이 책은 SQL 성능 향상 기술을 신속하게 습득하고자 하는 개발자를 위해 집필되었다. 비록, PostgreSQL을 기반으로 작성되었지만, 타 DBMS를 사용하는 개발자들에게도 SQL 성능 최적화 기술을 습득하는 데 큰 도움이 될 것이다.<br /><br />개발자가 SQL을 작성하여 필요한 데이터 집합을 정의하면, DBMS의 두뇌라고 할 수 있는 옵티마이저가 최적의 실행계획을 생성하여 이를 수행한 후 결과를 반환한다. 대부분의 경우, 옵티마이저는 최적의 실행 계획을 생성하여 효율적으로 쿼리를 처리한다. 그러나 때때로 옵티마이저가 비효율적인 실행 계획을 생성하는 경우가 발생할 수 있다. 이는 오픈 소스 DBMS든 상용 DBMS든 옵티마이저가 완벽하지 않기 때문이다. 이 책을 끝까지 읽으면, 왜 완벽한 옵티마이저를 만드는 것이 어려운지 이해하게 될 것이다. 개발자가 옵티마이저의 원리를 이해한다면, 기대했던 성능이 나오지 않을 때 쿼리를 적절히 수정하여 문제를 해결할 수 있다.<br />이 책에는 다양한 예제가 포함되어 있으므로, 실습을 통해 독자들은 SQL 튜닝 방법을 실전에서 활용할 수 있을 것이다.<br /><br />이 책은 다음과 같은 독자를 대상으로 한다. <br />? SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE 문을 작성해 본 경험이 있는 개발자<br /> - SELECT 문 작성 경험이 없는 초보자는 다른 서적을 참고하기 바란다.<br />? SQL 튜닝 경험이 없는 개발자<br /> - SQL 작성 후 원하는 성능이 나오지 않아 개발 효율이 떨어졌다면, 이 책의 내용을 학습 후 짧은 시간에 쿼리를 최적화하고 개발 업무에 집중할 수 있게 된다.<br />? PostgreSQL을 처음 접하는 SQL 튜너<br /> - 저자가 지난 5년간 PostgreSQL 튜닝 업무에서 경험한 다양한 사례를 기술하였으므로, 이 책을 주말에 읽고 실습하면 바로 PostgreSQL 튜너로서 활동할 수 있다.<br />

6. SQL 튜닝 기법
6.8 Sort 튜닝
6.9 GROUP BY 수행 위치 조정
6.10 WITH절 활용
6.11 조인 순서 제어
6.12 최근 데이터 추출
6.13 테이블 중복 사용 제거
6.14 변수 값 실행 계획 제어
6.15 중복 값 제거
6.16 업무 로직 활용
6.17 기타
6.18 SELECT FOR UPDATE
7. 테이블 Partitioning과 parallel processing
7.1 테이블 Partitioning
7.1.1 Partitioning 개요
7.1.2 Range Partitioning
7.1.3 List Partitioning
7.1.4 Hash Partitioning
7.1.5 복합 Partitioning
7.1.6 Partition Pruning
7.1.7 조건절 확장
7.1.8 Partitioning 한계
7.1.9 Stable 함수 문제
7.1.10 Partitioning 관리 DDL
7.2 Parallel processing
7.2.1 기본 개념
7.2.2 Parallel Seq Scan
7.2.3 Parallel Index Scan
7.2.4 Nested Loop Join
7.2.5 Hash Join & Parallel Hash Join
7.2.6 Merge Join
7.2.7 Parallel Append
7.2.8 Gather Merge
7.2.9 Update or Delete 최적화
7.2.10 parallel processing 제약 쿼리
8. User Defined Function 최적화
9. 테이블 설계화 성능
10. 부록
10.1 PostgreSQL 16 설치 방법
10.2 DBeaver 설치 방법
10.3 pg_hint_plan 설치 방법