○ 본 강의는 지난 10년간 발전한 데이터베이스 기술의 원리와 실재를 충실히 반영하여 DB 구동의 근본원리가 새로운 기술에 의해 어떻게 증폭될 수 있는지 알게합니다.
○ 관계형 데이터베이스를 최적으로 활용하기 위한 개념과 옵티마이저의 활용원리, 다양한 현실 업무에 적용할수 있는 명확한 실무 활용기준을 제공하며, 그동안 발전을 거듭해온 RDBMS 벤더들의 신기술의 100를 반영하여 각각의 개념들을 최신 DBMS 기술에 적용하고 신전사례 및 심화학습을 통하여 최신 DBMS 기술에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 상세하게 기술합니다.
○ 개발은 많이 했지만 전문 개발자로의 입지를 굳히고 싶으신 분
○ RDB 환경에서 오랫동안 개발해 왔지만, RDB 관련 전문 지식이 필요하신 분
○ 진행 예정이거나 진행 중인 프로젝트에서 전체적인 성능 향상을 꾀하고자 하시는 분
○ 데이터베이스 관련 전공자로서 실전 경험이 필요하신 분
○ 새로쓴 대용량 데이터베이스 솔루션은 최신 DB기술과 더욱 강력한 성능고도화 솔루션을 동시에 제공하여 여러분을 DBMS의 핵심 기술로 무장된 전문가로 승격시켜 드립니다.
○ 액세스 영향 요소의 이해 - 데이터 저장구조와 특징 1. 테이블과 인덱스의 분리형 2. 인덱스 일체형 테이블(IOT) 3. 클러스터링 테이블 4. B-Tree 클러스터링 테이블 5. 해쉬(Hash) 클러스터링 테이블 - 인덱스의 유형과 특징 1. B-Tree 인덱스 2. 리버스키(Reverse key) 인덱스 3. 비트맵(Bitmap) 인덱스 4. 함수기반 인덱스 (FBI) - SQL의 실행계획(Explain plan) 1. SQL과 옵티마이져 2. 옵티마이져의 최적화 절차 3. 질의의 변환(Query Transfrmaing) 4. 실행계획의 유형 5. 실행계획의 제어 - 인덱스 수립 전략 1. 인덱스의 선정 기준 2. 클러스터링 형태의 결정 기준
○ 액세스 최적화 방안 - 부분범위처리(Partial range scan) 1. 부분범위처리의 개념 2. 부분범위처리의 적용원칙 3. 부분범위처리의 수행속도 향상원리 4. 부분범위처리로의 유도 - 조인의 최적화 방안 1. 조인과 반복연결(loop query)의 비교 2. 연결고리 상태가 조인에 미치는 영향 3. Nested Loops 4. Sort Merge 조인 5. 해쉬(Hash) 조인 6. 세미(Semi) 조인 7. 스타(Star) 조인 8. 스타변형(Star Transformation) 조인 9. 비트맵 조인 인덱스(Bitmap join index)
○ 사례연구 및 심화학습 - 유형별 실행계획 사례연구 - 인덱스 수립 전략 사례연구 - 부분범위 처리 사례연구 - 각종 조인 최적화 사례연구
○ 참가신청 방법 - 첨부된 신청서 작성 후 팩스 또는 이메일 발송 Fax : 051) 7499-446 E-mail : bitec@busanit.or.kr
