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--- study:oracle:datadb:1week_2 [2010/05/06 15:43]
ahmax vol
+++ study:oracle:datadb:1week_2 [2010/05/06 16:34]
ahmax
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       - PGA버퍼에서 찾을 수 없다면 다시 다른 블록을 SGA에 액세스하여 새로운 블럭을 담고 위의 처리를 반복수행한다.
       - 리프블록에서 액세스한 로우가 처리범위를 넘으면 처리를 종료한다.
+=== ROWID의 구성 ===
-   * ROWID의 구성
    * rowid라는 가상 컬럼에 저장된다.
   * Single row access를 위한 row 고유한 주소
@@ 줄 45: / 줄 44: @@
 ==== 2.1.2 B-tree 인덱스의 조작(Operation) ====
-   * **인덱스 생성(Creation)**
+===가.인덱스 생성(Creation)===
 {{:study:oracle:datadb:b-tree3.jpg|}}
       - 테이블을 액새스하여 정렬을 수행.
@@ 줄 55: / 줄 54: @@
    * 위와 같은 방법으로 인덱스가 저장되기 때문에 인덱스 블럭에 많은 로우를 담게 될 경우 리프 블럭 감소, 브랜치 블럭 증가 둔화(블럭의 깊이 감소)
-        * 최대한 인덱스 컬럼의 수를 줄인다.
-        * 큰 블럭 사이즈(DB_BLOCK_SIZE)를 지정.
+== 인덱스 블록에 보다 많은 로우를 담기 위해 취할 수 있는방법 ==
-        * PCTFREE를 최소로 정의.
+   * 최대한 인덱스 컬럼의 수를 줄인다.
-        * 압축을 활용하는 방법
+   * 큰 블럭 사이즈(DB_BLOCK_SIZE)를 지정. (데이터베이스 전체, 혹은 테이블스페이스에 대한 정의이다.)
+   * PCTFREE를 최소로 정의. (0으로 해도 무관함)
+   * 압축을 활용하는 방법
   CREATE INDEX ord_customer_idx
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-   * **인덱스 블럭의 분할(SPILT)**
+===나.인덱스 블럭의 분할(SPILT)===
       * 인덱스 로우는 정렬이 되어 저장 되어야 하는 이유 때문에 이미 생성된 구조에 새로운 로우가 삽입되면 기존의 위치에 파고 들어가는 문제 발생
 {{:study:oracle:datadb:b-tree4.jpg|}}
@@ 줄 73: / 줄 74: @@
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-   * **데이터의 삭제 및 갱신**
+===다.데이터의 삭제 및 갱신===
       * 데이터를 삭제했을 경우 테이블의 로우는 제거되지만 인덱스의 로우는 삭제되었다는 표시(flag)만 추가된다.(저장공간낭비와 스캔시 액세스 블럭 증가)
       * 한 리프 블럭이 모두 삭제 되었을 경우 브랜치 블럭에 해당 리프 블럭을 가리키는 로우도 삭제 표시가 된다.
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       * 데이터처리(DML)가 많이 수행되는 테이블은 정기적으로 재생성을 할 필요가 있다.
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-    * ** 인덱스를 경유한 검색**
+===라.인덱스를 경유한 검색===
 {{:study:oracle:datadb:b-tree5.jpg|}}
    * lmc는 브랜치 블럭의 첫 번째 로우의 값보다 적은 값을 갖는 하위의 블럭의 주소정보(dba:data block address)를 말한다.
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-=== B-tree인덱스의 문제점 ===
+=== 마.B-tree인덱스의 문제점 ===
    * B-TREE인덱스에서는 실제 컬럼 값을 인덱스에도 보관하고 있어야 한다는 점이 대용량 데이터를 관리할 때 부담이 된다.
    * B-TREE인덱스 컬럼값의 분포도가 좋아야 한다는 점

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