해하는SQL서버의 구조SQL 개발과 운용 업무의 효율화, 트러블슈팅에 도움!스테디셀러 『그림으로 이해하는 SQL 서버의 내부 구조』(2009년 3월 2일 출간)를 오랜만에 전면 개정한 책이다. 전작을 토대로 현재의 SQL 서버 아키텍처를 따라 배우고자 설명과 그림 전체를 전면 수정했을 뿐 아니라 칼럼스토어/인메모리형 오브젝트, Paas/Iaas 각종 클라우드 데이터 플랫폼의 해설 등을 추가하여 물리적 구조와 내부 동작으로 이해함으로써 SQL서버의 기술적 특성을 충분히 활용할 수 있게 되어 현장에서의 데이터베이스 개발 및 운용업무의 효율화나 트러블슈팅에 도움이 되도록 했다. 저자의 SQL서버 지원 업무 경험도 그대로 살려 집필되어 SQL서버의 실천적 팁이나 노하우집으로도 활용할 수 있다.본문은 크게 5가지 테마, 즉 ‘외부 컴포넌트의 이해’, ‘다양한 데이터의 구조’, ‘내부 컴포넌트의 이해’, ‘운용의 안정화’, ‘향후의 전망’으로 구분되어 있다. 책에서는 저자가 서문에서 밝힌 대로 SQL 서버의 편리한 사용법(가령 바로 사용할 수 있는 쿼리 샘플 등)은 소개하지 않았다. 대신 SQL 서버의 기본 아키텍처를 체계적으로 소개하고 각종 내부 기능의 특성과 동작을 하나하나 알기 쉽게 소개하는 데 더 집중했다. 트러블의 본질을 이해할 수 있으면 눈에 보이는 증상에 휘둘리지 않고 정확한 대처를 강구할 수 있다는 저자의 의도를 잘 읽을 수 있다.
저자소개
신입사원으로 취직한 회사에서 처음으로 범용기로 가동하는 Db2의 데이터베이스 관리자를 한 것을 계기로 데이터베이스와 첫 인연을 맺는다. 이후 사이베이스에서 SQL 서버(현 SAP Adaptive Server Enterprise)의 기술 지원 업무를 거쳐 일본 마이크로소프트에 입사한다. SQL 서버 지원팀에서는 모든 장애 대응을 담당하고 이후 SQL 서버 개발팀으로 이동해서 SQL 서버의 품질을 높이기 위한 다양한 대응 활동을 경험한다. 현재는 마이크로소프트가 제공하는 클라우드 상의 다양한 데이터 플랫폼 서비스 지원 업무를 하고 있다.
목차
들어가며이 책에 대해 【제1장】 CPU 리소스의 최적화1.1 멀티 스레드 프로그래밍1.1.1 문맥 교환1.2 윈도우 스케줄러와 SQL 서버1.2.1 윈도 스케줄러가 인식할 수 없는 대기 상태1.3 SQL 서버 내의 스케줄러1.3.1 SQLOS 스케줄러란?1.3.2 SQLOS 스케줄러를 구성하는 컴포넌트- 스케줄러- 작업자- 작업자 스레드 풀- 러너블 큐(Runnable Queue)- 워크 리퀘스트 큐(Work Request Queue)- I/O 리퀘스트 리스트(I/O Request List)- 웨이터 리스트(Waiter List)1.3.3 스케줄러의 동작1.3.4 SQLOS 스케줄러가 사용하는 기술1.4 SQLOS 스케줄러를 모니터링한다1.4.1 동적 관리 뷰의 참조- runnable_tasks_count- current_workers_count- work_queue_count1.5 제1장 정리 【제2장】디스크 I/O 조작의 이해2.1 SQL 서버가 관리하는 데이터베이스의 실체2.1.1 데이터 파일(확장자 .mdf, .ndf)2.1.2 트랜잭션 로그 파일(확장자 .ldf)2.2 데이터베이스 파일 액세스 패턴2.2.1 데이터 파일- 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 시스템의 경우- 데이터웨어하우스(DWH)의 경우2.2.2 트랜잭션 로그 파일2.3 SQL 서버가 수행하는 I/O의 특징적 동작2.3.1 미리 읽기(Read-Ahead)2.3.2 체크포인트(checkpoint)2.3.3 집중 기록(Eager Write)2.3.4 지연 기록(Lazy Write)2.4 SQL 서버가 사용하는 I/O용 API2.4.1 데이터 파일 및 트랜잭션 로그 파일의 오픈- CreaterFile 함수2.4.2 데이터 파일 및 트랜잭션 로그 파일에서 읽어들이기- ReadFileScatter 함수- ReadFile 