Transcript Generating Higher Value at IBM IBM Strategy and Roadmap to

더욱 강력해진 DB2 for i 6.1
2009. 5. 12
© 2009 IBM Corporation
DB2 for i 개발 전략
 자가 관리 데이터베이스
–
자동화를 통한 TCO 절감
–
확장성
–
통합: 내장된 보안 및 감사
–
안정성
 비즈니스 개방성
–
SQL, 전략적인 인터페이스
–
최신의 표준
 혁신적인 어플리케이션
–
SQL & 데이터 중심 프로그래밍
–
SOA로의 전환
 비즈니스 인텔리전스
2
–
저장 -> 관리 -> 분석
–
엔드 유저 쿼리와 레포팅 기능
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DB2 for i 6.1 의 새로운 기능
기능
3
어플리케이션
유연성 및
호환성






SQL & RPG 통합
향상된 JDBC & .NET 지원
Skip Locked Data
Extended Indicator Variables
VALUES on FROM
숨겨진 Timestamp 컬럼
 DB2 Family 호환성
– OLAP 지원 : Cube & Rollup
– INSERT on FROM
– 지원하지 않는 문법 허용
– AES 암호화
온 디맨드 &
가용성
 온라인 리오그 기능 향상
 라이브러리-수준 저널링
성능
 SQL Query Engine 향상
– Sort sequence 지원
– Self-Learning Optimizer
– EVI-Only Processing
 Derived SQL Indexes
 Full Opens 성능 향상
 Client Special Registers
사용 편의성
 System i Navigator 향상
– 성능 분석 기능 향상
– 스프레드시트 통합
– Plan Cache 기능 향상
– Index Advisor 기능 향상
DB2 Web Query for System i
OmniFind Text Search Server
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어플리케이션 개발 지원 기능
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새로운 IBM i 어플리케이션 개발 지원 기능
 RPG & SQL 통합
–
IFS 소스 파일 지원
–
Variable Scoping
–
SQLCA 변수(예: SQLSTATE)에서 LIKE 지원
–
SQL 소스 코드 에러 해결 기능과 WDSC의 통합
–
IBM Application Development Tools에서 SQL 지원
• SQL 문법 하이라이트 표현
• SQL문 템플리트 기능
• 형식화 (Formatting)
 ILE COBOL SQL Precompiler에서 Unicode 데이터 지원
 SQL 스크립팅
–
RUNSQLSTM 기능 향상
• IFS 파일: 더 크고 & “더 넓은” SQL 스크립트 지원
• “더 넓은” 소스 멤버 지원을 위한 MARGINS 파라미터
• CL 명령어 지원 (CL: CRTLIB testlib;)
–
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db2 qshell 유틸리티 기능 향상
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RPG SQL Precompiler Variable Scoping
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업계 표준 어플리케이션 인터페이스 지원
 JDBC
–
–
–
–
JDBC 4.0
메타데이타 API에서 별명(Alias) 지원
DEFAULT 값 리턴
Update 횟수 리턴
 ADO.NET
–
–
–
–
–
ADO.NET 2.0
Visual Studio 통합
분산 트랜잭션
Multi-row Insert
향상된 데이터 타입 지원
 CLI
–
–
–
–
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보다 많은 API에서 유니코드 데이터 지원
메타데이타 API에서 별명(Alias) 지원
Row-wise array INSERT
완전한 ISO timestamp 지원
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RPG & SQL 통합 – 문법 하이라이트 기능
 ILE RPG의 Free Format과 Fixed Format 에서 모두 SQL 문법 하이라이트 기능 지원
–
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Websphere Development Studio Client 7.0 & Rational Developer for System i 7.1 이상
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RPG & SQL 통합 – 템플리트 기능
 ILE RPG Free format 편집시 SQL 코딩을 보다 손쉽게 할 수 있도록 편집 가능한 SQL문
템플리트 지원
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Reusability with Extended Indicator Variables
 Extended Indicator Variables 을 사용하여 SQL문을 재사용할 수 있습니다.
–
각각 서로 다른 컬럼 조합으로 UPDATE 문을 코딩하지 않고도, 단일 UPDATE문을 재사용할 수
있습니다.
