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안녕하세요!


오늘부터 쿼리의 검색 속도를 높일 수 있는 SQL 튜닝을 포스팅하겠습니다.


대용량 데이터 환경(빅데이터)에서 필수가 되어가고 있습니다.


이제 인덱스 튜닝에 대해 알아보도록 하겠습니다.



[인덱스 튜닝의 종류]



1. index range scan

2. index unique scan

3. index skip scan

4. index full scan

5. index fast full scan

6. index merge scan

7. index bitmap merge scan

8. index join

 


index range scan과 index unique scan은

이전에 index 포스팅 에서 다뤘습니다!



"예제를 위한 테이블 소개"


[사원] 테이블


EMPNO

ENAME

JOB

SAL

DEPT

 ALLEN

 SALESMAN

 1250

 서울시

 2 

 BAKE

 SALESMAN

 1600

 서울시

 3 

 CLARK

 MANAGER

 3000

 세종시

 4 

 WARD

 CLERK

 1100

 인천광역시

 5 

 JAMES

 ANALYST

 3000

 부산광역시

 6 

 FORD

 ANALYST

 3000

 세종시

 7 

 SMITH

 CLERK

 1300

 세종시

 8 

 MILLER

 MANAGER

 2450

 서울시



index skip scan

인덱스 전부 스캔하지 않고 SKIP해서 스캔하는 엑세스 방법


예제1. 직업과 월급으로 결합컬럼 인덱스를 생성하고

아래의 SQL이 index scan할 수 있도록 힌트를 주세요



      SQL1> SELECT ename, job, sal

                         FROM 사원

                         WHERE sal = 3000;

 




결합 컬럼 인덱스의 첫번째 컬럼이 where 절에서 검색조건으로 존재해야

그 인덱스를 엑세스할 수 있습니다.


하지만 위와 같은 상황일 때,

emp_job_sal 인덱스를 엑세스하게 하려면 인덱스 스킵 조건을 쓸 수 있습니다.



단, 인덱스 스킵 스캔의 효과를 보기위한 조건이 있습니다.

결합컬럼 인덱스의 첫번째 컬럼의 종류가 많으면 그 효과를 볼 수 없습니다.



index full scan


인덱스 전체를 처음부터 끝까지 스캔하는 방법


예제2. 사원 테이블의 사원번호에 primary key를 생성하고

사원의 인원수가 몇 명인지 카운트 하세요




위의 SQL을 실행하면 INDEX FULL SCAN을 하게 됩니다.

TABLE FULL SCAN보다 훨씬 더 성능이 좋습니다.



만약 위의 결과에서 index full scan이 되지 않는다면 어떻게 해야할까요?



쿼리에 index full scan hint를 추가하면 됩니다.


index full scan의 힌트는

 /*+ index_fs(사원 emp_empno_pk) */ 

입니다.


(잘 모르겠다면 예제1번의 정답을 다시 확인하고 오세요!)

 



index fast full scan


index full scan보다 더 성능이 좋은 스캔 방법


병렬처리가 가능합니다.


예제3. 부서와 부서별 인원수를 출력하는데

빠르게 출력될 수 있도록 적절한 인덱스를 생성하고 힌트를 주고

병렬처리하여 실행하세요.




<SQL3_2의 힌트 설명>


병렬_인덱스(테이블, 인덱스이름, 사용할 CPU개수)



인덱스가 무엇인지 궁금하다면 여기로!




오늘은 여기까지!


중요한 인덱스 튜닝은 index range scanindex skip scan이랍니다~

알아두고 넘어갑시다!



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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 ]


고객이름

 나이

  주소 

 총구매액

 전화번호

 추천인

 A

 24

 서울

 30000

 010-0123-4567

 null

 B

 29

 서울

 10000

 010-1234-5678

 A

 C

 26

 파주

 25000

 010-2345-6789

 A

 D

 27

 제주

 1000

 010-3456-7891

 B




우선 인덱스 생성 방식은 2가지 방법이 있습니다.



     자동으로 생성:


        테이블 정의에서 primary key 또는 unique 제약 조건을

        정의하면 공의 인덱스가 자동으로 생성됩니다.



     수동으로 생성:


         행에 엑세스하는 속도를 높이기 위해 유저가

         열의 비고유 인덱스를 생성할 수 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.



     1. WHERE절 검색에 사용되는 컬럼에 인덱스가 존재하는지

         확인해야한다.


     2. WHERE절 검색에 사용되는 컬럼을 가공하면

         FULL TABLE SCAN을 한다.


     3. WHERE절 검색에 사용되는 컬럼이 가공되지 않았는데도

        인덱스를 엑세스하지 못하는 경우에 암시적 형변환 여부를

        확인해봐야 한다.



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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#빅데이터분석 #SQL #오라클 #인덱스 #서브쿼리 #검색속도 #빠른검색 #HINT #SET_TIMING_ON

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