함수2.4.3 데이터 파일 및 트랜잭션 로그 파일에 기록- WriteFileGather 함수- WriteFile 함수2.5 디스크 구성2.5.1 RAID 02.5.2 RAID 12.5.3 RAID 52.5.4 RAID 102.6 모니터링2.6.1 퍼포먼스 모니터- Avg.Disk sec/Read 카운터- Avg.Disk sec/Write 카운터2.6.2 동적 관리 뷰의 참조2.7 제2장 정리【제3장】메모리 관리3.1 SQL 서버와 가상 어드레스 공간3.2 SQL 서버와 가상 어드레스 공간의 관리3.2.1 가상 어드레스와 공간의 관리- Committed- Reserved- Free3.2.2 VirtualAlloc 함수3.2.3 페이징3.3 물리 메모리 사이즈와 SQL 서버의 메모리 사용량3.4 NUMA3.4.1 SMP 아키텍처의 메모리와 버스- 레이지 라이터 스레드- I/O 완료 포트 스레드 3.4.2 소프트 NUMA3.5 SQL 서버 프로세스 내부의 메모리 관리 방법3.5.1 메모리 매니저 3.5.2 워크스페이스의 내부 구조 3.6 메모리의 용도3.6.1 버퍼 풀(버퍼 캐시)3.6.2 플랜 캐시3.6.3 쿼리 워크스페이스3.6.4 최적화3.6.5 글로벌3.6.6 레이지 라이터 스레드3.6.7 체크포인트 프로세스3.7 모니터링3.7.1 DBCC 커맨드- Memory Manager 섹션- Memory node ld=X 섹션- ME MORYCLERK_XXXX, CACHESTORE_XXX, USERSTORE_XXX,- OBJECTSTORE_XXX 섹션- Procedure Cache 섹션3.7.2 퍼포먼스 모니터- 시스템 전체의 메모리 상황 확인- SQL 서버 내부의 메모리 사용 상황 확인3.7.3 동적 관리 뷰3.8 제3장 정리【제4장】데이터베이스 구조의 원리4.1 데이터 파일4.1.1 페이지와 익스텐트4.1.2 단일 익스텐트와 혼합 익스텐트4.1.3 페이지의 종류4.1.4 페이지의 배치- GAM(Global Allocation Map)- SGAM(Shared Global Allocation Map)- PFS(Page Free Space)- IAM(Index Allocation Map)4.2 트랜잭션 로그 파일4.2.1 가상 로그 파일4.3 데이터베이스 파일 내의 액세스 수법4.4 데이터베이스 파일의 관리4.4.1 원인 불명의 데이터베이스 확장 실패4.4.2 SQL 서버 2005 이후 개선된 사항- 제로잉의 회피- 디폴트 설정의 재검토- 이상적인 설정4.5 데이터의 효율적인 저장 방법4.5.1 NTFS 파일 압축의 사용4.5.2 vardecimal형4.5.3 데이터 압축4.5.4 백업 압축4.6 제4장 정리【제5장】로우스토어(Rowstore)형 테이블5.1 테이블과 오브젝트 ID5.2 페이지의 분류5.3 인덱스 페이지5.3.1 클러스터화 인덱스와 비클러스터화 인덱스의 차이5.3.2 인덱스 페이지의 내부 구조- 헤더 정보- 인덱스 키 행- 행 오프셋 배열5.4 데이터 페이지5.4.1 데이터 페이지의 내부 구조- 헤더 정보- 데이터 행- 행 오프셋 배열5.5 DBCC PAGE에 의한 페이지 상세 정보의 확인5.5.1 준비5.5.2 테이블에 사용되는 페이지의 확인5.5.3 페이지의 확인a. 출력 옵션 : ‘-1’ 또는 ‘0’b. 출력 옵션 : ‘1’c. 출력 옵션 : ‘2’d. 출력 옵션 : ‘3’5.6 제5장 정리【제6장】칼럼스토어(Columnstore)형 오브젝트(칼럼스터어 인덱스)6.1 칼럼스토어 인덱스 도입 배경6.2 아키텍처/구조6.2.1 행 그룹6.2.2 열 세그먼트6.3 칼럼스토어 구조 데이터 압축의 이점6.3.1 ① 데이터 분할6.3.2 ② 인코드- 딕셔너리 인코딩(Dictionary Encoding)- 밸류 인코드(Value Encoding)6.3.3 ③ 데이터 압축- Bit Packing- Run Length Encoding6.4 칼럼스토어 인덱스의 종류6.5 칼럼스토어 인덱스의 적용 부분6.5.1 로우스토어 인덱스와 칼럼스토어 