메모리 공간 종류 1. 메모리 소트(in memory sort) : 전체 데이터의 정렬 작업을 메모리 내에서 완료하는 것 2. 디스크 소트(to-dist sort) : 할당받은 sort area내에서 정렬을 완료하지 못해 디스크 공간까지 사용하는 경우 과정 [SGA] -> [PGA] -> [temp tablespace] --(merge)--> [PGA] 1. 소트할 대상 집합을 SGA버퍼캐시를 통해 읽어들인다. 2. sort area에서 정렬을 시도한다. 3. 양이 많을 때는 정렬된 중간집합을 temp 태이블스페이스에 임시 세그먼트로 저장한다. 4. 최종 결과집합을 얻기 위해 merge한다

인덱스 엑세스 조건 - 인덱스 스캔 범위를 결정하는 조건절 - 수직적 탐색을 통해 스캔 시작점을 결정하는 데 영향을 미치는 조건절 - 또한 인덱스 리프 블록을 스캔하다가 어디서 멈출지 결정하는데 영향을 미치는 조건절 - 첫번째 범위검색 조건절 이전까지 조건절이 인덱스 엑세스 조건이다 인덱스 필터 조건 - 테이블로 엑세스를 할지 결정하는 조건절 - 첫번째 범위검색 조건절 이후부터가 인덱스 필터 조건이다 그림

인덱스 탐색과정 - 인덱스 tree가 위와 같고, 조건절이 where c1='B' and c2=3이라고 가정하자 - 루트 블록에서 조건에 맞는건 (B,3)이지만 그 직전 데이터인 (A,3)의 리프블록에서 부터 스캔을 시작 해야 조건에 맞는 모든 데이터를 찾을 수 있다. - 스캔시작구간은 리프블록2의 네번째 데이터(B,3), 종료구간은 리프블록3의 두번째(B,3) - 루트블록속 데이터들의 하위블록들은, 루트블록속 데이터들보다 항상 크거나 같다. - 루트블록속 가장 왼쪽 레코드를 LMC(LeftMost Child)라고 한다.

부분범위 처리 - SQL 수행 후 전체 쿼리 결과 집합을 쉼 없이 연속적으로 전송하지 않고 사용자로 부터 "Fectch Call"이 있을 때 마다 나누어 전송하는 것 - 전체 결과 집합 중 아직 전송하지 않은 분량이 남아 있더라도 서버 프로세스는 CPU를 OS에 반환하고 대기 큐에서 잠을 잠 - Array Size : 한번 전송할 때 데이터의 양 - array size 쿼리 show arraysize

인덱스 손익 분기점이란 - index range scan이 table full scan보다 느려지는 시점 - table full scan은 추출 건수와 상관없이 어차피 테이블을 전체 스캔하는 것이기 때문에 소요 시간이 항상 같다 - index range scan은 추출 건수가 많아짐에 따라 소요시간이 늘어난다.(인덱스 스캔 + 테이블 랜덤 엑세스, 테이블 랜덤엑세스로 인한 시간 소요가 주요원인) - 이때 CF(clustering factor)가 나쁘면 손익분기점이 빨리 오고, 좋으면 손익분기점이 늦게 온다

인덱스 클러스터링 팩터 - 클러스터링 팩터(clustering Factor) : 특정 컬럼을 기준으로 같은 값을 갖는 데이터가 서로 모여 있는 정도 - 높은 클러스터링 팩터의 예 - 낮은 클러스터링 팩터의 예

index range scan - 루트 인덱스에서 리프 블록까지 수직적으로 탐색 후 필요한 범위만 스캔하는 것 - 선두 칼럼을 가공하지 않은 상태로 조건절에 사용해야 함(그렇지 않으면 인덱스를 타지 않음) index full scan * 모든 인덱스를 수평적으로 탐색 * table full scan과 비교시 - 테이블면적이 크면 table full scan이 시간이 많이 걸리므로 index full scan이 유리 - 찾는 개수가 많으면 테이블 엑세스가 많아지므로 애초부터 table full scan이 유리 index unique scan - "=" 조건으로 탐색하는 경우에 작동 index skip scan - 다중 조건에서 첫번째 조건으로 skip할 수 있는 구간을 skip하며 찾는것 - 선두 칼..