–
INSERT VALUES & PREPARE문에 Indicator variables 을 사용할 수 있습니다.
Indicator Values
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의미
0
주어진 값 사용
-1,-2,-3,-4,-6
NULL 값 사용
-5
디폴트 값 사용
-7
컬럼 제외
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Skip Locked Data로 확장성 향상
 디폴트로 모든 DB2 요청은 요청 데이터의 Lock(잠금)이 해제되기를 기다립니다.
 SKIP LOCKED DATA 구절은 이러한 디폴트 반응을 변경할 수 있습니다.
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–
Cursor Stability(*CS)와 Read Stability(*RS) 레벨에서만 사용 가능
–
Insert & Update문에서도 사용 가능
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INSERT on FROM (Select From Insert)
 Identity 컬럼으로 생성된 값을 간단히 액세스할 수 있습니다.
–
이전에는 별도의 추가 SQL문 오버헤드가 필요했습니다. (IDENTITY_VAL_LOCAL function)
–
이전에는 Blocked Insert 문을 사용할 수 없었습니다.
[ 예제 ]
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VALUES on FROM
 개발자가 동적으로 쿼리 정의의 일부로 Temporary Table을 생성할 수 있습니다.
–
어플리케이션에서 SQL로 in-memory 테이블을 사용할 수 있습니다.
–
테이블 없는 쿼리를 지원합니다.
[ 예제 ]
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SQL & DB2 기능
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데이터 액세스
 SQL OLAP 기능 확장 – Grouping Sets & Super Groups
 더 “유연해진” FROM 절
–
VALUES on FROM
–
INSERT on FROM
–
FULL OUTER JOIN
 SQL 함수 툴셋 확장
–
데이터 암호화 함수: ENCRYPT_AES
–
문자열 처리 함수: ASCII & CHR
–
날짜 및 시간 처리 함수
• TIMESTAMP_FORMAT & VARCHAR_FORMAT
• MONTHS_BETWEEN
• ROUND_TIMESTAMP & TRUNC_TIMESTAMP
 제한 증가
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–
GROUP BY에서 최대 120개 컬럼 지원
–
128-바이트 커서 및 문장 이름 지원
–
64K Result Set 부분적 지원 (V5R4)
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Grouping Sets 및 Super Groups (ROLLUP & CUBE)
 많은 BI 어플리케이션과 OLAP 툴은 트랜잭션 데이터를 계층적이고 다차원적인 집합
뷰로 조회합니다.
–
사용자는 여러 가지 수준에서 결과를 보아야 합니다.
–
사용자는 여러 가지 관점에서 결과 데이터를 보아야 합니다.
–
현재의 Grouping 지원 기능은 1차원의 집합만을 지원합니다.
예: SELECT country region, store, product, SUM(sales) FROM trans GROUP BY country
region, store, product
–
이러한 기능을 위해서는 개발자의 추가적인 코딩이 필요했습니다.
 V6R1 Grouping 및 OLAP 기능은 단일 SQL 문으로 다양한 방식으로 데이터를
Grouping할 수 있게 해줍니다.
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–
GROUPING SETS
–
ROLLUP
–
CUBE
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ROLLUP
 GROUP BY 구절에서 ROLLUP을 사용하면 Group 컬럼을 각 계층별로 집합하여 요약
데이터와 함께 보여줍니다.
–
ROLLUP(Country, Region) 은 다음과 같은 수준에서 데이터를 보여줄 것입니다.
• (Country, Region)
• (Country)
• ( ) << represents Grand Total
 예제 쿼리:
SELECT country, region, SUM(sales)
FROM trans
GROUP BY ROLLUP (country, region)
GROUP BY
Country,
NULL
GROUP BY
NULL, NULL
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Country
Region
SUM(Sales)
Canada
NW
100,000
Canada
-
100,000
U.S.A.
NE
450,000
U.S.A.
NW
940,000
U.S.A.
SE
550,000
U.S.A.
SW
1,310,000
U.S.A.