인덱스의 조합① 클러스터화 칼럼스토어 인덱스+비클러스터화 인덱스② 클러스터화 인덱스+비클러스터화 칼럼스토어 인덱스(+비클러스터화 인덱스)6.5.2 어느 쪽 조합을 선택하면 좋을까- 베이스가 되는 데이터 부분의 사이즈- 칼럼스토어 인덱스의 메인타넌스- 퍼포먼스6.6 배치 모드6.7 칼럼스토어 인덱스의 갱신6.7.1 INSERT 동작6.7.2 DELETE 동작6.7.3 UPDATE 동작6.8 칼럼스토어 인덱스의 메인터넌스6.8.1 델타 스토어6.8.2 삭제 비트맵6.9 SQL 서버의 인덱스 디자인 모범 사례6.9.1 정보 시스템의 기능- 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)- 분석/리포팅 처리6.9.2 HTAP(Hybrid Transaction/Analytical Processing)6.10 제6장 정리【제7장】메모리 최적화 오브젝트(인메모리 OLTP)7.1 인메모리 OLTP의 개요7.1.1 인메모리 OLTP의 특징- 항상 모든 데이터는 메모리상에 존재한다- 인덱스는 메모리상에만 존재한다- 락/래치를 사용하지 않는다- 컴파일된 모듈의 사용-7.1.2 인메모리 OLTP의 용도- IoT- Temp Table- ETL의 중간 테이블7.2 인메모리 OLTP를 구성하는 컴포넌트7.2.1 메모리 최적화 테이블7.2.2 인덱스- 해시 인덱스- 인메모리 비클러스터화 인덱스7.2.3 네이티브 컴파일 스토어드 프로시저7.3 인메모리 OLTP의 데이터 관리7.3.1 데이터의 지속성- SCHEMA_AND_DATA- SCHEMA_ONLY7.3.2 메모리 최적화 테이블의 데이터 구조7.3.3 데이터의 라이프사이클- INSERT 동작- SELECT 동작- DELETE 동작- UPDATE 동작7.3.4 가비지 컬렉션- 가비지 컬렉션 메인 스레드의 동작- 메모리의 해제7.3.5 디스크에 보존하기 위한 오브젝트- 메모리 최적화 파일 그룹- 데이터 파일- 델타 파일- 체크포인트 파일 페어7.3.6 디스크 보존 시의 동작- 메모리 최적화 테이블의 체크포인트- 자동 체크포인트 - 수동 체크포인트- 체크포인트 파일 페어의 병합(merge)7.3.7 사이징- 데이터 사이즈7.4 인메모리 OLTP 사용 시의 유의사항7.4.1 가장 먼저 채용해야 할 인덱스7.4.2 메모리 최적화 테이블에서 지원되지 않는 기능7.4.3 네이티브 컴파일 스토어드 프로시저 사용 시의 유의사항7.5 제7장 정리【제8장】릴레이셔널 엔진의 동작8.1 릴레이셔널 엔진의 구성8.2 쿼리의 라이프사이클① 플랜 캐시의 확인② 파싱(Parsing)③ 쿼리의 파라미터화④ 바인드⑤ 최적화⑥ 쿼리 실행 플랜 생성(또는 재이용)⑦ 리소스 확보⑧ 실행⑨ 쿼리 실행 플랜의 등록8.3 쿼리 옵티마이저① Simplication② Auto-Create Stats③ Derive Cardinality④ Heuristic Join Reorder⑤ Project Normalization⑥ Trivial Plan⑦ Exploration⑧ 쿼리 트리 변환8.4 쿼리 옵티마이저와 쿼리 실행 플랜8.5 통계 정보8.5.1 히스토그램(histogram)8.5.2 밀도(density)- 1/열이 보관하는 하나의 행 수8.5.3 기타8.6 통계 정보가 작성되는 계기8.6.1 명시적으로 작성8.6.2 자동 작성 프로퍼티 설정에 의한 작성8.6.3 인덱스 작성 시에 작성8.7 통계 정보의 확인8.7.1 헤더 정보8.7.2 밀도 정보8.7.3 히스토그램8.8 제8장 정리【제9장】네트워크9.1 클라이언트와 통신할 때 필요한 작업9.1.1 오퍼레이팅 시스템과 네트워크- SQL 서버 컴포넌트9.2 SQL 서버와 클라이언트의 통신9.2.1 TDS(표 형식 데이터 스트림)9.2.2 클라이언트로부터 송신되는 메시지- 로그인- SQL 커맨드- 바이너리 데이터를 포함한 SQL 커맨드- 리모트 프로시저 콜- 어텐션- 트랜잭션 매니저 리퀘스트9.2.3 SQL 서버에서 송신되는 메시지- 로그인 리스폰스- 