데이터베이스 최적화 도구 및 기술

데이터베이스 최적화는 쿼리 기능에 대한 철저한 이해를 기반으로 합니다. 데이터베이스 성능 최적화에서 애플리케이션 성능과 데이터베이스 효율성은 쿼리 대기 시간이라는 렌즈를 통해 이해됩니다. 비용이 많이 드는 쿼리를 개선하기 위해 DBA는 일반적으로 다양한 수동 방법을 사용하여 쿼리의 세부 사항을 수정하거나 인덱스 자체의 구조를 재정렬합니다.

그러나 데이터베이스 작업이 복잡한 대규모 네트워크의 경우 수동 데이터베이스 최적화가 비효율과 인적 오류의 영향을 받을 수 있습니다. 자동화된 데이터베이스 최적화 기술은 쿼리 수정에 정밀도와 속도를 추가할 수 있도록 구축되었습니다. DBA라면 누구나 알다시피, 비용이 많이 드는 쿼리를 효율적으로 수정하면 애플리케이션 서버와 데이터베이스 서버 모두의 기능이 크게 향상될 수 있습니다.

자동화된 데이터베이스 최적화를 통해 성능 문제를 모니터링하고, 자동화된 대기 시간 분석을 기반으로 경고를 받고, 기계 학습을 사용하여 문제 해결을 자동화할 수 있습니다. 데이터베이스 최적화 기술을 자동화하면 궁극적으로 비효율적인 쿼리를 사전에 조정하고 추세를 파악하여 데이터베이스를 원활하게 실행할 수 있습니다.

자동화된 데이터베이스 성능 기술을 통해 SQL Server 기능은 더 이상 수동 조정 및 인덱싱의 영향을 받지 않습니다. 데이터베이스 성능—을 최적화하기 위한 공격 계획이 하나만 있는 것은 아’닙니다. 전체 범위에서 쿼리 대기 시간 및 리소스 프로비저닝을 해결해야 합니다.

SolarWinds Database Performance Analyzer를 사용하면 자동화된 API 기반 도구를 통해 최적화 프로세스의 각 단계를 안내하여 모든 기반을 다질 수 있습니다.

데이터베이스 성능 최적화의 주안점—은 최적’의 쿼리 대기 시간을 충족하기 위해 데이터베이스 메트릭을 관리하는 것입니다. 쿼리 대기 시간 분석은 데이터베이스 성능에 대한 방대한 정보를 나타낼 수 있습니다. 비효율적인 쿼리는 서버 기능에 영향을 미칠 뿐만 아니라 느린 쿼리에 대한 자세한 진단 을 통해 다른 방법으로는 알아차리지 못했을 데이터베이스의 다양한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

긴 대기 시간이 유일한 문제는 아닙’니다. 성공적인 데이터베이스 성능 최적화 도구는 너무 짧은 대기 시간에 플래그를 지정할 수도 있습니다. 짧은 쿼리로 인해 중요한 정보가 누락되어 데이터베이스 성능에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 비용이 많이 드는 쿼리보다 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다.

비효율적인 쿼리는 응용 프로그램 서버와 데이터베이스 서버 모두에 큰 피해를 줄 수 있습니다. 조직에서 고객 및 직원의 신뢰를 유지하려면 신뢰할 수 있는 응용 프로그램 및 서버 기능을 보장하는 데 있어 데이터베이스 관리 의 중요한 역할을 이해해야 합니다.

SQL Server를 사용하는 기업의 경우 SQL Server용 데이터베이스 최적화 기술을 사용하면 시스템을 완벽하게 감지, 분석 및 해결하는 데 도움이 됩니다. 세션 차단, 교착 상태 및 기타 쿼리 문제를 분석하고 해결함으로써 사용자 환경의 안정성을 더욱 쉽게 보장할 수 있습니다. 문제 없는 데이터 검색은 보안 및 효율성을 향상시켜 시간이 지남에 따라 비용을 절감할 수 있습니다.

데이터베이스 최적화는 쿼리뿐만 아니라 SQL Server—의 여러 리소스 간의 관계를 이해하는 데도 도움이 됩니다. 쿼리 대기 시간 분석을 기반으로 하는 다양한 시스템 메트릭을 통해 SQL Server의 데이터베이스 최적화는 교착 상태 victims 및 survivors 식별과, VMware 메트릭 및 데이터베이스 서버 메트릭을 식별하는 데 도움이 됩니다.

