티베로 편집하기 (부분)

==특징==
티베로는 각각의 클라이언트 요청을 기존에 생성되어 있는 [[스레드]](thread)로 연결하는 멀티 스레드, 멀티 프로세스 구조를 채택하여 사용자가 늘어나도 시스템 오버헤드가 적고, 비용기반 최적화에 기반한 질의 처리의 성능 최적화 구현 및 사용자 개입 없이 질의를 최적화하는 역동적인 샘플링 지원을 한다. 다중버전 동시성 제어기법을 통한 다중사용자접속의 동시 처리의 성능을 향상하여, 쓰기 작업이 읽기 작업을 차단하거나 읽기 작업이 쓰기 작업을 차단하는 상황이 발생하지 않는 멀티 스레드, 멀티 프로세스 기반의 고성능 구조를 가지고 있다. 그리고 시스템 장애나 오류 등에 의해 데이터베이스에 물리적인 데이터 손상이 발생할 경우를 대비하기 위해서 다양한 [[백업]] 방법이 제공되며, 장애 발생 시점이나 특정 시점 까지 데이터베이스를 복원함으로써 정상적인 데이터베이스 운영을 가능하게 하는 복구 기능을 지원하여 안정성을 향상시킨다. 마지막으로 데이터베이스 관리 시스템 관리와 개발이 가능한 티비어드민(tbadmin)을 제공하여 관리와 개발이 용이하고, 마이그레이션 유틸리티인 티비마이그레이터(tbmigrator)를 제공하여 GUI 상에서 소스 데이터베이스와 타깃 데이터베이스를 편리하게 지정하게 해주며, 지정된 소스 데이터베이스 전체 또는 일부를 티베로 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 데이터베이스로 효율적으로 이동시켜서 마이그레이션이 용이하다. 일반 텍스트 파일로부터 데이터베이스 테이블로 적재하는 티비로더(tbloader), 데이터베이스에 저장된 스키마 객체 및 데이터의 전체 또는 일부를 추출(Export)하는 티비액스퍼(tbexpor), 추출된 파일로부터 스키마 객체 및 데이터를 데이터베이스에 적재(import)하는 티비임폴트(tbimport)를 제공도 하여 마이그레이션 및 운영 편의성 증진도 한다.<ref name="나" />

티베로 서버는 유연한 구성을 가지는 다중 프로세스, 다중 스레드 기반의 아키텍처를 가지고서 대규모 사용자 접속을 수용한다. 디스크에 저장된 데이터는 티베로 공유 메모리로 전송되어 티베로 서버 스레드에게 제공되며, 트랜잭션 처리를 위하여 다양한 백그라운드 스레드들이 협조하여 데이터베이스의 가장 중요한 특징인 ACID(Atomic Consistent Isolated Durable) 처리를 보장해 준다. 기업용 시스템은 막대한 용량의 데이터를 모두 데이터베이스에 저장하게 되는데, 이 경우 쿼리 성능이 수용할 수 없는 수준으로 느려지는 악영향이 발생하게 된다.이를 해결하기 위한 손쉬운 접근 방법은 파티션 테이블을 활용하는 것이다. 파티션 테이블을 활용할 경우 특정 파티션에 국한된 데이터를 처리할 때는 해당 파티션이 저장된 영역만을 스캔하게 되므로, 안정적인 성능을 제공할 수 있다. 이러한 특징들은 대부분의 대용량 데이터베이스 관리 시스템 제품들이 보여주는 특징이며, 보다 상세한 부분에서는 각 제품별 특징이 조금씩 달라진다.<ref name="자">티맥스소프트의데이터 테크놀로지 공식사이트 - https://www.kdata.or.kr/info/info_04_view.html?field=&keyword=&type=techreport&page=188&dbnum=127959&mode=detail&type=techreport</ref>
;세계 최다 데이터베이스 전환 경험
관계형 데이터베이스 관리 시스템 시장은 특정 제품이 시장의 반 이상을 차지할 정도로 쏠림 현상이 큰 편이다. 이러한 시장 상황에서 고객의 선택의 폭은 상당히 적을 수밖에 없다. 티베로는 타 벤더 제품과의 높은 호환성을 바탕으로 기존 데이터를 쉽게 이관하고 애플리케이션 수정을 최소화하고 있다. 티베로는 기존 데이터베이스 관리 시스템과의 호환성을 검증하고, 이관하고, 기존 업무 환경을 그대로 테스트 할 수 있도록 돕는 툴을 지원하고 있다. 또한 다양한 전환 경험을 통해 경쟁사 대비 이러한 리스크가 굉장히 적하고 할 수 있다.