자동 형변환 - SQL에서 형이 다른 두 변수를 비교할 때 자동으로 한 변수의 형태를 다른 변수에 맞게 변환해 주는 것 - 숫자와 문자를 비교하면 숫자가 된다(LIKE와 같이 문자를 비교하는 연산자를 사용하면 숫자가 문자가 된다) - 문자와 날짜를 비교하면 날짜가 된다 - 자동 형 변환에 의지하는 것 보다, 정확한 형태를 명시해 주는것이 좋음

수직적 탐색과 수평적 탐색 수직적 탐색 - 정렬된 인덱스 레코드 중 조건을 만족하는 첫 번째 레코드를 찾는 과정 - 즉 인덱스 스캔 시작지점을 찾는 과정 - 루트 노드부터 시작해서 아래로 내려온다 수평적 탐색 - 수직적 탐색 후 찾고자 하는 데이터가 더 나타나지 않을 때 까지 인덱스 리프 블록을 수평적으로 스캔 - 인덱스 리프 블록끼리는 서로 앞뒤 블록에 대한 주소값을 갖음 (double linked list 구조) - 인덱스 스킨을 끝낸 후 테이블 스캔을 하기 위해 ROWID를 얻는다.

테이블스페이스 - 데이터베이스의 구조. 데이터를 저장하기 위해 생성해야 함 - 테이블스페이스 : 세그먼트를 담는 콘테이너 - 세그먼트 : 데이터 저장공간이 필요한 오브젝트(테이블, 인덱스, 파티션, LOB) - 익스텐드 : 공간을 확장하는 단위, 연속된 블록의 집합 - 블록 : 데이터를 읽고 쓰는 단위

정적 SQL - SQL문을 변수에 담지 않고 코드상에서 섞어서 기술 - CURSOR절에 선언한 뒤 begin end 절 사이 looping 구조로 데이터 처리 - 컬럼 및 where절 변경 불가 - 속도가 빠름 - 코드 가독성 높음 - 하드파싱 시간 김 - 예시 동적 SQL - string형 변수에 담아 동적 처리함 - 구문 변경이 가능하므로 NVL()처리가 필요없음 - 속도가 느림 - 하드파싱 시간 김 - 예시

COALESCE - NULL이 아닌 인자값을 반환하는 함수 - 예시 SELECT COALESCE(NULL, '2', '1') FROM DUAL; - 결과 COALESCE(NULL, '2', '1') 2

계산된 컬럼 추가 - 총 판매액, 평균잔고, 계좌 평가 등을 미리 계산하고, 결과를 특정 칼럼에 추가 테이블 수직 분할 - 하나의 테이블을 두 개 이상의 테이블로 분할하여 새로운 테이블을 만드는 것. 테이블 수평 분할 - 하나의 테이블에 있는 값을 기준으로 테이블을 분할하는 방법 테이블 병합 - 1:1관계의 테이블을 하나의 테이블로 병합하여 성능 향상 - 1:N관계의 테이블을 병합하여 성능을 향상시킨다. - 슈퍼 타입과 서브 타입 관계가 발생하면, 테이블을 통합하여 성능을 향상시킨다 * 슈퍼타입, 서브타입 1. 고객 엔티티(슈퍼타입)는 개인고객(서브타입)과 법인 고객(서브타입)으로 분류 2. 베타적관계는 서브엔티티중 하나만(고객은 개인고객이거나 법인고객 둘중 하나만 될 수 있음), 포괄적 관계는 서브엔..

