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study:oracle:datadb:2week_1:chap3 [2010/05/13 14:16] starlits |
study:oracle:datadb:2week_1:chap3 [2010/05/13 15:05] starlits |
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====== 제 3장 SQL의 실행계획 ======= | ====== 제 3장 SQL의 실행계획 ======= | ||
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===== 옵티마이져의 최적화 절차 | ===== 옵티마이져의 최적화 절차 | ||
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- Data Dictionary의 통계정보(데이타 분포도, | - Data Dictionary의 통계정보(데이타 분포도, | ||
- Optimizer는 비용이 산출된 실행계획들을 비교하여 가장 최소의 비용을 가진 실행계획을 선택한다 | - Optimizer는 비용이 산출된 실행계획들을 비교하여 가장 최소의 비용을 가진 실행계획을 선택한다 | ||
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+ | ==== 개요 | ||
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+ | === === | ||
+ | ^ 최적화 절차 ^ 비용 산정기 ^ 실행계획 생성기 ^ | ||
+ | | View Merging | ||
+ | | 조건절 진입 | ||
+ | | 서브쿼리 비내포화 | ||
+ | | M-View의 쿼리 재생성 | ||
+ | | OR 조건의 전개 | ||
+ | | Peeking | | ||
==== 질의 변환기 ==== | ==== 질의 변환기 ==== | ||
줄 16: | 줄 29: | ||
== 뷰병합(View Merging) == | == 뷰병합(View Merging) == | ||
- 뷰 정의 시에 지정한 쿼리(뷰쿼리)를 액세스가 수행되는 쿼리(액세스쿼리)에 병합(Merge) | - 뷰 정의 시에 지정한 쿼리(뷰쿼리)를 액세스가 수행되는 쿼리(액세스쿼리)에 병합(Merge) | ||
- | - 수행시킨 쿼리를 기준으로 뷰에 지정한 부분만 보정하므로 뷰로 발생되는 불이익이 크게 감소 | + | - <color blue>**수행시킨 쿼리를 기준으로 뷰에 지정한 부분만 보정하므로 뷰로 발생되는 불이익이 크게 감소**</ |
- 액세스 쿼리의 조건들이 제 역할을 할 수 있고, 뷰 쿼리의 조건까지 추가 | - 액세스 쿼리의 조건들이 제 역할을 할 수 있고, 뷰 쿼리의 조건까지 추가 | ||
- 몇 가지 제한요소가 있어 이를 준수하지 않으면 뷰병합은 불가능 | - 몇 가지 제한요소가 있어 이를 준수하지 않으면 뷰병합은 불가능 | ||
== 조건절 진입(Predicate Pushing) == | == 조건절 진입(Predicate Pushing) == | ||
- | - 뷰병합을 할 수 없는 경우를 대상으로 뷰쿼리 내부에 액세스쿼리의 조건절을 진입시키는 질의 변환 | + | - <color blue>뷰병합을 할 수 없는 경우를 대상으로 뷰쿼리 내부에 액세스쿼리의 조건절을 진입시키는 질의 변환</ |
- 액세스쿼리를 뷰쿼리로 진입시키는 방법 | - 액세스쿼리를 뷰쿼리로 진입시키는 방법 | ||
- 이렇게 가능한 모든 방법을 동원해서 부여 조건을 뷰쿼리 내에 최대한 반영시켜 보다 양호한 실행계획을 유도 | - 이렇게 가능한 모든 방법을 동원해서 부여 조건을 뷰쿼리 내에 최대한 반영시켜 보다 양호한 실행계획을 유도 | ||
== 서브쿼리 비내포화(Subquery Unnesting) == | == 서브쿼리 비내포화(Subquery Unnesting) == | ||
- | - 서브쿼리를 사용하는 쿼리는 종종 내포관계 해제나 조인형식으로 대체하여 보다 양호한 수행속도를 얻음 | + | - <color blue>**서브쿼리를 사용하는 쿼리는 종종 내포관계 해제나 조인형식으로 대체하여 보다 양호한 수행속도를 얻음**</ |
- 실제로 대부분의 서브쿼리는 이러한 변환을 거침 | - 실제로 대부분의 서브쿼리는 이러한 변환을 거침 | ||