<ref name="아">Tmax, 〈[http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=tmaxhq&logNo=221095801226&categoryNo=22&parentCategoryNo=0&viewDate=&currentPage=1&postListTopCurrentPage=1&from=postView&userTopListOpen=true&userTopListCount=5&userTopListManageOpen=false&userTopListCurrentPage=1 (Product) DBMS 시장의 라이징 스타 티베로(Tibero)]〉, 《네이버 블로그》, 2017-09-13</ref>
;데이터베이스 클러스터 기술
티베로를 선택하는 가장 큰 요인 중의 하나가 바로 공유 디스크 기반의 데이터베이스 클러스터 기술이다.TAC(Tibero Active Cluster) 기술은 세계에서 2번째로 상용화된 기술이며 다양한 레퍼런스를 통해 검증된 바 있다. 타제품에도 가용성을 높이기 위한 기술이 있지만, 현재 TAC가 제공하는 공유 디스크 방식처럼 신뢰도 높은 기술은 없다.<ref name="아" />
;낮은 총소요 비용
비용만 생각한다면 얼마든지 다른 데이터베이스를 선택할 수 있을 것이다. 하지만 데이터베이스를 바꾸는 것은 비용 절감보다 훨씬 더 복잡한 문제이다. 그렇게 때문에 앞서 언급한 티베로의 기술적인 장점들과 비용적인 장점의 결합은 큰 매력으로 작용할 수밖에 없다.<ref name="아" />
;기술서비스
티베로가 아무리 잘 만들어지고 500회 이상의 전환 경험을 가지고 있으며, 비용 절감효과가 크다고 해도 실제 고객분들은 망설일 수밖에 없는 것이 사실이다. 그렇게 복잡하고 중요한 데이터베이스의 변경에 아무런 문제도 발생하지 않는다고 해서 그 말을 믿는 사용자는 없을 것이다. 티베로가 가장 자신 있는 부분은 원천기술을 보유한 기술서비스이다. 사실상 티베로를 선택하고 가장 만족도가 높은 부분이 기술서비스이다. 외산 벤더나 오픈소스는 기술 지원을 받기 어렵거나, 시간이 오래 지체되거나, 기능 개선에 대한 요청이 잘 반영되지 않아 많은 고통을 겪는데 티베로는 이러한 부분들이 완전 해소되기 때문에 데이터베이스 관리자들에게 더 친화적이라고 말할 수 있다.<ref name="아" />
===관련용어===
*'''로드 밸런싱'''(Load Balancing) : 이중화 서버 중에서 특정 서버에 집중적으로 접속하는 것을 막기 위한 기능이다. 일반 애플리케이션 프로그램 환경이나 TAC(Tactical Advanced Computer) 환경에서 여러개의 노드로 사용자를 분산 시켜 데이터베이스 서버의 효율성을 향상하기 위한 기능을 제공한다.<ref name="다">티베로 용어집 백서 - https://www.tmaxdata.com/img/service/pdf/Tibero%205%20Glossary%20Guide_v2.1.4.pdf</ref>

*'''뮤텍스'''(Mutex) : 공통의 리소스에 동시에 여러 스레드가 접근하는 것이 아닌, 한 스레드만 접근할 필요가 있을 때 사용한다. 뮤텍스가 신호 상태이면 스레드를 대기 상태로 만들고, 비신호 상태이면 스레드가 리소스를 사용한 후 반환하도록 한다.<ref name="다" />

*'''테이블'''(Table) : 데이터베이스에서 가장 기본적인 저장단위이다. 모든 스키마 객체들은 테이블을 중심으로 정의된다. 테이블은 2차원 행렬의 형태로서 하나 이상의 컬럼과 로우로 구성되는데, 로우는 없을 수도 있다. 티비피에스엠(tbPSM)에서 지원하는 컬렉션 타입의 한 종류로, 구성요소와 길이 제한이 없고, 각각의 구성요소에 접근할 때는 배열과 마찬가지로 인덱스로 접근한다.<ref name="다" />

*'''파티션'''(Partition) : 대용량 서비스를 하는 데이터베이스를 효율적으로 관리하려는 방법으로 하나의 논리적 테이블을 여러 개의 물리적인 공간으로 나누는 것이다. 파티션의 종류에는 범위(RANGE), 해시(HASH), 리스트(LIST) 파티션이 있다.<ref name="다" />