데이터베이스 최적화 기법의 핵심은 조정 프로세스입니다. 튜닝 기능은 쿼리 명령의 비효율성을 편집하고 수정하며 쿼리 대기 시간이 적절한 길이로 유지되도록 합니다. 성능 최적화 데이터베이스 소프트웨어를 사용하면 기계 학습에서 제공하는 API 기반 제안을 통해 튜닝 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

튜닝에는 단일 쿼리 명령을 간단하게 조정하거나 인덱스를 보다 광범위하게 재구성하는 작업이 포함될 수 있습니다. 튜닝 소프트웨어—에는 하나의 서비스만 있을 뿐 아’니라 효율성을 줄이거나 간단한 쿼리를 보다 강력하게 만드는 단계를 추가할 수 없습니다. 모든 SQL Server 데이터베이스 최적화는 효과적이고 효율적인 튜닝 전략을 기반으로 합니다.

SolarWinds Database Performance Analyzer와 같은 데이터베이스 최적화 소프트웨어는 튜닝 제안을 제공할 뿐만 아니라 최적의 확장을 위해 튜닝 결과를 추적하도록 설계되었습니다.

SolarWinds DPA는 포괄적인 데이터베이스 최적화 툴이므로 솔루션은 튜닝 재조정에만 국한되지 않’습니다. 또한 DPA는 대기 시간을 분석하여 용량 및 종속성 문제와 같이 대기 시간에 영향을 주는 시스템 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다.

신속한 문제 해결을 위해 데이터베이스 최적화 도구는 정교한 진단을 기반으로 경고와 제안을 제공할 수 있습니다.

통합된 명령 센터에서 데이터베이스 최적화 소프트웨어는 오버헤드가 낮은 데이터베이스 모니터링 기능을 연중무휴  제공하여 성능 문제가 발생하는 즉시 포착할 수 있습니다. 대기 시간 메트릭은 고가의 쿼리, 세션 차단, 교착 상태 및 데이터베이스 속도 저하를 초래하는 기타 통신 문제를 식별할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 실시간 알림을 통해 데이터베이스 최적화 도구가 잘못된 쿼리를 포착하여 데이터베이스 서버에 혼란을 줄 수 있다는 것입니다. API를 사용하면 서버에 대한 경험을 바탕으로 소프트웨어’의 문제 해결 기술을 지속적으로 발전시킬 수 있습니다.

SolarWinds Database Performance Analyzer와 같은 데이터베이스 최적화 소프트웨어는 중앙 집중식 대시보드를 사용하여 DBA가 메트릭을 모두 한 곳에서 볼 수 있도록 지원합니다. 직관적인 그래픽 디스플레이를 통해 모든 DBA가 서버 메트릭에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 시간이 중요한 환경에서 사용하기 쉬운 인터페이스를 사용하면 귀중한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

SolarWinds Database Performance Analyzer는 강력하고 신뢰성이 높은 데이터베이스 최적화 도구로서 독보적인 기능을 제공합니다.

DPA REST API를 사용하면 기계 학습으로 연중무휴 모니터링 프로세스를 제어할 수 있습니다. REST API의 고유한 기능은 노드에 에이전트를 설치할 필요 없이 메트릭을 수집하도록 설계된 에이전트 없는 모니터링입니다. 즉, 데이터베이스 서버 작업에서 역할이 있는 각 단위를 감지하고 모니터링할 수 있습니다.

DBA는 쿼리에서 CPU 및 메모리 메트릭에 이르기까지 여러 가지 별도의 시스템 메트릭을 처리하는 데 사용됩니다. SolarWinds DPA는 색상으로 구분된 인터페이스를 사용하여 각 메트릭을 식별하고 중앙 집중식 유리 창에 직관적으로 표시하여 한눈에 통찰력을 얻을 수 있도록 지원합니다. DPA를 사용하면 버튼을 한 번 클릭하여 여러 메트릭 간에 이동할 수도 있습니다.

다른 SolarWinds IT 관리 소프트웨어와 마찬가지로 DPA는 웹 기반 Orion^® Platform과 호환됩니다. 즉, DPA 메트릭을 Server & Application Monitor (SAM)과 같은 다른 SolarWinds 제품 인사이트와 함께 볼 수 있으므로 사용자 환경의 애플리케이션 성능 및 종속성에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. Orion Platform에서 SAM 및 DPA의 이점에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.