[지디넷코리아]RDBMS (Relational DataBase Management System)를 기반으로 한 애플리케이션 개발과 서비스 제공이 보편화됐지만, 실제 업무에 대한 이해와 풍부한 경험이나 지식을 두루 갖춘 개발자는 여전히 부족한 상태다. 때문에 기업 정보시스템의 핵심인 RDBMS를 최적화해 구현하기란 상당히 어렵다. 이를 극복하기 위해 많은 업체들은 SQL 구현이나 성능에 가장 중요하고 기본이 되는 초기 업무 데이터베이스 설계를 전문 업체에 의뢰하기도 한다.

데이터베이스 성능 분석
오늘날 데이터베이스 환경은 다층 구조의 복잡성과 대용량 데이터, 엄청난 사용자 증가 현상을 띠고 있다. 데이터베이스 시스템을 관리하는 관리자는 기업내 데이터베이스 성능을 분석하는데 어려움을 겪고 있다. 갈수록 환경 변화와 복잡성이 늘고 있어, 특정한 단일 요소의 분석만으로는 최적화된 시스템 구축을 실현하기에 무리가 따른다.

데이터베이스 성능을 분석하는 목적은 현재의 데이터베이스 성능과 향후의 성능을 비교 분석해, 향후에 발생할 수 있는 문제 요소를 정의하는데 있다. 여기에는 현재의 시스템 성능 최적화만이 아닌, 향후의 안정적인 시스템의 성능과 가용성을 보장하는 것도 포함된다.

성능을 분석하고 진단하는 방법으로는 SLA(Service Level Agreement), 튜닝 등이 있다. 튜닝은 현재의 시스템을 분석해 향후에도 최적화된 응답속도를 보장하는 행위를 지칭하고, SLA는 최종 사용자 입장에서 과거 시스템의 성능과 데이터를 바탕으로 성능 기준점을 추출해 성능과 기준점과의 비교를 통한 성능 분석 방법이라 할 수 있다.
튜닝은 모든 요청의 시작점인 클라이언트에서 시작한다. 클라이언트에서 시작해 애플리케이션 서버와 데이터베이스 서버를 경유, 다시 최종점인 클라이언트로 되돌아오는 응답 속도(Response Time)을 최적화하는 것을 말한다.

이 때 특정 부분만을 특화해 분석하는 행위가 아닌, 프리젠테이션 로직이 구현된 클라이언트와 비즈니스 로직이 구현된 애플리케이션 서버, 실제적인 처리(data process)가 이뤄지는 데이터베이스 서버, 그리고 각 노드 간의 네트워크 타임을 고려한 전반적인 분석이 이뤄져야한다.

최적화된 응답 속도 보장하는 튜닝
각 노드 간의 네트워크 타임은 네트워크의 대역폭, 전송량, 실패율 등에 대한 점검과 함께 노드간에 불필요한 데이터가 전송되는 지에 대해서도 점검할 필요가 있다. 또 추이 분석이나 데이터의 증가량, 사용자 증가에 따른 향후 상황을 예측하기 위해서는 반드시 누적 데이터가 필요하다. 이런 자료를 근간으로 현재와 미래의 상황에 대한 네트워크 사용량 분석 등이 요구된다.

프리젠테이션 부분을 담당하는 클라이언트에서는 시스템 사양이 중요한 역할을 차지한다. 환경이 복잡해질수록 프로그램은 무거워지고, 클라이언트의 메모리나 CPU 사양에 따라 화면에 처리되는 시간까지도 차이가 나기 때문이다.

비즈니스 로직을 담당하는 애플리케이션 서버는 비즈니스 로직 처리 시간이 상당히 중요한 부분을 차지한다. 연결 처리 부분도 무시할 수 없지만 대부분의 시간이 비즈니스 로직 처리에 소요된다고 봐도 무방하다.

실질적인 데이터가 처리되고 가장 중요한 분석 대상이 되는 데이터베이스 처리 시간을 살펴보면, 복합적인 요소들이 분석 대상이 된다. 그러나 시스템 환경이 아무리 복잡하다해도 데이터베이스에서 일의 주체는 프로세스다. 이런 서버 프로세스가 시스템 자원(CPU, 메모리, I/O, 네트워크)을 빌어 일을 수행하고, 또 데이터베이스 내부 자원(latch, enqueue 등)의 허락을 받고 일(SQL)이 처리된다.