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데이터웨어하우스 성능 관리를 위한 DBMax의 확장

Title
데이터웨어하우스 성능 관리를 위한 DBMax의 확장
Authors
김은주
Issue Date
2003
Department/Major
과학기술대학원 컴퓨터학과
Publisher
이화여자대학교 과학기술대학원
Degree
Master
Abstract
기업의 정보 시스템의 근간을 이루는 데이터베이스의 성능이 기업의 생산성과 직결되는 중요 요인으로 작용하면서 주어진 환경에서 데이터베이스 시스템을 효율적으로 사용하기 위한 성능 관리 기술이 중요해지고 있다. 특히 데이터웨어하우스는 대용량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석을 수행하거나 전략적 의사 결정을 위해 사용되기 때문에 신속한 질의 응답을 위한 성능 관리가 더욱 중요한 문제로 부각되고 있다. 데이터웨어하우스 시스템은 일반 운영계 시스템과는 다른 목적과 특성을 가지기 때문에 그에 적합한 성능 모니터링 방법과 튜닝 기술이 필요하다. 본 논문에서는 OLTP(On-Line Transaction Processing)용 오라클 데이터베이스를 위한 국산 성능 관리 도구인 DBMax를 데이터웨어하우스 환경에 적합하도록 기능을 확장한다. 우선 데이터웨어하우스 응용 분야를 지원하기 위한 오라클9i의 요약 관리 기능과 ETL(Data Extraction, Transformation and Loading) 기능을 중심으로 데이터웨어하우스 시스템의 성능 관리 시 고려해야 할 요구사항을 분석하고 이를 지원하는 DBMax의 확장 아키텍처를 설계 및 구현하다. 구체적으로 요약 관리와 ETL 작업의 성능 향상을 위해 제공하는 다양한 스키마 객체에 대한 정보와 성능 관련 지표를 제시하고, 질의 재작성 정보를 분석하여 데이터웨어하우스 환경에서 수행되는 질의에 대한 SQL 튜닝 기능을 강화한다. 또한 사후 분석을 위한 DBMax의 로그 파일에서 의미 있는 작업 로드를 추출하여 잠재적으로 유용한 실체화된 뷰를 추천하는 요약 권고 기능을 추가한다. ; As the database performance plays an essential role for enterprise productivity, performance administration techniques for using database systems effectively are getting more important. Especially in data warehouses, the performance management is much more significant mainly because of large volume of data and complex queries. The objectives and characteristics of data warehouses are different from those of other operational systems so adequate techniques for performance monitoring and tuning are needed. In this paper we extend functionalities of the DBMax, a performance administration tool for Oracle database systems, to apply it to data warehouse systems. First we analyze requirements based on summary management and ETL functions they are supported for data warehouse performance improvement in Oracle9i. Then, we design architecture for extending DBMax functionalities and implement it. In specifics, we support SQL tuning by providing details of schema objects for summary management and ETL processes and statistics information and analyzing query rewrite information. Also we provide new function that advises useful materialized views on workload extracted from DBMax log files and analyze usage of existing materialized views.
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