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초록

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데이터는 살아 움직이고 있다. 10년 전만 해도 10GB 정도의 데이터라면 대용량 데이터라고 불리던 시절이 있었다. 하지만 지금은 10TB보다 큰 데이터베이스도 흔하다. 결국, 대용량 데이터베이스(VLDB)의 시대가 개막된 것이다. VLDB로 변한 데이터베이스에는 백업, 복구, 관리와 같은 문제점이 있지만 그 중에서도 성능 문제를 빼놓을 수 없다. 데이터베이스에 많은 데이터가 있고 그렇게 많은 데이터 중에서 필요한 몇 건의 데이터만 추출하는 것이 쉬운 일이 아니다. 과거에는 데이터가 적었기 때문에 이러한 것이 큰 문제가 아니었지만 이제는 VLDB가 되면서 성능 최적화는 일상적이고도 중요한 이슈가 되었다. 따라서 VLDB가 된 데이터베이스나 VLDB로 변하고 있는 데이터베이스에서 성능 관리를 하고 최적화할 수 있는 전문 기술이 필요하다.

목차

Abstract
 1. 서론
 2. 이론적 배경
  2.1 성능 데이터 모델링
  2.2 정규화
  2.3 반정규화
 3. 성능 향상 전략
  3.1 정규화를 통한 성능 향상
  3.2 반정규화를 통한 성능 향상
  3.3 데이터 모델 단순화를 통한 성능 향상
  3.4 테이블 수평/수직 분할에 의한 성능 향상
  3.5 PK 순서 조정을 통한 성능 향상
  3.6 FK 인덱스 생성을 통한 성능 향상
 4. 결론
 5. 참고문헌

키워드

저자

• 이종석 [ 남서울대학교 산업경영공학과 ]
• 이창호 [ 인하대학교 산업공학과 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  대한안전경영과학회 학술대회논문집

• 간기

  부정기

• 수록기간

  1999~2022

• 십진분류

  KDC 530 DDC 620