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표제지

Abstract

초록

목차

제1장 서론 10

1.1. 연구 배경 10

1.2. 연구의 방법 및 구성 11

제2장 이론적 배경 12

2.1. SAP ERP 시스템 12

2.2. SAP Archiving 정의 및 개념 16

2.3. SAP Archiving을 통한 SAP 데이터 관리의 문제점 18

2.4. Compression 개념 및 알고리즘 22

2.4.1. Index Key Compression 22

2.4.2. OLTP Table Compression 24

2.5.3. Compression의 문제점 28

제3장 Archiving과 Compression의 성능 비교 실험을 위한 설계 29

3.1. 설계 배경 및 절차 29

3.2. 성능분석 실험환경 30

3.3. 프로그램 응답속도 분석 도구 31

3.4. SQL 성능 분석 도구 31

제4장 실험분석 33

4.1. 데이터베이스 증가량 분석 33

4.2. 실험대상 선정 및 효율적인 Compression을 위한 방법론 34

4.2.1. Archiving 대상 Table 선정기준 34

4.2.2. Archiving 대상 Table 점유율 분석 36

4.2.3. Archiving 오브젝트(Standard/CBO) 선정리스트 37

4.2.4. Compression 대상 선정기준 39

4.2.5. Compression 대상 Table 점유율 분석 40

4.3. SAP Archiving과 Compression의 성능 및 데이터SIZE 비교분석 44

4.3.1. 프로그램 응답속도 비교 46

4.3.2. SQL 성능 비교실험 47

4.3.3. CPU 사용률 비교 52

4.3.4. 데이터 SIZE 비교 53

4.4. 주요 성능 효과 비교 56

제5장 결론 및 향후 연구 과제 58

5.1. 결론 58

5.2. 향후 연구 과제 59

참고문헌 61

표목차

[표 2-1] A社의 Archiving System 구축비용 19

[표 2-2] A社의 SAP시스템 데이터 증가에 따른 스토리지 구매 비용 20

[표 2-3] Compression 권장버전 27

[표 3-1] 실험환경 시스템정보 30

[표 4-1] A社의 데이터 증가량 33

[표 4-2] Standard Archiving 오브젝트 37

[표 4-3] CBO Archiving 오브젝트 37

[표 4-4] SAP에서 Compression 불가 Table 유형 41

[표 4-5] Compression 제외 Table 건수와 SIZE 42

[표 4-6] Top20 프로그램 응답속도 비교 46

[표 4-7] Buffer Gets 비교 48

[표 4-8] CPU Time 비교 48

[표 4-9] Optimizer Cost 비교 49

[표 4-10] User I/O Time(sec) 비교 49

[표 4-11] 테이블의 압축과 SQL 성능 비교 51

[표 4-12] Archiving 후 변경된 데이터 Size 53

[표 4-13] Archiving 후 Size 감소율과 증가율 예측 53

[표 4-14] Compression 후 변경된 데이터 Size 54

[표 4-15] Compression 후 Size 감소율과 증가율 예측 54

[표 4-16] 예상 데이터증가 SIZE 55

[표 4-17] 비용 57

그림목차

[그림 2-1] 간단히 도식화한 ERP 비즈니스 프로세스 13

[그림 2-2] SAP R/3 System Architecture 14

[그림 2-3] SAP ERP DB Interface 15

[그림 2-4] SAP Archiving Architecture 17

[그림 2-5] A社 SAP시스템 데이터 누적현황 20

[그림 2-6] B社 데이터 누적현황 21

[그림 2-8] Prefix 컬럼 개수에 따른 Index Block 구조 23

[그림 2-9] OLTP Table Compression Block 구조 25

[그림 2-10] OLTP Table Compression 프로세스 26

[그림 3-1] 프로그램 수행시간 분석 31

[그림 4-1] Archiving 대상 Table 선정 35

[그림 4-2] Archiving 대상 DB오브젝트 분포도 36

[그림 4-3] Compression대상 선정기준 40

[그림 4-4] Compression대상 DB오브젝트 분포도 41

[그림 4-5] Index Key Compression Prefix값 선정예제 43

[그림 4-6] Archiving과 Compression 성능 실험대상 45

[그림 4-7] Archiving과 Compression 성능 실험대상 선정기준 45

[그림 4-8] Compression 후 변경된 Plan 50

[그림 4-9] 변경된 Plan 수정 50

[그림 4-10] Archiving 적용 시 CPU 사용률 52

[그림 4-11] Compression 적용 시 CPU 사용률 52

[그림 4-12] 데이터 증가추이 비교 55

[그림 4-13] 프로그램 응답속도 개선 56

[그림 4-14] 데이터 SIZE 감소 56

[그림 4-15] CPU 사용률 57

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