매일매일 딥러닝

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_MERGE와 NO_UNNEST의 공통점은

서브쿼리 ( 또는 뷰나 인라인 뷰 )

를 해체하지 말아라. 

라는 의미를 갖고 있습니다.

그럼 그 반대도 있겠죠?

먼저 서브쿼리 UNNESTING 문부터 알아보죠!

[짝꿍처럼 써줘야하는 힌트]

예제를 위한 테이블

[ emp ] : 사원테이블

[ address ] : 주소테이블

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

[결과]

다음으로 서브쿼리 MERGING 문을 알아보죠!

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]

오늘은 여기까지!

서브쿼리문을 실행할 때, 서브쿼리문으로 실행할 지,

아니면 조인의 형태로 변경해서 실행할지,

쿼리변환기를 제어하는 기술을 알아보았습니다!

다음엔 PLSQL을 약간 다뤄보겠습니다!

안녕하세요! 

오늘은

인덱스에 대해 알아보겠습니다.

책에는 목차, 즉 인덱스가 있습니다.

우리는 책의 내용을 찾을 때 이 인덱스를 이용하죠~

SQL 인덱스는 책의 목차와 같은 기능을 합니다.

따라서 인덱스를 검색 속도를 높이기 위해 사용할 수 있습니다.

예제를 통해 인덱스에 대해 알아보도록 하겠습니다.

예제를 위한 테이블입니다.

[ 고객 테이블 ]

우선 인덱스 생성 방식은 2가지 방법이 있습니다.

예제1. 고객이름 컬럼에 인덱스를 생성하세요.

여기서 잠깐!

인덱스를 생성할 때 주의할 점이 있습니다.

우선 인덱스는 검색할 때 꼭 필요한 컬럼에만 인덱스를 걸어줘야 합니다.

자주 사용되는 컬럼에 인덱스를 생성하면 좋겠죠?

하지만

테이블에 인덱스가 많은 경우,

또한 자주 생성, 갱신, 삭제되는 테이블의 경우

인덱스를 생성하면

DML작업 후에 모든 인덱스를 갱신해야하므로

서버의 부담이 늘어납니다.

예제2. 고객 이름, 나이, 주소, 전화번호를 검색할 때 인덱스를 이용하세요.

인덱스를 사용하는 SQL 작성 방법 2가지가 있습니다.

인덱스를 생성한 후

쿼리문에서 인덱스를 활용하기위해서는

WHERE절 검색에 인덱스가 존재하는 컬럼을 명시해주어야 합니다.

예제3. 고객이름, 총구매액, 추천인을 검색하는데

총구매액이 가장 높은 고객을 검색하세요.

위와 같이 두가지 또는 세가지의 쿼리의 방법이 있습니다.

과연 어떤 방법이 가장 빠를까요?

여기서 각 쿼리별 시간을 추적해보겠습니다.

 저는 SQLPLUS를 사용하는데요

SQLPLUS명령창에 SET TIMING ON이라는 명령어를 사용하면 시간을 추적할 수 있습니다.

<SQL3 쿼리 시간>

<SQL4_2 쿼리 시간>

<SQL4_3 쿼리 시간>

위의 테이블은 예제를 위해 사용한 테이블과 동일한 DATA를 가진 고객 테이블입니다.

00:00:00.03 의 시간차이를 사소하다고 생각할 수 있습니다.

하지만

빅데이터라면?

만약 천만배, 백만배 이상의 데이터가 존재한다면 그 시간의 차이는 어마어마할 것입니다.

빅데이터를 다루는 분석가는

특히 데이터의 검색 속도를

높일 수 있는 쿼리를 사용해야한답니다~

오늘은 여기까지!

검색의 속도를 높이는 하나의 강력한 방법! 인덱스에 대해 알아보았습니다~

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