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안녕하세요


오늘은 서브쿼리 튜닝으로 돌아왔습니다.



서브쿼리 튜닝의 종류는 정말 다양합니다.



하지만!


이번 포스팅에서는


가장 중요한 두 가지!


merging과 unnesting에 대해 다뤄보도록 하겠습니다.






NO_MERGE     vs     NO_UNNEST



 NO_MERGE: 뷰나 인라인 뷰에 사용


(인라인 뷰 = FROM절의 서브쿼리)



NO_UNNEST: 인라인 뷰 외의 WHERE절 등의 서브쿼리에 사용




 NO_MERGE와 NO_UNNEST의 공통점은


서브쿼리 또는 뷰나 인라인 뷰 )

를 해체하지 말아라. 


라는 의미를 갖고 있습니다.



그럼 그 반대도 있겠죠?




 MERGE: 뷰나 인라인 뷰를 해체해라



UNNEST: 서브쿼리를 해체해라


(해쉬 테이블로 올릴 테이블을 직접 정하고자 할 때 사용)





먼저 서브쿼리 UNNESTING 문부터 알아보죠!



[짝꿍처럼 써줘야하는 힌트]



 NO_UNNEST: 서브쿼리를 해체하지 마라


1. PUSH_SUBQ: 서브쿼리부터 수행해라

2. NO_PUSH_SUBQ: 메인쿼리부터 수행해라


UNNEST: 서브쿼리를 해체해라


1. SWAP_JOIN_INPUT: 해쉬테이블로 올릴 테이블 지정

2.NO_SWAP_JOIN_INPUT: 해쉬테이블로 올리지 않을 테이블 지정




예제를 위한 테이블


[ emp ] : 사원테이블


사원명

나이

직업

연봉 

주소

 A

 35

 NULL

 NULL

 파주

 B

 34

 SALESMAN

 1600

 제주

 C

 38

 PRESIDENT

 5000

 서울

 D

 36

 SALESMAN

 1400

 파주

 E

 39

 ANALYST

 3000

 서울 

 F

 32

 SALESMAN

 1350

 서울

 G

 37

 MANAGER

 2850

 일산

 H

 35

 ANALYST

 3000

 파주

 I

 36

 SALESMAN

 1700

 서울



[ address ] : 주소테이블


주소 

 관할부서

 서울

 한국 A

 일산

 한국 B

 파주

 한국 C

 제주

 한국 D



예제1. 관할 부서가 한국A인 사원들의 이름, 직업, 연봉을 출력하세요.(서브쿼리로)




[결과]


사원명

직업

연봉 

주소

 C

 PRESIDENT

 5000

 서울

 E

 ANALYST

 3000

 서울 

 F

 SALESMAN

 1350

 서울

 I

 SALESMAN

 1700

 서울




다음으로 서브쿼리 MERGING 문을 알아보죠!




 MERGE: 뷰나 인라인 뷰를 해체해라


NO_MERGE: 뷰나 인라인 뷰를 해체하지 마라

 



예제2. 직업이 SALESMAN과 관련된 데이터만 들어있는 뷰를 생성하고 

그 뷰에서

관할부서가 한국A인 사원들의 이름, 직업, 연봉, 관할부서를 출력하세요.




사원 테이블이 1억건이고 그 중에 SALESMAN이 10건 있다고 가정하면


VIEW를 해체하지 않고 주소테이블과 조인하는 것이 더 효율적입니다.


[결과]


사원명

직업

연봉 

관할부서

 C

 PRESIDENT

 5000

 한국 A

 E

 ANALYST

 3000

 한국 A

 F

 SALESMAN

 1350

 한국 A

 I

 SALESMAN

 1700

 한국 A




오늘은 여기까지!


서브쿼리문을 실행할 때, 서브쿼리문으로 실행할 지,

아니면 조인의 형태로 변경해서 실행할지,


쿼리변환기를 제어하는 기술을 알아보았습니다!



다음엔 PLSQL을 약간 다뤄보겠습니다!

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안녕하세요!



오늘은


신경망에서 오차 역전파에서 사용되는


지수함수와 로그함수에 대해 알아보겠습니다.





고등학교 수학시간때 들었지만


저는 기억이 가물가물... 열심히 하지 않았나봐요..



그래서 딥러닝을 위해 다시 공부해보도록 하겠습니다!




우선,


지수란?


2 x

 

이러한 거듭제곱의 형태를 말합니다.



그렇다면,


지수함수란?


y = 2 x


위와 같이 y= 을 붙여서 짝을 지어주는 것을 말합니다.


이것을 밑이 2인 지수함수라고 합니다.



이러한 지수함수는 밑이 1보다 큰 경우와


밑이 0보다 크고 1보다 작은 경우로 나눌 수 있습니다.



그래프로 비교해 볼까요?