행 데이터- 반환값 스테이터스- 리턴 파라미터- 리퀘스트의 종료- 에러 메시지와 정보 메시지- 어텐션9.3 SQL 서버와 클라이언트의 데이터 수수9.4 토큰 없는 데이터 스트림과 토큰 있는 데이터 스트림9.4.1 토큰 없는 데이터 스트림9.4.2 토큰 있는 데이터 스트림9.5 클라이언트가 접속 시에 사용하는 프로토콜의 관리9.6 접속지 정보의 캐시9.6.1 디폴트 인스턴스에 접속9.6.2 네임드 인스턴스에 접속9.7 제9장 정리【제10장】데이터베이스 백업과 복원10.1 백업 파일의 출력 형식10.2 백업 파일의 내용- 미디어 헤더- 데이터세트 개시 블록- SQL 서버 설정 정보- SQL 서버 데이터 스트림- SQL 서버 로그 스트림- 데이터세트 종료 블록- 미디어 종료10.3 백업의 종류10.3.1 완전 백업10.3.2 차등 백업10.3.3 파일 백업10.3.4 파일 차등 백업10.3.5 트랜잭션 로그 백업10.4 백업 처리의 흐름10.5 백업 미디어의 훼손10.5.1 데이터베이스 자체가 훼손됐다10.5.2 백업 파일 생성 시에 오류가 발생했다10.6 백업 파일의 압축10.7 BACKUP/RESTORE 이외의 백업- 이점- 주의사항10.8 제10장 정리【제11장】트러블슈팅11.1 퍼포먼스 문제 해결의 어려움① 정보 수집에 시간이 걸린다② 퍼포먼스의 비교가 어렵다③ 정보의 해석이 어렵다11.2 쿼리 저장소11.2.1 실현할 수 있는 것- 정보 수집의 자동화- 퍼포먼스의 비교- 원활한 쿼리 해석과 문제점 발견- 쿼리의 실행 플랜 강제11.2.2 쿼리 저장소의 구조- 쿼리 텍스트- 쿼리 실행 플랜- 쿼리 실행 통계11.2.3 쿼리 저장소의 사용 예- 시나리오 1 어느 날 갑자기 특정 쿼리의 퍼포먼스가 나빠졌다. 대책을 강구하시오.- 시나리오 2 서버의 CPU 부하가 높으므로 원인이 되는 쿼리를 발견하시오.11.2.4 쿼리 저장소의 사용과 주의사항- 쿼리 저장소의 사용- 주의사항- 강제된 계획11.3 트러블 1 SQL 서버에 접속하지 못한다11.3.1 SQL 서버가 대기하고 있는 프로토콜의 확인- SQL 서버 로그의 참조11.3.2 클라이언트 컴퓨터의 프로토콜 설정 확인11.3.3 SQL 서버 브라우저의 상태 확인11.3.4 윈도우의 보안 설정11.4 트러블 2 블로킹 문제11.4.1 블로킹 상황의 해석- 확장 이벤트에 의한 블로킹 해석11.4.2 블로킹 경감 수단- 대처 1 개개의 트랜잭션을 짧게 해서 락 시간을 단축한다- 대처 2 효과적인 WHERE절의 지정 등으로 락 범위를 좁힌다 - 대처 3 트랜잭션 분리 레벨의 변경11.5 트러블 3 데드락 문제11.5.1 전형적인 데드락 유형- 사이클 데드락- 변환 데드11.5.2 데드락 정보의 해석 방법- 추적 플래그 1204 사용- 추적 플래그 1204의 사용 방법11.5.3 데드락 대처 방법- 오브젝트 액세스 순서 고려- 나쁜 예- 좋은 예- 트랜잭션 내의 사용자 입력 대기 회피11.6 제11장 정리【제12장】새로운 플랫폼으로의 전개12.1 리눅스에 대응12.1.1 Linux 버전 SQL 서버 탄생 경위12.1.2 최적의 이식 방법12.1.3 리눅스 버전 SQL 서버를 사용할 때 주의사항12.2 클라우드로 배포12.2.1 IaaS로서의 SQL 서버12.2.2 PaaS로 제공되는 SQL 서버- Azure SQL Database- Azure SQL Database Managed Instance12.3 제12장 정리Appendix 부록용어집 Index 찾아보기ColumnSQLOS 스케줄러는 비선점형(non pre-emptive)SQLOS 스케줄러의 발전최적의 쿼리 실행 플랜을 위해하이브리드 버퍼 풀부가 열 인덱스의 이점해시 버킷락/래치를 획득하지 않고 데이터 갱신을 실현하는 방법은?메모리 최적화 테이블과 디스크 테이블의 액세스 방법 차이TDS의 변천버퍼 사이즈의 변경파손된 백업 파일의 복원최적의 쿼리 실행 플랜을 위해트랜잭션 분리 레벨을 이해한다다양한 상태의 데이터를 보호하는 보안 기능군
