[목 차]

저자의 말
필리노베이터 선언문
이 책의 구성
동영상 강의
자료실

CHAPTER 01. 인덱스(INDEX)
1. 인덱스(INDEX)란?
2. 인덱스의 종류
3. 인덱스를 통한 스캔 방식
4. 포괄(INCLUDE) 열이 있는 인덱스
5. 인덱스 조각화

CHAPTER 02. 통계(STATISTICS)
1. 통계(STATISTICS)란?
2. 통계의 필요성
3. 통계 구성요소
4. 바인드 변수를 사용할 때의 통계 정보 활용
5. 자동 통계
6. 수동 통계

CHAPTER 03. 격리 수준(ISOLATION)
1. 격리 수준(ISOLATION)이란?
2. 격리 수준의 필요성
3. 격리 수준 종류

CHAPTER 04. 조인(JOIN)
1. 조인(JOIN)이란?
2. 조인의 종류
3. 암시적으로 조인이 사용되는 구문들
4. 조인의 힌트

CHAPTER 05. 실행 계획(EXECUTION PLAN)
1. 실행 계획(EXECUTION PLAN)이란?
2. 실행 계획의 중요성
3. 실행 계획 확인 방법
4. 실행 계획을 읽는 방법
5. 실행 계획에 따른 SQL의 처리 과정

CHAPTER 06. 실습
1. RID LOOKUP에 의한 성능 이슈 - 1
2. RID LOOKUP에 의한 성능 이슈 - 2
3. KEY LOOKUP에 의한 성능 이슈
4. 인덱스 부재로 인한 성능 이슈
5. 인덱스 키 누락으로 인한 성능 이슈
6. 인덱스 페이지 분할에 의한 성능 이슈
7. 인덱스를 사용하지 못하는 이슈
8. CROSS APPLY를 이용한 부분 범위 처리
9. CROSS JOIN으로 반복 사용된 테이블 통합
10. 내부 조인의 스캔 범위 개선
11. BETWEEN의 인덱스 스캔 범위 개선 - 1
12. BETWEEN의 인덱스 스캔 범위 개선 - 2
13. IN 조건절의 성능 이슈
14. 조건절 컬럼이 가공됐을 때의 영향
15. SPOOL 연산자 성능 개선 - 1
16. SPOOL 연산자 성능 개선 - 2
17. SPOOL 연산자 성능 개선 - 3
18. TOP EXPRESSION (SUBQUERY)
19. TOP N EXPRESSION (NOT EXISTS)
20. TOP N EXPRESSION의 성능 이슈
21. 중복된 서브 쿼리 사용으로 테이블을 여러 번 읽는 이슈
22. 스칼라 서브 쿼리 성능 이슈
23. NOT IN 조건으로 사용된 서브 쿼리 성능 이슈
24. WITH 절의 성능 이슈
25. EXCEPT 구문 성능 이슈
26. INTERSECT 구문 성능 이슈
27. 데이터 중복 제거에 대한 스캔 범위 개선
28. 변수 테이블의 통계 개선 - 1
29. 변수 테이블의 통계 개선 - 2
30. 변수 테이블의 기능 제약 개선
31. 변수가 사용된 OR 절의 성능 이슈
32. 변수 사용에 따른 카디널리티 추정 이슈
33. CURSOR 성능 이슈 - 1
34. CURSOR 성능 이슈 - 2
35. CURSOR 성능 이슈 - 3
36. COUNT 함수의 OVER 절 성능 이슈 - 1
37. COUNT 함수의 OVER 절 성능 이슈 - 2
38. FUNCTION 성능 이슈 - 1
39. FUNCTION 성능 이슈 - 2
40. FUNCTION 성능 이슈 - 3
41. FUNCTION 성능 이슈 - 4
42. ISNULL() 함수가 사용된 조건절의 성능 이슈
43. MAX() 함수의 성능 개선 - 1
44. MAX() 함수의 성능 개선 - 2
45. MIN() 함수의 성능 개선
46. NULL 값을 포함하지 않는 함수 개선
47. 데이터 형식 우선순위에 의한 암시적 CONVERT
48. 함수를 이용한 문자열 분할 성능 개선
49. 스캔 범위에 따른 블로킹 이슈 - 1
50. 스캔 범위에 따른 블로킹 이슈 - 2
51. DEADLOCK 이슈 - 1
52. DEADLOCK 이슈 - 2
53. 잠금이 전환될 때 발생하는 DEADLOCK 이슈
54. DELETE 구문의 성능 개선 - 1
55. DELETE 구문의 성능 개선 - 2
56. DELETE 구문의 성능 개선 - 3
57. UPDATE / INSERT를 MERGE 문으로 통합
58. 저장 프로시저 성능 이슈
59. 잘못된 통계 정보로 인한 성능 이슈 - 1
60. 잘못된 통계 정보로 인한 성능 이슈 - 2
61. 통계 부재로 인한 성능 이슈
62. REMOTE QUERY - 1
63. REMOTE QUERY - 2
64. REMOTE QUERY - 3
65. PARTITION을 활용한 성능 개선 - 1
66. PARTITION을 활용한 성능 개선 - 2
67. PARTITION을 활용한 성능 개선 - 3

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서비스를 운영/개발하며 엑셈의 솔루션과 노하우가 많은 도움이 되었습니다. 이 책 또한 많은 엔지니어에게 도움이 되길 바랍니다.
- 삼성SDS 정희철 프로(솔루션개발팀) -

국내 최고 수준의 DB관련 기술력과 첨단 솔루션을 보유한 엑셈에서 DBMS 성능 개선 문제로 어려움을 겪는 현업 엔지니어들에게 큰 도움이 될 SQL 튜닝 가이드를 출간한다고 하니 IT 종사자의 한 사람으로 진심으로 감사드립니다.
- 인하대학교 심종환 선생님(정보통신처) -

항상 위급한 상황에 정확한 DB 분석을 통해 DB의 문제점을 찾아 해결해 주셔서 감사합니다.
- 숭실사이버대학교 손영복 과장(정보기술처) -