nested loop 조인 - 하나의 테이블에서 데이터를 먼저 찾고 그 다음 테이블을 조인 - 먼저 조회하는 테이블을 외부 테이블, 그 다음 조회하는 테이블을 내부 테이블이라고 한다. - 외부테이블의 크기가 작은것을 먼저 찾는것이 중요 - random access가 많이 발생하므로 이를 줄여야 성능 향상. Sort merge 조인 - 두 개의 테이블을 sort_area라는 메모리 공간에 모두 로딩하고 sort수행 - 두개의 테이블이 sort가 완료되면 두개의 테이블을 merge - sort가 발생하기 때문에 데이터양이 많아지면 성능이 떨어진다 hash 조인 - 두 개의 테이블 중에서 작은 테이블을 hash 메모리로 로딩하고, 두개의 테이블의 조인키를 사용하여 해시 테이블을 생성 - 해시함수를 사용해서 ..

옵티마이저란? - SQL의 문법적 오류를 확인한다 - SQL의 실행 계획을 수립하고, SQL을 실행하는 데이터베이스 관리 시스템의 소프트웨어 - 가장 빠른 데이터 접근 경로를 작성하고 채택한다. (동일한 결과가 나오는 SQL도 어떻게 실행하느냐에 따라 성능이 달라진다) ex) A 테이블과 B 테이블의 and연산을 할 때 크기가 작은 테이블을 먼저 읽어올 때 속도가 빨라진다. 옵티마이저 특징 - 데이터 딕셔너리에 있는 오브젝트 통계, 시스템 통계 등의 정보를 사용해서 예상되는 비용을 산정한다 - 최저비용을 가지고 있는 계획을 선택해서 SQL을 실행한다. 옵티마이저 실행 계획 - 개발자가 sql실행시 파싱(parsing)을 실행하여 sql의 문법 검사 및 구문분석 수행 - 옵티마이저가 규칙기반 or 비..

Range Partition - 값의 범위를 기준으로 여러 개의 파티션으로 데이터를 나누어 저장하는것 - ex) 봉급을 기준으로 200~4000이하인 파티션과, 5000~7000천 이상인 파티션 생성 List Partition - 특정 값을 기준으로 분할하는 방법 - 부서번호가 10번인 파티션과, 20번인 파티션으로 분류 Hash Partition - 데이터베이스 관리시스템이 내부적으로 해시함수를 사용하여 데이터를 분할 - 데이터베이스 관리 시스템이 알아서 분할하고 관리하는것

rank() - 순위를 계산, 1등이 2명이면 다음 등수는 3등이 됨 SELECT ENAME, SAL, RANK() OVER (ORDER BY SAL DESC) ALL_RANK, FROM EMP ENAME SAL ALL_RANK test1 5000 1 test5 3000 2 test7 3000 2 test9 2985 4 DENSE_RANK() - 순위를 계산, 1등이 2명이면 다음 등수는 2등이 됨 SELECT ENAME, SAL, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY SAL DESC) DENSE_RANK, FROM EMP ENAME SAL DENSE_RANK test1 5000 1 test5 3000 2 test7 3000 2 test9 2985 3

ROLLUP - 계층별로 group by를 수행 - rollup 뒤에 컬럼이 두개이상오면, 순서에 따라 결과가 달라짐 - 예시 SELECT DEPTNO,JOB,sum(sal) FROM table GROUP BY ROLLUP(DEPTNO,JOB) - 결과 GROUPING SET - 조합별 group by 쌍을 확인한다. - 예시 SELECT JOB,DEPTNO,count(*) FROM table GROUP BY GROUPING SETS(JOB,DEPTNO) - 결과 CUBE - 조합별, 소계 등 모든 경우의 group by 쌍을 확인한다. - 코드예시 SELECT DEPARTMENT_ID,JOB_ID,SUM(SALARY) FROM table GROUP BY GROUPING CUBE(DEPARTMENT_I..