*'''외부 프리시저'''(External Procedure) : 사용자가 직접 작성한 공유 라이브러리 또는 데이터베이스 관리 시스템의 에스큐엘이나 피에스엠(PSM) 등으로는 구현하기 힘든 것이나 구현이 불가능한 것을 C나 자바 프로그래밍 언어로 개발하여 이것을 마치 피에스엠 함수(또는 프리시저)인 것처럼 데이터베이스 관리 시스템 내에서 사용하는 기능이다.<ref name="다" />
===구조===
;프로세스
*'''리스너'''(Listener) : 클라이언트의 새로운 접속 요청을 받아 이를 유휴한 워킹 프로세스에 할당한다. 즉, 클라이언트와 워킹 프로세스 간의 중계 역할을 담당하며 이는 별도의 실행 파일인 티비리스너(tblistener)를 사용하여 작업을 수행한다. 만약 리스너가 죽는다면 어떠한 외부 접속도 이루어지지 않는데, 대부분의 사용자는 리스너가 정상적으로 구동된 후에는 신경을 쓰지 않다. 그 이유는 리스너가 기동할 경우 계속 정상적으로 작동할 것으로 여기기 때문이다.<ref name="가" />
;순서
#현재 유휴한 워킹 스레드가 있는 워킹 프로세스를 찾아서 클라이언트의 접속 요청을 한다.
#이때 파일 디스크립터(File descriptor)와 함께 할당되므로 클라이언트는 서버의 내부 동작과 상관없이 마치 처음부터 워킹 스레드에 접속한 것처럼 동작하게 된다.
#리스너의 요청을 받은 컨트롤 스레드(CTHR: control thread)는 자기 자신에 속한 워킹 스레드의 상태를 검사하여 현재 유휴한 워킹 스레드에 클라이언트의 접속을 할당한다.
#할당된 워킹 스레드는 클라이언트와 인증 절차를 거친 후 세션을 시작한다.
*'''워킹 프로세스'''(Working Process 또는 Foreground Process) : [[클라이언트]]와 실제로 통신을 하며 사용자의 요구 사항을 처리하는 프로세스이다. 이 프로세스의 개수는 WTHR_PROC_CNT 초기화 파라미터로 조절할 수 있으며, 일단 티베로(Tibero)가 기동된 뒤에는 변경할 수 없다. 따라서 시스템 환경을 고려하여 적절한 값을 설정해야 한다. 티베로(Tibero)는 효율적인 리소스의 활용을 위해 스레드(Thread) 기반으로 작업을 수행한다. 티베로를 설치하면 기본적으로 하나의 워킹 프로세스 안에는 1개의 컨트롤 스레드와 10개의 워킹 스레드가 존재한다. 프로세스당 워킹 스레드 개수는 _WTHR_PER_PROC 초기화 파리 미터로 조절할 수 있으며, WTHR_PROC_CNT처럼 일단 티베로가 기동된 뒤에는 변경할 수 없다. 따라서 시스템 환경을 고려하여 적절한 값을 설정해야 한다. WTHR_PROC_CNT와 _WTHR_PER_PROC 초기화 파라미터값을 직접 바꾸는 것보다는 MAX_SESSION_COUNT 초기화 파라미터를 통해 서버에서 제공하는 최대 세션 개수를 지정할 것을 권장한다. MAX_SESSION_COUNT 값에 따라 WTHR_PROC_CNT와 _WTHR_PER_PROC 값이 자동으로 설정된다. 만약 WTHR_PROC_CNT와 _WTHR_PER_PROC를 직접 설정할 경우 WTHR_PROC_CNTWTHR_PROC_CNT * _WTHR_PER_PROC 값이 MAX_SESSION_COUNT 값과 같게 두 값을 설정해야 한다.<ref name="가" />

*'''컨트롤 스레드'''(Control Thread) : 워킹 프로세스마다 하나씩 존재하며, 티베로가 가동될 때 초기화 피라미터에 설정된 수만큼 워킹 스레드를 생성하고, 클라이언트의 새로운 접속 요청이 오면 현재 유휴한 워킹 스레드에[[클라이언트]]의 접속을 할당하고, 시그널 처리를 담당하는 역할을 한다.<ref name="가" />

