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	=== VLDB와 파티셔닝 소개 ====		=== VLDB와 파티셔닝 소개 ===
	* VLDB(Very Large Databases)의 과제와 데이터 관리의 어려움을 설명		* VLDB(Very Large Databases)의 과제와 데이터 관리의 어려움을 설명
	* 파티셔닝은 대형 테이블과 인덱스를 더 작은 조각으로 나누어 성능, 관리성, 가용성을 향상시킨다		* 파티셔닝은 대형 테이블과 인덱스를 더 작은 조각으로 나누어 성능, 관리성, 가용성을 향상시킨다

Oracle: 새 문서: === VLDB와 파티셔닝 소개 ==== * VLDB(Very Large Databases)의 과제와 데이터 관리의 어려움을 설명 * 파티셔닝은 대형 테이블과 인덱스를 더 작은 조각으로 나누어 성능, 관리성, 가용성을 향상시킨다 * SQL이나 DML 변경 없이 적용 가능하며, 파티션 단위로 DDL 조작 가능 * 파티셔닝은 애플리케이션 코드 수정 없이 적용 가능하며, 큰 데이터베이스도 효과적으로 처리 가능...

2025-08-28T23:27:54Z

새 문서: === VLDB와 파티셔닝 소개 ==== * VLDB(Very Large Databases)의 과제와 데이터 관리의 어려움을 설명 * 파티셔닝은 대형 테이블과 인덱스를 더 작은 조각으로 나누어 성능, 관리성, 가용성을 향상시킨다 * SQL이나 DML 변경 없이 적용 가능하며, 파티션 단위로 DDL 조작 가능 * 파티셔닝은 애플리케이션 코드 수정 없이 적용 가능하며, 큰 데이터베이스도 효과적으로 처리 가능...

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=== VLDB와 파티셔닝 소개 ====
* VLDB(Very Large Databases)의 과제와 데이터 관리의 어려움을 설명
* 파티셔닝은 대형 테이블과 인덱스를 더 작은 조각으로 나누어 성능, 관리성, 가용성을 향상시킨다
* SQL이나 DML 변경 없이 적용 가능하며, 파티션 단위로 DDL 조작 가능
* 파티셔닝은 애플리케이션 코드 수정 없이 적용 가능하며, 큰 데이터베이스도 효과적으로 처리 가능
* 데이터 수명주기 관리(ILM)의 기반 역할: 최신 데이터는 고성능 저장소, 오래된 데이터는 저비용 저장소로 자동 관리 가능

=== 파티셔닝 개념 ===
• 파티셔닝의 기본 원리: 테이블/인덱스를 논리적으로 나누고, 각 파티션은 개별적으로 관리됨
• 파티션 키를 통해 각 행이 어느 파티션에 속하는지 결정됨
• 파티셔닝 전략:
• 단일 레벨: Range / Hash / List
• 복합 파티셔닝: Range–Hash, Range–List 등 다양한 조합 제공
• 확장 기능 (Extensions): 간격 기반(Interval), 참조 기반(Reference), 가상 칼럼 기반(Virtual Column) 파티셔닝
• Partitioned Index: Local vs Global 유형, 관리 방법과 성능 차이점 정리

3장 • 성능, 관리성, 가용성을 위한 파티셔닝
• Partition Pruning: 쿼리 실행 시 불필요한 파티션을 제외해 성능 크게 향상
• 정적(Static), 동적(Dynamic) 방식, Bind Variable 및 서브쿼리 활용 방법 포함
• Partition-Wise Joins: 동일 파티션끼리 조인 수행 시 전체 처리 속도 향상
• 인덱싱 및 압축: 파티션별 인덱스 구조와 압축 전략, 성능 가이드 포함
• 전략적 파티셔닝 가이드: 각 파티션 방식이 유리한 상황에 대한 권고사항 정리

=== 파티션 관리 ===
• 테이블 및 인덱스 생성 시 파티셔닝 지정 방법 (Range, Hash, List 등)
• 복합 파티션 생성: Interval–Hash, List–Range 등 다양한 옵션 포함
• 유지보수 작업 지원: 파티션 추가, 삭제, 병합, 분할, 교환, 이름 변경 등 수많은 DDL 작업 가능

=== 시간 기반 데이터 관리 (ILM) ===
• ILM 전략 구현 단계: 데이터 클래스 정의 → 저장소 티어 구성 → 마이그레이션 정책 설정 → 규정 준수 정책 정의
• Heat Map: 데이터 접근 패턴 추적
• Automatic Data Optimization (ADO): 정책 기반(압축, 이동 등) 자동 조정 기능
• In-Database Archiving 및 Temporal Validity 활용 방법 포함

=== 데이터 웨어하우스에서의 파티셔닝 활용 ===
• 규모 확대 문제: 대형 테이블과 복잡 쿼리를 효과적으로 처리하는 방안 제시
• 성능 향상: Partition Pruning, Partition-Wise Joins, 인덱스 구성, 물리적 뷰 등 활용
• 데이터 제거, 압축, 파티션 교환 등의 관리 전략 강조

=== OLTP 환경에서 파티셔닝 ===
• OLTP 시스템에서 파티셔닝 활용 시 성능과 유지보수 이점
• 파티션 유지보수가 로컬 및 글로벌 인덱스에 미치는 영향 분석
• 데이터 삭제/이동 전략 (예: 오래된 파티션 purge, 저비용 저장소로 이전) 등

8장 • 병렬 실행 (Parallel Execution)
• 병렬 처리를 위한 구조: SQL, DML, DDL 병렬 처리 방법과 서버 자원 관리
• 병렬도 설정 (Degree of Parallelism): 수동/자동/적응형 DOP 조정 및 리소스 제한 관리
• 모니터링과 튜닝: V$ 뷰 기반 성능 추적 및 병렬 실행 최적화 팁 제공

=== VLDB 백업 및 복구 전략 ===
• 데이터 웨어하우스 특성 및 복구 전략 정리
• RMAN, Data Pump, 블록 체인지 추적 등 주요 도구 사용법 안내
• RTO/RPO 기준, 백업 분할 전략, Flashback, Restore Point 활용법

=== VLDB의 스토리지 관리 ===
• 고가용성 및 성능 확보 전략: RAID 구성, Oracle ASM 기반 미러링/스트라이핑
• SAME 전략 (Stripe And Mirror Everything) 및 다중 티어 스토리지 활용
• ASM 최적 설정과 스케일 및 관리성 확보

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