(1 < 밑)  y =  x  함수의 그래프





(0 < 밑 < 1) y =  (1/2) x 함수의 그래프




따라서


 y =  x 그래프와 y = (1/2) x 그래프는 Y축 대칭입니다.


 y =  x 는 증가함수 그래프의 형태를


y = (1/2) x 는 감소함수 그래프의 형태를 띄게됩니다.


(위의 그래프는 구글에서 직접 그려보실 수 있습니다.)




로그 함수란?


y = loga x (a > 0, a != 1, x > 0)


이것을 a를 밑으로 하는 로그함수라고 말합니다.


여기서 x는 진수입니다.


로그함수는 지수함수의 역함수입니다.



이러한 로그함수도 밑이 1보다 큰 경우와


밑이 0보다 크고 1보다 작은 경우로 나눌 수 있습니다.




그래프로 확인해 볼까요?



(1 < 밑) 일 때, 아래의 그래프 형태를 띕니다.




(0 < 밑 < 1) 일 때, 아래의 그래프 형태를 띕니다.





따라서 


y = logx  그래프와  y =  a x 그래프는 Y = X축 대칭입니다.


y = x 라는 것은 x 대신 y, y 대신 x 의 값을 갖는 다는 것입니다.





오늘은 여기까지!


이 원리를 이용하는 신경망 오차 역전파 방법은 파이썬에서 활용해보도록 해보겠습니다.

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오랜만에 돌아왔네요!





이전 포스팅과 이어지는


조인튜닝 2번째탄을 갖고왔습니다!


오늘은 알아두면 좋은 조인 튜닝 방법에 대해 알아보죠!



조인 튜닝시에 가장 중요한 2가지


1. 조인 순서


 

(1) ordered: FROM 절에서 기술한 테이블 순서대로 조인


(2) leading: leading힌트 안에  테이블 순서대로 조인



2. 조인 방법



(1) use_nl: nested loop 조인


(2) use_hash: hash loop 조인


(3) use_merge: sort merge loop 조인


(4) outer join







nested loop 조인 vs hash loop 조인


nested loop join이란 중첩된 조인 방법으로

두개의 테이블을 조인할 때 한 건, 한 건씩 순차적으로 반복해서 조인하는 방법입니다.


단, 조인되는 건수가 작을 때 유리한 조인 방법입니다!



hash 조인이란 데이터가 적은 테이블을 메모리에 올려두고

해쉬함수를 이용해 두번째 테이블과의 조인을 시도하는 방법입니다.


메모리가 속도가 훨씬 빠르기때문에 대용량 데이터의 경우,

해쉬조인을 하면 속도가 굉장히 빨라집니다.


단, 메모리를 많이 이용하는 방법은 협업시

다른 사람의 쿼리 속도를 늦출 수 있습니다.




먼저 해쉬조인의 원리부터 파악해봅시다!



해쉬조인을 할 때 두개의 테이블은

해쉬테이블prob(탐색) 테이블로 나뉩니다.



 

          (1) 해쉬테이블이란?


메모리로 올라가는 테이블


          (2) 탐색테이블이란? 


                  디스크에서 메모리에 있는 해쉬테이블과 조인하는 테이블





예제를 위해 사용할 테이블


[ 고객 테이블 ]


고객이름

 나이

  주소 

 총구매액

 추천인

 A

 24

 서울

 30000

 null

 B

 29

 서울

 10000

 A

 C

 26

 파주

 25000

 A

 D

 27

 null

 1000

 B

 E

 25

 서울

 20000 C
 F 30 일산

 25000

 B



[ 주소 테이블 ]


주소 

 관할부서

 서울

 한국 A

 일산

 한국 B

 파주

 한국 C

 제주

 한국 D




예제1. 고객이름, 주소, 관할부서, 총구매액을 알고 싶습니다.

해쉬조인을 사용하여 두개의 테이블을 조인하세요.





[결과]


 고객이름

 주소

 관한부서

 총구매액

 A

 서울

 한국A

 30000

 B

 서울

 한국A

 10000

 C

 파주

 한국C

 25000

 F

 일산

 한국B

 25000

 E

 서울

 한국A

 20000



/*+ leading(a c) use_hash(c) */와 같이 힌트를 사용하면 됩니다.


아마 힌트를 주지 않아도 옵티마이저가 알아서 hash조인을 하는 경우도 있지만


이러한 힌트를 명시해주는 것이 바람직합니다.


여기서 잠깐!

힌트 사용시 별칭을 이용해야합니다!


예를 들어 아래와 같이 해쉬조인 사용시 힌트를 이용할 수 있습니다.



hash join 사용 힌트



(1) Use_hash(테블명)해쉬조인하라는 힌트


(2) Swap_join_inputs: 해쉬테이블을 선정할때 사용하는 힌트


(3)No_swap_join: prob테이블을 선정할 때 사용하는 힌트


(4) parallel(a, b) : 해쉬조인시 병렬작업하는 힌트





예제2. 이름, 관할부서를 출력하는 OUTER 문장을 작성하는데

주소가 null인 고객D가 출력되게 해쉬조인하세요

(단, 주소 테이블에서 고객테이블 순으로)




혹시 leading을 쓰셨나요?