*'''워킹 스레드'''(Working Thread) : 워킹 스레드는 클라이언트와 1:1로 통신하며, 클라이언트가 보내는 메시지를 받아 처리하고, 그 결과를 돌려준다. 주로 에스큐엘(SQL) 파싱, 최적화 수행 등 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 하는 작업 대부분이 워킹 프로세스에서 일어난다. 그리고 워킹 스레드는 하나의 클라이언트와 접속하므로 티베로에 동시 접속이 가능한 클라이언트 수는 WTHR_PROC_CNT * _WTHR_PER_PROC이다. 티베로는 세션 멀티플렉싱(Session multiplexing)을 지원하지 않으므로 하나의 클라이언트 접속은 곧 하나의 세션과 같다. 그러므로 최대 세션이 생성될 수 있는 개수는 WTHR_PROC_CNT * _WTHR_PER_PROC를 연산한 값과 같다. 워킹 스레드는 클라이언트와 접속이 끊긴다고 해도 없어지지 않으며, 티베로가 기동될 때 생성된 이후부터 종료할 때까지 계속 존재하게 된다. 이러한 구조에서는 클라이언트와 접속을 빈번하게 발생시키더라도 매번 스레드를 생성하거나 제거하지 않으므로 시스템의 성능을 높일 수 있다. 반면 실제 클라이언트의 수가 적더라도 초기화 파라미터에 설정된 개수만큼 스레드를 생성해야 하므로 운영체제의 리소스를 계속 소모하는 단점은 있으나, 운영체제 대부분이 유휴한 스레드 하나를 유지하는 데 드는 리소스는 매우 적으므로 시스템을 운영하는 데는 별 무리가 없다.<ref name="가" />

*'''백그라운드 프로세스'''(Background Process) : 클라이언트의 접속 요청을 직접 받지 않고 워킹 스레드나 다른 백그라운드 프로세스가 요청할 때 또는 정해진 주기에 따라 동작하는 주로 시간이 오래 걸리는 디스크 작업을 담당하는 독립된 프로세스이다. 백그라운드 프로세스에 속해 있는 프로세스는 감시 프로세스(MTHR: monitor thread), 시퀀스 프로세스(AGENT 또는 SEQW: sequence writer), 데이터 블록 쓰기 프로세스(DBWR: data block writer 또는 BLKW), 체크포인트 프로세스(CKPT: checkpoint process), 로그 쓰기 프로세스(LGWR: log writer 또는 LOGW) 등이 있다. 먼저, 감시 프로세스는 실제로는 하나의 독립된 프로세스이다. 리스너를 제외하고 티베로가 기동할 때 최초로 생성되며 티베로가 종료하면 맨 마지막에 프로세스를 끝마친다. 시퀀스 프로세스는 시스템 유지를 위해 주기적으로 처리해야 하는 티베로 내부의 작업을 담당한다. 4 SP1까지는 시퀀스 캐시(sequence cache)의 값을 디스크에 저장하는 작업도 담당했으나, 5 이후로 각 워킹 스레드가 담당하는 것으로 변경되었다. 사용자의 혼란을 피하기 위해 시퀀스 프로세스라는 명칭은 유지된다. 데이터 블록 쓰기 프로세스는 사용자가 수정한 데이터 블록을 주기적으로 디스크에 기록한다. 기록된 데이터 블록은 주로 워킹 스레드가 직접 읽어온다. 체크포인트 프로세스는 주기적으로 또는 클라이언트의 요청에 따라 메모리에 있는 변경된 모든 데이터 블록을 디스크에 기록하는 작업이다. 티베로에 장애가 발생하면 이를 복구하기 위해 걸리는 시간이 한계 수치를 넘지 않도록 예방하는 효과가 있다. 이러한 체크포인트를 관리하는 프로세스가 체크포인트 프로세스이다. 마지막으로, 로그 쓰기 프로세스는 레도(Redo) 로그 파일을 디스크에 기록하는 프로세스이다. 로그 파일에는 데이터베이스의 데이터에 대한 모든 변경 사항을 저장하고 있으며 빠른 [[트랜잭션]] 처리와 복구를 위해 사용된다.<ref name="가" />
;데이터베이스
티베로 데이터베이스 관리 시스템(Tibero RDBMS)은 에스큐엘 문장의 논리적인 묶음인 데이터베이스 트랜잭션이 안전하게 수행되는 것을 보장하기 위해서 다음의 4가지 성질을 만족한다. 4가지 성질은 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 고립(Isolation),  내구성(Durability)이다. 티베로 데이터베이스 관리 시스템의 데이터를 저장하는 구조는 다음과 같이 논리적 구조와 물리적 구조로 나뉜다. 논리적 구조와 물리적 구조는 분리되어 있기 때문에 논리적 저장 구조 접근에 직접적인 영향을 주지 않고 데이터의 물리적 구조를 다룰 수 있다.<ref name="바">티베로 관계형 데이터베이스 관리 시스템 구조 백서 - https://www.tmaxdata.com/img/service/pdf/Tibero%20RDBMS%20Architecture.pdf</ref>
*'''논리적 구조''' : 데이터베이스의 스키마 객체를 저장하는 영역이다. 논리적 저장 영역은 다음과 같은 포함 관계가 있다.