-
3,250,000
-
-
3,350,000
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CUBE
 GROUP BY 구절에서 CUBE를 사용하면 Grouping 컬럼으로 가능한 모든 조합의 집합
데이터를 보여줍니다.
–
CUBE(Country, Region) 는 다음과 같은 수준에서 데이터를 보여줄 것입니다.
•
•
•
•
(Country, Region)
(Country)
(Region)
( ) << Grand Total
 예제 쿼리:
SELECT country, region, SUM(sales)
FROM trans
GROUP BY ROLLUP (country, region)
GROUP BY
Country, NULL
GROUP BY
NULL, NULL
GROUP BY
NULL, region
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Country
Region
SUM(Sales)
Canada
NW
100,000
Canada
-
100,000
U.S.A.
NE
450,000
U.S.A.
NW
940,000
U.S.A.
SE
550,000
U.S.A.
SW
1,310,000
U.S.A.
-
3,250,000
-
-
3,350,000
-
SE
550,000
-
SW
1,310,000
-
NE
450,000
-
NW
1,040,000
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GROUPING SETS
 GROUP BY 구절에서 GROUPING SET 을 사용하면, 다양한 Grouping 컬럼의 집합
데이터를 보여줍니다.
–
GROUPING SETS((Country, Region), (Country, Store)) 는 다음과 같은 수준에서 요약
데이터를 보여줄 것입니다.
• (Country, Region)
• (Country, Store)
–
CUBE 와 ROLLUP 이 Grouping Sets 와 함께 사용될 수도 있습니다.
• 주의: 이러한 유형의 조합은 쿼리 결과에 Grouping Set 수가 막대하게 증가할 수 있으니 주의하여
사용하십시오.
 예제 쿼리:
SELECT country, region, SUM(sales)
FROM trans
GROUP BY GROUPING SETS((country, region), (country, store))
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GROUPING SETS 결과 예제
 SELECT country, region, SUM(sales)
FROM trans
GROUP BY GROUPING SETS((country, region), (country, store))
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Grouping Sets & Super Groups 고려사항
 GROUPING 함수를 이용하여 주요 데이터나 DB2 Group 처리에서 NULL 값이
있는지를 확인할 수 있습니다.
–
Grouping Set이나 Super Group 처리로 만들어진 Grouping 컬럼이 NULL 값을 포함하고
있는 경우 1을 리턴합니다.
–
Grouping 컬럼이 “실제” GROUP BY 값을 포함하고 있는 경우, 0을 리턴합니다.
예제: SELECT country, region, store, GROUPING(store), SUM(sales) FROM trans WHERE
transYear=2006 GROUP BY GROUPING SET((country, region),(country, store))
 성능 고려사항
–
Local, Equal selection predicate와 함께 모든 Grouping 컬럼을 포함하는 인덱스를 만드는
것이 성능에 도움이 됩니다.
• 상단의 예제 쿼리에 가장 적합한 Index Key : (transYear, country, region, store)
• Index Advisor 도 새로운 Grouping 기능을 지원합니다!
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데이터 정의(DDL) 개선 사항
 CREATE TABLE
–
새로운 데이터 타입
• DECFLOAT
• NCHAR, NVARCHAR, NCLOB (UTF-16)
–
새로운 컬럼 속성
• Hidden column
• Row change timestamp




지원하지 않는 문법 허용
IASP 수준 암호화(AES)를 통한 “자동화된” 암호화 기능
Derived SQL Indexes
UDF (User-Defined Function) 기능 향상
– ALTER FUNCTION 지원
– RETURN 구절에서 Common Table Expressions 지원
 기타
– COMMENT & LABEL 에서 메타데이터 지원
– Statement-level Instead Of Triggers
– 각 테이블의 NEXT_IDENTITY_VALUE 이 QSYS2.SYSPARTITIONSTAT에 추가됨
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새로운 컬럼 속성 – Hidden Timestamp
 Row-level 변경 시간을 추적할 수 있는 Implicitly Hidden과 Row Change
Timestamp 속성이 추가되었습니다.
– 개별적으로 사용할 수 있습니다
– Hidden Timestamp 컬럼을 만들 때 조합하여 사용할 수 있습니다.