조인할 때 outer join 사인을 사용하면 join 순서는 무조건 outer join 사인이 없는 쪽에서 먼저 조인이 됩니다. 



따라서


/*+ swap_join_inputs(a) use_hash(c) */ 를 사용해야

아래와 같은 실행계획을 얻을 수 있습니다.



[결과]


 고객이름

 관한부서

 A

 한국A

 B

 한국A

 C

 한국C

 D null

 F

 한국B

 E

 한국A




예제3. 고객이름, 주소, 관할부서를 출력하는데

해쉬조인 문장으로 병렬처리해서 출력하세요.



/*+ leading(a c) use_hash(c) full(a) full(c) 

parallel(a, 4) parallel(c, 4) */ 

과 같이 병렬처리를 하는 이유는 보다 빠른 쿼리 속도를 위해서 입니다.


hash join시 무조건 table access full을 해야합니다.




참고) non-equi-join의 경우 해쉬조인을 쓸수 없습니다.


하지만 대용량 테이블이어서 hash조인을 사용할 수 밖에 없을 때
sort merge 조인 이용할 수 있습니다.
(물론 병렬처리도 가능하겠죠?)


방법은 예제 1번에서 use_hash대신에 use_merge를 넣는 것입니다!

쉽죠?



지금까지 간단한 방법으로

조인의 쿼리속도를 빠르게하는 방법을 알아보았습니다.


다음 포스팅은 서브쿼리 튜닝입니다!!

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인덱스 튜닝보다 더 중요한 조인 튜닝! 


조인은 두개 이상의 이상의 테이블을 스캔하기때문에

더 많은 시간이 걸립니다.


오라클 조인을 모른다면 여기부터!



오늘은


2번에 걸쳐 조인튜닝에 대해 다뤄보도록 하겠습니다.


조인 튜닝시에 가장 중요한 2가지


1. 조인 순서


 

(1) ordered: FROM 절에서 기술한 테이블 순서대로 조인


(2) leading: leading힌트 안에 테이블 순서대로 조인



2. 조인 방법



(1) use_nl: nested loop 조인


(2) use_hash: hashe loop 조인


(3) use_merge: sort merge loop 조인





오늘은 1. 조인 순 2가지 방법에 대해 알아봅시다!



오늘도 역시 예제를 위한 테이블 먼저 보고 갑시다!


[ 고객 테이블 ]


고객이름

 나이

  주소 

 총구매액

 추천인

 A

 24

 서울

 30000

 null

 B

 29

 서울

 10000

 A

 C

 26

 파주

 25000

 A

 D

 27

 제주

 1000

 B

 E

 25

 서울

 20000 C
 F 30 일산

 25000

 B
 G 32 파주 10000

 F

 H 23 일산 32000 A



[ 주소 테이블 ]


주소 

 관할부서

 서울

 한국 A

 일산

 한국 B

 파주

 한국 C

 제주

 한국 D




문제1. 관할부서가 한국 A인 고객들의

고객이름, 나이, 주소, 관할부서를

아래의 조건을 만족시켜서 출력하세요


(조인 순서: '주소테이블 --> 고객테이블' 순, ordered hint 사용하기)



조인 순서를 지정하는 방법 중

ordered 방법은 FROM절의 순서에 맞게

조인 순서를 지정할 수 있습니다.



문제에서 조인순서로

주소테이블을 먼저 scan하도록 지정한 이유가 무엇일까요?


row의 갯수가 적은 것을 먼저 스캔하는 것이 더 빠르기때문입니다.


 

SQL1> SELECT COUNT(*) FROM 주소 WHERE 주소 = '서울' ;


결과: 1


SQL2> SELECT COUNT(*) FROM 고객 WHERE 주소 = '서울' ;


결과: 3





문제2. 관할부서가 한국 A인 고객들의

고객이름, 나이, 주소, 관할부서를

아래의 조건을 만족시켜서 출력하세요


(조인 순서: '주소테이블 --> 고객테이블' 순, leading hint 사용하기)



문제는 같고 조인순서관련 조건만 다릅니다.



문제1과 문제2의 다른 점을 발견하셨나요?


ordered 와 leading의 가장 다른 부분은

FROM절에서 조인하는 순서에 맞추지 않아도 된다는 점입니다.


만약 조인하고자 하는 테이블이 여러개일 경우

FROM절에서 그 순서를 맞추기는 대략난감..;;


만약 데이터가 바뀌어서 COUNT를 다시 했는데 순서를 바꿔야한다?

쩝...


이때 ordered대신 leading hint를 사용하면

FROM절의 테이블 순서와 상관없이

직접 그 순서를 손쉽게 바꿀 수 있습니다. 



조인절이 궁금하다면 여기로!




오늘은 여기까지 간단하게 조인튜닝1_조인순서에 대해 알아보았습니다.


다음은 조인튜닝2_조인 방법으로 돌아오겠습니다~


Have a nice weekend



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