- 서브쿼리 비내포화가 불가능하면 서브쿼리를 먼저 수행하거나 나중에 수행하는 실행계획 수립 | - 서브쿼리 비내포화가 불가능하면 서브쿼리를 먼저 수행하거나 나중에 수행하는 실행계획 수립 | ||
줄 32: | 줄 45: | ||
== Meterialized View(실체뷰)의 쿼리 재생성(Query rewrite) == | == Meterialized View(실체뷰)의 쿼리 재생성(Query rewrite) == | ||
- | - M-View는 테이블과 밀접한 논리적 관계를 가진 물리적 집합이므로 최적의 집합을 처리하도록 쿼리를 재생성 | + | - <color blue>**M-View는 테이블과 밀접한 논리적 관계를 가진 물리적 집합이므로 최적의 집합을 처리하도록 쿼리를 재생성**</ |
- 일종의 확장된 뷰병합 기능 | - 일종의 확장된 뷰병합 기능 | ||
- 상황에 따라 어떤 물리적 집합을 액세스할 것인지 고민할 필요가 없으므로 매우 유용한 기능 | - 상황에 따라 어떤 물리적 집합을 액세스할 것인지 고민할 필요가 없으므로 매우 유용한 기능 | ||
줄 51: | 줄 64: | ||
==== 비용 산정기 ==== | ==== 비용 산정기 ==== | ||
+ | |||
+ | - 옵티마이져의 비용산정은 크게 선택도(selectivity), | ||
+ | |||
+ | === 선택도(Selectivity) === | ||
+ | - <color blue> | ||
+ | - 선택도는 <color red> | ||
+ | - 0.0 : 대상 집합에서 전혀 존재하는 않음 | ||
+ | - 1.0 : 모든 대상 집합이 모두 해당 | ||
+ | - 컬럼에 있는 값의 종류가 10가지라면 선택도는 0.1(=1/10) 이다. | ||
+ | |||
+ | == == | ||
+ | **선택도의 값이 낮게 측정되었다** -> <color blue> | ||
+ | |||
+ | === 카디널러티(Cardinality) === | ||
+ | - 실행계획에서 <color blue> | ||
+ | - 판정 대상이 가진 결과 건수 혹은 다음 단계로 들어가는 중간결과건수 의미 | ||
+ | - <color blue> | ||
+ | - 선택도가 있음에도 불구하고 카디널러티가 필요한 이유는 **선택도는 단지 비율에 지나지 않기 때문이다** | ||
+ | - 선택도는 단지 비율일 뿐임. 백만 건의 1%와 백 건의 1%는 비율은 같지만 절대량은 같지 않다. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | === 비용(Cost) === | ||
+ | - 실행계획에서 <color blue> | ||
+ | - 실행계획 상의 각 연산들을 수행할 때 소요되는 시간비용을 상대적으로 계산한 예측치 | ||
+ | - 통계정보에 CPU와 메모리 상황, 디스크 I/ | ||
+ | |||
+ | == 동일한 평가결과에서 우선순위 결정 == | ||
+ | ^ 규칙기준 | 로우 캐시(Row Cache)에 나타나는 순서대로 선택 | | ||
+ | ^ 비용기준 | 인덱스명의 ASCII 값에 근거해서 결정 | | ||
+ | |||
+ | == 신뢰성의 한계 == | ||
+ | - 비용산정 과정에서 수많은 가정들을 세우고 다양한 계산식을 적용 \\ 그러나 가정들이 완벽할 수 없는 불완전한 가정이므로 때로는 잘못된 비용을 산정하게 되는 한계가 발생 | ||
+ | - 이런 문제의 보완을 위해서 다양한 힌트들과 다양한 초기화 파라메터들이 계속 추가 | ||
+ | |||
+ | |||
==== 실행계획 생성기 ==== | ==== 실행계획 생성기 ==== | ||
+ | |||
+ | - 주어진 쿼리를 처리할 수 있는 적용 가능한 실행계획을 선별하고 비교검토를 거쳐 **가장 최소의 비용을 가진 것을 선택** | ||
+ | - 실행계획에 따른 처리되는 결과는 같다. | ||
+ | - 다양한 액세스 경로들의 조합 | ||
+ | - 여러 유형의 조인 형태 | ||
+ | - 조인 순서 | ||
+ | - <color blue> | ||
+ | |||
+ | === 최적경로 탐색 기법 === | ||
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+ | ^ 적응적 탐색 | ||
+ | ^ 경험적 기법 | ||
+ | ^ 힌트 | ||
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