– Hidden Timestamp 컬럼은 Optimistic Locking 을 구현할 때 사용할 수 있습니다.
• update lock이 없는 행의 값을 읽습니다.
• Fetch한 값으로 계산을 수행합니다.
• 행이 변경되었는지를 timestamp 컬럼을 체크하고 새로운 값으로 업데이트 합니다.
CREATE TABLE tickets(
ticket_ord
INTEGER,
ticket_qty
INTEGER,
ticket_event
VARCHAR(10),
ticket_ts
TIMESTAMP NOT NULL
IMPLICITLY HIDDEN
FOR EACH ROW ON UPDATE AS ROW CHANGE TIMESTAMP);
INSERT INTO tickets VALUES(1,11,’mvGAME1’),
(2,8,’ihGAME4’);
주의 :INSERT할 때는 3 컬럼의 값만 사용합니다.
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새로운 컬럼 속성 – Hidden Timestamp
 INSERT 문 실행 이후의 테이블 데이터
SELECT * FROM tickets
 INSERT & UPDATE 문 실행 이후의 테이블 데이터
UPDATE tickets SET ticket_qty = 6 WHERE ticket_ord = 2;
SELECT ticket_ord, ticket_qty, ticket_event, ticket_ts FROM tickets
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지원하지 않는 문법 허용
 DB2 for i에서 필요하지 않는 문법은 무시하고 허용하도록 SQL parser 가
개선되었습니다.
–
IBM i의 독특한 아키텍쳐로 인해 불필요한 일부 SQL문과 구절을 무시합니다.
–
포팅 프로세스 시간을 보다 단축할 수 있습니다.
 예제:
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가용성 및 복구 기능
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데이터베이스 가용성 및 복구
 DB2 엔진
– “온라인” Reorganize의 확장성 향상
– Cross-Site Mirroring (XSM) Switchover 시 Transaction Quiesce 기능 지원
– 데이터베이스 복구 시 Deferred Dependent object processing 기능
• Index, LF, MQT와 주요 테이블이 다른 라이브러리에 있을 때 복구를 완전하게 할 수
있도록 해줍니다.
• Index rebuild를 최소화할 수 있습니다.
• 새로운 RSTDFROBJ 명령어
– Object identifier 보존
• CRTDUPOBJ & CPYLIB의 File Identifier
• CPYSRCF & CPYF의 Member Identifier & 변경 날짜
– SQL Package Integrity
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데이터베이스 가용성 및 복구
 저널링 기능 향상
– 새로운 STRJRNLIB 명령어 : 라이브러리 수준 저널링 지원
• DB2 오브젝트의 “자동” 저널링 지원
• QDFTJRN data area와 유사한 기능
– Start Journal 명령어에서 *ALL 지원
– DDL 저널링 기능 향상
• APYJRNCHG 와 APYJRNCHGX 이 합쳐짐
• SQE 컬럼 통계 생성
• Change Member 기능 향상
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성능
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SQL Query Engine (SQE)
 제약사항이 없어졌습니다.
– National Language Sort Sequences
– Translation 지원 (UPPER, LOWER, 등)
– User-Defined Table Functions
– 남은 제약사항
•
•
•
•
ICU 2.6.1 Sort Sequences
Non-SQL Interfaces (OPNQRYF, Query/400, QQQQRY api)
FROM 절에서의 Logical File 참조
테이블에 Select/Omit Logical Files 이 정의된 경우
 기술적인 진보
– 자가 학습 쿼리 최적화
– 자가 조정 쿼리 실행
QAQQINI 파라미터
“IGNORE_DERIVED_INDEX”의
디폴트 값이 *NO에서 *YES로
변경되었습니다.
– 더욱 빨라진 최적화 속도
– 더욱 똑똑한 CASE 처리
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SQL Derived Index
 SQL 키 정의할 때, 표현식, 함수, 연산자를 사용할 수 있어, 복잡한 쿼리에서 Query
Optimizer가 인덱스를 보다 자주 사용할 수 있게 되었습니다.