  데이터베이스 > 테이블스페이스 > 세그먼트 > 익스텐트 > 블록<ref name="바" />
*'''물리적 구조''' : 운영체제와 관련된 파일을 저장하는 영역이다. 물리적 저장 영역은 다음과 같은 포함 관계가 있다.
  데이퍼 파일 > 운영체제의 데이터 블록<ref name="바" />
===데이터베이스 클러스터링===
;분산 데이터베이스 기반의 클러스터링 방법
데이터베이스 클러스터링이란 단일 인스턴스 기반의 데이터베이스 관리 시스템 여러 대를 이용하여, 사용자에게는 하나의 대용량 데이터베이스 관리 시스템과 같은 동작을 보이도록 하는 것이다. 클러스터링의 결과로 얻을 수 있는 이익 은 두 가지인데, 하나의 노드가 멈춰도 나머지 노드들은 동작을 계속함으로써 매우 높은 수준의 서비스 안정성을 제공할 수 있으며, 노드의 수에 비례해 수용 가능한 사용자의 수가 늘어나게 돼 므로, 전체적인 성능을 향상시키게 되는 것이다. 단일 데이터베이스 인스턴스를 이용하여 데이터베이스 클러스터를 구축하는 기술은 여러 가지가 알려져 있다. 가장 쉬운 접근 방법은 분 산 데이터베이스 기술을 이용하는 구조다. 이 방법에서는 하나의 테이블을 여러 개의 파티션으로 나눈 다음 네트워크로 서로 연결된 각 데이터베이스 노드들마다 각각 하나의 파티션을 저장하는 것이다. 이러한 분산 데이터베이스 기반의 구조에서 사용자의 접속은 각 인스턴스들에게 고르게 나눠지게 되는데, 사용자가 요청한 데 이터가 해당 인스턴스의 파티션이 아닌 다른 인스턴스에 존재 하는 경우 분산 데이터베이스 요청을 통해서 다른 노드의 정보를 가져오게 된다. 이 경우의 단점은 사용자 질의에서 어떠한 파티션에 속하는 데 이터인지를 판단할 정보가 부족하다면, 어쩔 수 없이 전체 인스 턴스들에게 해당 질의를 브로드캐스트하여 처리할 수밖에 없으므로 성능에 악영향을 준다는 것이다. 게다가 사용자가 한 번에 두 개 이상의 파티션에 속하는 데이터 쓰기 작업을 하는 경우에는 분산 데이터베이스의 기법을 사용해서 트랜잭션을 처리해야 하므로 성능이 느려진다. 그리고 데이터베이스 관리자가 인스턴스를 추가, 삭제하는 작업을 할 때 마다 데이터 장애를 대비하여 모든 데이터는 디스크 미러링이 되어야 한다.<ref name="자" />
;데이터 복제 기반의 클러스터링 방법
이 경우 모든 인스턴스가 완전한 데이터를 가지게 되므로 읽기 동작의 경우 매우 빠르게 처리할 수 있게 되지만, 모든 쓰기 동작의 경우에는 모든 인스턴스로 브로드캐스팅을 하는 부하가 있기 때문에 쓰기 성능은 느려지게 된다. 따라서 읽기 위주의 사용자에게 적합한 구조라고 할 수 있다. 데이터 복제 기법의 경우 자체적으로 디스크 미러링과 동일한 효과를 가지게 되므로, 추가적인 디스크 미러링을 구축할 필요가 없다는 장점이 있는 반면에, 인스턴스의 수만큼 데이터 복제본이 존재하는 구조이므로 인스턴스의 수가 많아질수록 필요한 디스 크의 용량이 계속 증가하는 문제점이 있다. 따라서 인스턴스의 수가 2개를 초과하는 환경에는 적합하지 않다.<ref name="자" />
;공유 디스크 기반의 클러스터링 방법
