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Prefetch - 디스크 블록을 읽을 때 곧이어 읽을 가능성이 높은 블록을 미리 읽어오는 기능 - 한번에 여러개 Single Block I/O를 병렬 방식으로 동시 수행 * Multi Block I/O가 한 익스텐트에 속한 인접한 블록들을 한꺼번에 읽는 방식이라면 Prefetch는 멀리 떨어져있는 블록들을 한꺼번에 읽는 방식 (서로 다른 익스텐트에 위치한 블록을 배치 방식으로 미리 적재) * db file parallel read 대기 이벤트로 측정 Sequential 액세스 성능 향상 - Multiblock I/O, 인덱스 Prefetch Random 액세스 성능 향상 - 버퍼 Pinning, 테이블 Prefetch 인덱스 Prefetch - Branch Block에서 앞으로 읽게 될 Leaf Blo..

조건절 이행- 『(A = B) 이고 (B = C) 이면 (A = C) 이다』는 추론을 통해 새로운 조건절을 내부적으로 생성해 주는 쿼리변환- 『(A > B) 이고 (B > C) 이면 (A > C) 이다』와 같은 추론도 가능- A 테이블에 사용된 필터 조건이 JOIN 조건절을 타고 반대편 B 테이블에 대한 필터 조건으로 이행- 한 테이블 내에서도 두 컬럼간 관계정보를 이용해 조건절 이행SELECT * FROM MINA.DEPT D, MINA.EMP E WHERE E.JOB = 'MANAGER' AND E.DEPT_NO = '10' AND D.DEPT_NO = E.DEPT_NO;-------------------------------------------------------------------------..

조건절 Pushing - 뷰를 참조하는 쿼리 블록의 조건절을 뷰 쿼리 블록 안으로 Pushing하는 기능(옵티마이저가 어떤 이유에서 뷰 Merging에 실패했을 때 2차적으로 시도) 조건절 (Predicate) Pushdown- 쿼리 블록 밖에 있는 조건들을 쿼리 블록 안쪽으로 밀어 넣음SELECT DEPTNO, AVG_SAL FROM (SELECT DEPTNO, AVG(SAL) AVG_SAL FROM EMP GROUP BY DEPTNO) A WHERE DETPNO = 30;Execution Plan-------------------------------------------------------------------------------- 0 SELECT STATEMENT Optimizer=ALL_RO..

☑ 쿼리 변환이란?뷰 MergingSELECT * FROM (SELECT * FROM EMP WHERE JOB = 'SALESMAN') A,(SELECT * FROM DEPT WHERE LOC = 'CHICAGO') BWHERE A.DEPTNO = B.DEPTNO;▼SELECT * FROM EMP A, DEPT BWHERE A.DEPTNO = B.DEPTNO AND A.JOB = 'SALESMAN' AND B.LOC = 'CHICAGO';- 뷰 Merging을 통해 옵티마이저는 더 다양한 access 경로를 조사 대상으로 삼게 됨 단순 뷰(Simple View) Merging- 단순 뷰 : 조건절과 JOIN문만을 포함, no_merge 힌트를 사용하지 않는 한 언제든 Merging 발생-- 조건절 하나만..

쿼리 변환 (Query Transformation)- 쿼리 옵티마이저가 SQL을 분석해 의미적으로 동일(같은 결과를 리턴)하면서도 더 나은 성능이 기대되는 형태로 재작성① 휴리스틱 쿼리 변환결과만 보장된다면 무조건 쿼리 변환 수행 (일종의 Rule-based 최적화 기법)② 비용기반 쿼리 변환변환된 쿼리의 비용이 더 낮을 때만 쿼리 변환 수행 서브쿼리의 분류- 인라인 뷰 (Inline View) : from 절에 나타나는 서브쿼리- 중첩된 서브쿼리 (Nested Subquery) : 결과집합을 한정하기 위해 where 절에 사용된 서브쿼리 * 서브쿼리가 메인쿼리에 있는 컬럼을 참조하는 형태를 '상관관계 있는 서브쿼리'라고 함- 스칼라 서브쿼리 (Scalar Subquery) : 한 레코드당 정확히 하나의..

SQL 처리 절차 - CBO (Cost-Based Optimizer) - SQL Parsing① Syntax check (문법적 오류)② Semantic check (의미상 오류)③ 권한 검사④ SQL과 실행계획이 Library Cache에 존재하는지 check⑤ 존재하면 Execution 단계로 점프 (Soft Parsing), 존재하지 않으면 Optimization (Hard Parsing) ˚Soft Parsing : SQL과 실행계획을 Library Cache에서 찾아 바로 실행˚Hard Parsing : SQL과 실행계획이 캐싱되어 있지 않아 최적화 한 후 실행 ▼ Library Cache 저장 구조* Hash Bucket = Hash Function(SQL Text) Library Cache ..

상호배타적 관계의 JOIN- 상호배타적 관계 : 어떤 엔티티가 두 개 이상의 다른 엔티티의 합집합과 관계를 갖는 것- 상품권결제 테이블 모델링 방법 ① 온라인권번호, 실권번호 두 컬럼을 따로 두고, 레코드별로 둘 중 하나의 컬럼에만 값을 입력 → 외래키 분리SELECT /*+ ordered use_nl(b) use_no(c) use_nl(d) */ A.주문번호, A.결제일자, A.결제금액,NVL(B.온라인권번호, C.실권번호) 상품권번호,NVL(B.발행일시, D.발행일시) 발행일시 FROM 상품권결제 ALEFT OUTER JOIN 온라인권 BON B.온라인권번호 = A.온라인권번호LEFT OUTER JOIN 실권 CON C.실권번호 = A.실권번호LEFT OUTER JOIN 실권발행 DON D.발행번호 ..

징검다리 테이블 JOIN을 이용한 튜닝-- 고객의 할인혜택 조회SELECT /*+ ordered use_nl(S R) */ C.고객번호, S.서비스번호, S.서비스구분코드, S.서비스상태코드, S.서비스상태변경코드, R.할인시작일자, R.할인종료일자 FROM 고객 C, 서비스 S, 서비스요금할인 R WHERE C.주민법인등록번호 = :ctz_biz_num AND S.명의고객번호 = C.고객번호 AND R.서비스번호 = S.서비스번호 AND R.서비스상품그룹 = '3001' AND R.할인기간코드 = '15' ORDER BY R.할인종료일자 DESC, S.서비스번호; -- 인덱스 구성 고객_N1 : 주민법인등록번호서비스_N2 : 명의고객번호 + 서비스번호서비스요금할인_PK : 서비스번호 + 서비스상품그룹서..