–
SQE optimizer는 전체 지원 가능 (CQE optimizer는 부분적인 지원 가능)
–
예제:
CREATE INDEX ix_TotalSalary ON employees (Sales + Bonus)
CREATE INDEX ix_FullName ON employees (CONCAT(CONCAT(FName,’ ‘), LName))
 대소문자를 구분하는 검색의 성능이 대폭 향상되었습니다.
SELECT cust_id, cust_phone FROM customers
WHERE UPPER(company_name) = ‘ACME’
CREATE INDEX ix_uCompName ON customers(UPPER(company_name))
 Sparse Index(예: Select/Omit criteria)를 작성할 수 있습니다. 그러나 현재 SQE
Optimizer에서는 인식되지 않습니다.
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–
DDS Select/Omit logical의 SQL 대체
–
예: CREATE INDEX cust_ix1 ON customers(cust_id) WHERE activCust=’Y’
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기타 성능 향상
 SQL 성능
–
Full Open 성능 (ie, 첫번째 실행시)
–
스토어드 프로시져 CALL 캐싱
–
Result Set의 가변 길이의 컬럼 압축
–
더욱 효율적인 Alter Table
–
더욱 빨라진 BLOB 과 CLOB의 Reorganize
–
OPNQRYF 및 Query/400 지원 기능 향상 (1000 record)
–
개선된 host variable 과 parameter marker value collection (3010 record)
–
Query Governor 와 TCP/IP Ports 용 새로운 필터
–
SQL_FLAGGER: 표준이 아닌 SQL 문법 표시
–
SQL_STMT_REUSE: SQL Package 반응을 커스터마이징
–
SQL_PSEUDO_CLOSE: 디폴트 ODP 재사용 알고리즘을 Override
–
QSYS2.OVERRIDE_QAQQINI 프로시저 : QAQQINI 사용을 커스터마이징
 기타
 Database Monitor
 새로운 QAQQINI 옵션
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IBM i V6R1 JDBC 워크로드 성능 향상
 JDBC, DB2 for I, Java 성능 향상
–
64K 페이지 포함 (P5+ 이상만 해당)
–
대부분은 V6R1에서 성능 향상
 V5R4 PTF를 통해 일부 성능 향상
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성능 분석 단순화
 SQL 요청과 어플리케이션을 연결할 수 있도록 Client Special Register가
추가되었습니다.
 CURRENT CLIENT_ACCTNG
 CURRENT CLIENT_APPLNAME
 CURRENT CLIENT_PROGRAMID
–
어플리케이션에서 사용할 수 있는 API 제공
• SQLESETI i5/OS API (스토어드 프로시저 예: ibm.com/systemi/db2/db2code.html)
• CLI SQLSetConnectAttr() 함수
• JDBC setClientInfo 커넥션 메소드
 데이터베이스 모니터 & “SQL Details for Job” 툴로 액세스가 가능
–
1000 record type
–
Register 값은 SQL로도
조회 가능
SELECT
CURRENT
CLIENT_APPLNAME
FROM anyTable
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사용 편의성 및 관리 기능
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System i Navigator 기능 향상
 OnDemand Performance Center
•
•
•
•
•
•
•
•
스프레드쉬트 통합
컬럼 편집
Index Advice Condenser (PTF)
Fast monitor summary compare
Plan Cache Resize & Event Monitor
향상된 Plan Cache 분석
Visual Explain While Running
Special Client Register
•
•
•
•
향상된 Font Sizer
SQL Syntax Flagger
Source Member 통합
UTF-8 지원
 Run SQL Scripts
 데이터베이스 관리
• Show object locks (WRKOBJLCK)
• Schema-level Index Evaluator
• SQL Details for Job 기능 향상
 Health Center
•
•
•
•
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Environmental limits
저널과 저널리시버
프로시져와 패키지
테이블 활동
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SQL Performance Monitors – 빠른 요약 비교
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SQL Performance Monitors – 분석 결과 공유
 분석 결과를 스프레드 시트나 다른 파일 형식 (예: CSV)으로 저장할 수 있습니다.
 Run SQL Scripts 인터페이스에서도 결과를 저장할 수 있습니다.
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SQL Performance Monitors – 분석 편집 가능
 가장 “중요한” 컬럼을 집중적으로 분석할 수 있도록 컬럼을 편집할 수 있습니다.