이 방법에서 데이터는 단일 인스턴스 시스템에서와 마찬가지로 하나의 디스크에만 저장되어 있으며, 이것을 여러 인스턴스가 공유해서 사용하는 구조다. 데이터 관점에서 파티션이나 복제를 추가로 할 필요가 없으므로 가장 자연스러운 형태의 데이터 관리 가 가능하다. 현재 이러한 구조를 채택하는 데이터베이스 클러스터는 오라 클 RAC(Real Application Clusters)가 가장 잘 알려져 있으며 티베로 관계형 데이터베이스 관리 시스템 4.0에서도 동일한 공유 디스크 기반의 구조를 채택하고 있다. 공유 디스크 기반의 클러스터링에서는 단일 인스턴스와 마찬 가지로 읽기, 쓰기 동작을 모두 하나의 인스턴스에서 완전하게 처리할 수 있다. 이 과정에서 관계형 데이터베이스 관리 시스템 내부 메모리에 가지고 있는 데이터에 대해서 서로 다른 인스턴스 간에 불일치하게 되는 문제 가 발생하지 않도록 DB 캐시 일관성 프로토콜을 필요로 한다. 그러나 이러한 프로토콜은 앞서 소개한 두 가지 다른 방법에서 필요로 하고 또는 데이터 복제에 비하면 훨씬 적은 부하로 동작이 가능하므로, 전체적인 성능은 공유 디스크 방식이 가장 뛰어나다.<ref name="자" />
===명령어===
;테이블스페이스
;생성
  SQL>
  CREATE TABLESPACE cym_tb DATAFILE '/home/tibero/tibero6/tbdata/cym_tb.tdf' SIZE 10M AUTOEXTEND 
  ON NEXT 1M MAXSIZE 512M EXTENT MANAGEMENT LOCAL AUTOALLOCATE;<ref name="라">미니대왕, 〈[https://tommypagy.tistory.com/81 Tibero RDBMS Utility Guide 간단한 명령!]〉, 《티스토리》, 2019-09-13</ref> 
;조회
  SQL>
  SELECT A.FILE_NAME, A.TABLESPACE_NAME, BYTES/1024/1024||'M' "SIZE" FROM DBA_DATA_FILES A, 
  DBA_TABLESPACES B WHERE A.FILE_ID = B.TS_ID AND A.TABLESPACE_NAME = 'CYM_TB';
  !ls -al /home/tibero/tibero6/tbdata<ref name="라" /> 
;삭제
  SQL>
  DROP TABLESPACE cym_tb INCLUDING CONTENTS AND DATAFILES;<ref name="라" /> 
;유저 생성
;생성
  SQL>
  CREATE USER test IDENTIFIED BY test;
  User 'TEST' created;<ref name="라" /> 
;데이터베이스 접속 및 리소스 사용권한 생성
  SQL>
  GRANT RESOURCE , CONNECT TO test;
  Granted.<ref name="라" /> 
;삭제
  SQL>
  DROP USER test CASCADE;
  User 'TEST' dropped.<ref name="라" /> 
;자주 사용되는 간단한 에스큐엘명령어
;환경설정값 확인
  SQL>
  show all
  SYSTEM PARAMETERS ------------------- autocommit OFF autotrace OFF blockterminator ".PARAMETER  VALUE
  ---------------- ---------------------------------------------------------------
  AUTOCOMMIT       OFF
  AUTOTRACE        OFF
  BLOCKTERMINATOR  "." (0x2E)
  COLSEP           " " (0x20)
  CONCAT           "." (0x2E)
  DDLSTATS         OFF
  DEFINE           "&" (0x26) .
  
  SQL> SET PAGESIZE 100 (한 페이지당 표시되는 라인 수이다.)
