Index Optor

Even while you sleep, “Query Medic” continues to tune your poor-performing SQL.
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인데싱의 한계와 성능
인력으로 테이블의 모든 Access Path를 전수 분석하는 일은 현실적으로 불가하며, 부적합 인덱스 운영 및 누락으로 예기치 못한 시스템 장애를 초래합니다.
DML SQL 오버헤드 증가
조회 성능 개선에만 치우쳐 설계된 과다한 인덱스는 등록/수정/삭제(DML) 성능을 심각하게 훼손하고 시스템 부하를 유발합니다.
미사용/중복 인덱스 낭비
사용하지 않거나 유사한 중복 복합 인덱스가 DB 스토리지 용량을 잠식하고 리소스를 불필요하게 낭비하는 주범이 됩니다.
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1
검증 DB 기반 인덱스 최적화 시뮬레이션
운영 DB에서 SQL 데이터만 완벽하게 정제 수집한 후, 검증(테스트)용 DB에서 가상 인덱스 적용으로 독자적 인덱스 최적화 작업을 수행함으로써 운영중인 시스템에 인덱스 최적화로 인한 어떤 부하도 주지 않습니다.
2
수행속도/I/O 개선율 및 복합 DML 영향도 분석
인덱스 최적화 과정에서 최적화 전후 대비 SQL 수행 속도(Elapsed Time)와 Disk I/O(Buffer Gets) 개선 지표를 정확히 산정 비교하는 것은 물론, INSERT/UPDATE/DELETE 수행에 미치는 부작용 오버헤드까지 시뮬레이션합니다.
3
미사용/중복 인덱스 정리 & 무중단 DDL 이행 자동화
활용 빈도가 소멸하여 시스템 부하만 가중시키고 공간을 차지하는 불필요 인덱스를 추출합니다. 이행 시에는 서비스 중단이 없도록 Tablespace 독립 구성, Parallel Degree 병렬도 최적화, Online DDL 옵션을 적용해 안전성을 보장합니다.
Special Feature
운영 시스템 부하없이
가상 인덱스로 검증
실제 물리 인덱스를 생성하기 전, DB의 메타스토어 세션 제어를 이용해 가상(Virtual) 인덱스를 임시 바인딩하여 99.9% 정확한 사전 연산 결과를 도출합니다.

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테스트 DB
SQL
통합테스트 단계

운영 DB
SQL
실행 SQL 수집
최적 인덱스
자동설계
인덱스 최적화
전/후 SQL 성능
비교 시뮬레이션
최적 인덱스
추천 (가이드)
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Boost application performance, cut costs, and maximize customer satisfaction by optimizing your database performance
1
실행 SQL 수집

DB

실행 SQL 수집


2
인덱스 최적화 설계
Access Path
분석
-
테이블 사이즈
-
NDV
-
Selectivity
-
=,>,<,between
인덱스 설계
-
Add
-
Modify
-
Unused
3
최적 인덱스 추천
인덱스 성능
시뮬레이션

SQL 성능
비교 분석

현행
인덱스
환경

오픈팝 추천
인덱스
환경

최적 인덱스
가이드
-
Add 23
-
Modify 4
-
Unused 1
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Response & I/O Improvement

DB 자원 사용량
단기간에 극적 최소화

인덱스 최적화로
수배~수십배 성능 향상
-
DB 리소스 절감
-
SQL 수행 속도 개선
* 다수의 신규 시스템 구축 프로젝트 실증 검증 기준

개발·테스트·검증·운영 단계별 인덱스 최적화 작업 반복 수행 가능

최적의 알고리즘 기반 자동화 기능을 통해, 단시간에 인덱스 최적화 수행

미사용(Unused) 인덱스 및 기존 인덱스 문제점 개선 기회 제공

SQL 전수 분석을 통한 인덱스 최적화로 인력 운용 효율화 및 업무 생산성 향상

AI-based SQL auto-tuning solution
Boost application performance, cut costs, and maximize customer satisfaction by optimizing your database performance

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