 세션과 서버가 달라져도 편집된 컬럼 항목은 계속 유지됩니다.
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System i Navigator – Index Advisor 기능 향상
• DB2 “Condenser” 는 권장
인덱스를 검토하고 단순하게
해줍니다.
• Index Advisor 에서 한번
클릭만으로 여러 개의 인덱스를
선택하고 작성할 수 있습니다.
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System i Navigator – Index Evaluator 기능 향상
• Index 사용 통계를 새로
시작(Reset)할 수 있습니다.
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System i Navigator – Plan Cache 분석 기능 향상
 Plan Cache 제한을 둘 수 있게 되었습니다.
–
“속성” 보기에서 캐시 크기를 변경할 수 있습니다.
–
이벤트 모니터를 사용하여 캐시에서 삭제된 문장을 확인할 수 있습니다.
–
수동으로 문장을 삭제하거나 “표시”할 수 있습니다.
–
평균 처리 시간
–
Plan Cache 점수
–
연관된 Job
 Plan Cache 컨텐츠에서 새로운 데이터를 볼 수 있습니다.
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System i Navigator – Health Center Environmental Limits
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IBM Data Studio
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IBM Data Studio
Design
Optimize
Operate
생산성 향상
Java, XML, SOA development
Task automation
Team alignment
IBM Infosphere Data Architect
(Rational Data Architect)
Develop
Standards
Models
Policies
Deploy
Service 질 향상
Performance optimization
Increased security
Increased quality
IBM Data Studio Developer and
pureQuery
A collaborative data design tool to understand
An integrated development environment for rapidly
information assets and their relationships, model creating and testing database and pureQuery
data, and enforce enterprise standards for data applications and services.
quality and consistency
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효율성 향상
CPU Capacity
Error reduction
Problem isolation
IBM System i Navigator
An administration environment to reduce
application outages by automating and
simplifying complex DB2 structural changes.
Improve availability with early problem
detection, isolate problems faster and with
fewer resources and free up DBA time to
focus on value-creation activities
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Data Studio Developer

개발자의 데이터베이스 어플리케이션 개발을 돕는 다섯 가지 핵심 기능
1. 데이터베이스 오브젝트 관리
– Create/Alter/Drop
2. 쿼리
– SQL 개발/실행, SQL/XML, XQuery
3. 스토어드 프로시저
– SQL 및 Java 개발 / 전개 / 디버깅
4. Data Web Service
– 개발 / 전개
5. Java Data Access 어플리케이션
– 동적 & 정적 pureQuery의 개발 / 전개 / 디버깅
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1. 데이터베이스 오브젝트 관리













스키마
별명
종속성
MQT
별명
패키지
시퀀스
스토어드 프로시저
테이블
UDF(사용자 정의 함수)
UDT(사용자 정의 유형)
뷰
사용자
Create, Alter, Drop, Browse, Filter
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2. 최적의 데이터 쿼리
- SQL 통합 편집기
 최적의 쿼리를 편집
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–
데이터베이스 오브젝트에 관한
컨텐츠 지원
–
빠른 인터랙티브
엔드 유저 피드백
–
확장 가능한 템플리트
–
다중 SQL 문 테스팅
–
SQL 컨텐츠
지원/팁 제공
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3. 스토어드 프로시저
- 개발, 디버그, 전개
 Java 스토어드 프로시저
–
DB2 for LUW
– V9.1, v9.5.
–
DB2 for z/OS
– V8.1, v9.1
–
DB2 for i5/OS
– V5R4, V6R1
 SQL PL 스토어드 프로시저
–
DB2 for LUW
– V8.2, v9.1, v9.5
–
DB2 for z/OS
– v8, v9
–
DB2 for i5/OS
– V5R4, V6R1
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3. 스토어드 프로시저
- JDBC와 SQLJ의 통합 편집기 및 디버거
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3. 스토어드 프로시저
- JDBC와 SQLJ의 통합 편집기 및 디버거
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3. 스토어드 프로시저
- SQL PL의 통합 편집기 및 디버거
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