  SQL> SET LINESIZE 150 (에스큐엘 쿼리 실행 시간을 확인한다.)
  SQL> SET TIME ON (현재 시간을 표시한다,)
  SQL> SET AUTOTRACE ON (수행중인 쿼리의 실행 계획이나 통계 정보 출력한다.)
  SQL> SET SERVEROUTPUT ON (티비피에스엠 수행결과를 화면에 출력하기 위한 명령어이다.)<ref name="라" /> 
===도입 성공사례===
;공공기관
*'''경찰청''' : 대한민국의 중앙경찰기관, 치안경찰에 관한 사무를 총괄하기 위해 행정안전부 장관 소속 아래에 둔 기관이다. 국가경찰 공무원 중 해양경찰청 소속이 아닌 모든 경찰관이 소속된 관청으로, 본청은 서울시 서대문구 통일로에 있다. 이전에는 내무부 치안본부로 불렸으나, 이후 행정안전부(당시 내무부)의 독립 외청으로 승격, 대통령령에 의거하여 현재의 이름으로 변경하였다. 경찰청은 티베로 5 TAC(Tactical Advanced Computer) 버전을 적용하였고, 온라인 조회, 통합 포털 등 35시스템을 전환하고 정보시스템 성능을 개선했다. 도입 후 선진 치안 업무를 24시간 365일 제공하여 원활하고 신속한 업무 행정 프로세스 구축 실현을 하는 효과를 보았다.<ref name="마">사업부문 소개 및 성공사례 공식 홈페이지 - https://www.tmaxdata.com/company/successList.do</ref>

*'''기상청''' : 기상에 관한 사무를 관장하는 대한민국의 중앙행정기관이다. 1990년 12월 27일 중앙기상대를 개편하여 발족하였으며, 서울특별시 동작구 여의대방로16길 61에 위치하고 있다. 기상청은 기상청 차세대 통합 가상 아이티 인프라 시스템의 메인 데이터베이스 관리 시스템으로  외산 데이터베이스 관리 시스템과 벤치마크테스트를 거쳐 안정성과 성능이 검증된 제품 도입 목적을 가지기 위해 티베로 5 TAC(Tactical Advanced Computer) 버전을 적용하였고, 도입 후 기존 외산 데이터베이스 관리 시스템에서 탈피함으로써 총소유 비용을 절감을 기대하며, 기존 외산 데이터베이스 관리 시스템 환경에서 구축된 애플리케이션을 재사용함으로써 재구축 범위를 최소화하는 효과를 보았다.<ref name="마" />
;금융기관
*'''신한은행''' : 신한금융그룹 계열 시중은행으로, 국내 최초로 민간 주도 금융지주회사를 설립했다. 신한은행은 국산 데이터베이스 관리 시스템 성능 향상에 따른 데이터베이스 다면화 정책 및 비용 절감 필요와 365일 24시간 안정성과 가용성이 필요한 업무에 TAC(Tactical Advanced Computer) 기능이 필요, 기존 오라클 위주에서 국산 데이터베이스 성능 향상에 따라 데이터베이스 다변화를 위해 티베로를 적용하였고, 도입 후 365일 24시간 무중단 운영을 위해 TAC(Tactical Advanced Computer) 기능으로 가용성 확보와 부하 분산 및 가용성 검증, 다양한 장애 시나리오에서 안정적인 트랜잭션 처리 검증 효과를 보았다.<ref name="마" />
;유통 및 서비스기관
*'''인터파크''' : 1995년 11월 데이콤의 소사장제로 출범했고, 이듬해 6월 국내 최초 온라인 쇼핑몰 ‘인터파크’를 오픈해 본격적인 전자상거래 시장을 열었다. 인터넷을 통한 무형적 테마파크를 고객에게 제공하고자 하는 뜻이 담겨 있으며, 쇼핑/투어/도서/엔터테인먼트&티켓 등 다양한 사업을 통해 생활에 필요한 모든 유형의 상품에서 서비스까지 제공하고 있는 국내 대표 전자상거래 기업이다. 인터파크는 지나친 외산 데이터베이스 관리 시스템 사용에 따른 기술적 종속과 비용 증가로부터 탈피 필요를 해서 티베로 5를 적용하였고, 도입 후 단기간 내 성공적인 전환으로 시스템 전환 확산과 비용을 절감하는 효과를 보았다.<ref name="마" />