Description
SQL 튜닝, 데이터 성능 최적화의 핵심
현대의 데이터 환경에서는 속도와 효율성이 비즈니스 성과를 결정하는 중요한 요소입니다. 대용량 데이터를 다루는 애플리케이션이 늘어나고, 데이터 웨어하우스 및 클라우드 환경이 확대되면서 SQL 튜닝은 단순한 성능 최적화가 아니라 비즈니스의 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술이 되었습니다.
약 10년 전에 “Oracle 실전 튜닝 기본 해법”이라는 책을 쓴 이후 오래간만에 다시 SQL 튜닝 책을 쓰게 되었습니다. “Oracle 실전 튜닝 기본 해법”은 총 12단원으로 구성을 했었습니다. 이번 책은 총 19단원으로 확장했으며 최근 가장 많이 쓰이고 있는 버전인 19c를 기준으로 작성했습니다.
SQL 개발을 몇 년씩 해왔더라도 SQL 튜닝이라는 주제 자체가 접근하기에는 쉽지 않은 것은 사실입니다. 실무에서 튜닝한 결과를 이용해서 개발팀 대상으로 SQL 튜닝 교육과 튜닝 사례 교육도 진행하면서 어떤 목차로 어떤 주제로 정리를 해야 접근하기가 쉬울지 생각을 많이 했습니다. SQL 초보자가 튜닝에 접근하기는 쉽지 않겠지만 SQL 스터디 및 개발 업무를 2~3년 이상 해온 사람이라면 이 책을 통해 어렵지 않게 접근할 수 있을 것이라 생각합니다.
AI 시대에도 튜닝 전문가의 역할은 중요하다
AI가 자동으로 실행계획을 분석하거나 튜닝을 시도해서 튜닝 결과를 추천할 수 있지만 모든 상황을 정확히 해석하진 못합니다. 복잡한 비즈니스 로직이나 데이터 모델은 전문가의 경험과 해석이 필수입니다. AI 기반 튜닝 도구(예 : Oracle SQL Tuning Advisor)는 성능을 개선하기도 하지만, 잘못 적용하면 성능이 악화될 가능성도 있기 때문에 전문가의 사전 검토와 사후 검증이 필요합니다. 복잡한 JOIN 및 분석 함수 등이 포함된 SQL은 자동 튜닝이 어려우며 고난이도 SQL은 여전히 전문가가 직접 다뤄야 합니다.
요약하자면 AI는 튜닝 전문가의 도구이지 대체자가 아니며 AI의 추천을 해석하고 책임질 사람은 여전히 튜닝 전문가입니다.
개발자와 튜닝 전문가는 AI가 추천한 튜닝 기법을 검증하고, 비즈니스 로직에 맞는 최적의 SQL을 설계해야 합니다. AI는 SQL 튜닝을 자동화할 수 있어도, 데이터 파티셔닝, INDEX 설계, OLTP 및 OLAP 환경별 최적화 전략을 자동으로 결정할 수 없습니다. AI 시대에도 튜닝 전문가가 데이터 모델을 이해하고, 최적의 SQL을 설계하는 역량이 필요합니다. SQL 튜닝의 원리를 이해하고, 자동화 도구와 협업하는 전문가로 성장해야 합니다.
현대의 데이터 환경에서는 속도와 효율성이 비즈니스 성과를 결정하는 중요한 요소입니다. 대용량 데이터를 다루는 애플리케이션이 늘어나고, 데이터 웨어하우스 및 클라우드 환경이 확대되면서 SQL 튜닝은 단순한 성능 최적화가 아니라 비즈니스의 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술이 되었습니다.
약 10년 전에 “Oracle 실전 튜닝 기본 해법”이라는 책을 쓴 이후 오래간만에 다시 SQL 튜닝 책을 쓰게 되었습니다. “Oracle 실전 튜닝 기본 해법”은 총 12단원으로 구성을 했었습니다. 이번 책은 총 19단원으로 확장했으며 최근 가장 많이 쓰이고 있는 버전인 19c를 기준으로 작성했습니다.
SQL 개발을 몇 년씩 해왔더라도 SQL 튜닝이라는 주제 자체가 접근하기에는 쉽지 않은 것은 사실입니다. 실무에서 튜닝한 결과를 이용해서 개발팀 대상으로 SQL 튜닝 교육과 튜닝 사례 교육도 진행하면서 어떤 목차로 어떤 주제로 정리를 해야 접근하기가 쉬울지 생각을 많이 했습니다. SQL 초보자가 튜닝에 접근하기는 쉽지 않겠지만 SQL 스터디 및 개발 업무를 2~3년 이상 해온 사람이라면 이 책을 통해 어렵지 않게 접근할 수 있을 것이라 생각합니다.
AI 시대에도 튜닝 전문가의 역할은 중요하다
AI가 자동으로 실행계획을 분석하거나 튜닝을 시도해서 튜닝 결과를 추천할 수 있지만 모든 상황을 정확히 해석하진 못합니다. 복잡한 비즈니스 로직이나 데이터 모델은 전문가의 경험과 해석이 필수입니다. AI 기반 튜닝 도구(예 : Oracle SQL Tuning Advisor)는 성능을 개선하기도 하지만, 잘못 적용하면 성능이 악화될 가능성도 있기 때문에 전문가의 사전 검토와 사후 검증이 필요합니다. 복잡한 JOIN 및 분석 함수 등이 포함된 SQL은 자동 튜닝이 어려우며 고난이도 SQL은 여전히 전문가가 직접 다뤄야 합니다.
요약하자면 AI는 튜닝 전문가의 도구이지 대체자가 아니며 AI의 추천을 해석하고 책임질 사람은 여전히 튜닝 전문가입니다.
개발자와 튜닝 전문가는 AI가 추천한 튜닝 기법을 검증하고, 비즈니스 로직에 맞는 최적의 SQL을 설계해야 합니다. AI는 SQL 튜닝을 자동화할 수 있어도, 데이터 파티셔닝, INDEX 설계, OLTP 및 OLAP 환경별 최적화 전략을 자동으로 결정할 수 없습니다. AI 시대에도 튜닝 전문가가 데이터 모델을 이해하고, 최적의 SQL을 설계하는 역량이 필요합니다. SQL 튜닝의 원리를 이해하고, 자동화 도구와 협업하는 전문가로 성장해야 합니다.
Oracle SQL 실전 튜닝 나침반 (성능 최적화의 길을 안내하다)
$51.17