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--- study:oracle:datadb:2week_1:chap3 [2010/05/13 14:18]
starlits
+++ study:oracle:datadb:2week_1:chap3 [2010/05/13 15:05]
starlits
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 ====== 제 3장 SQL의 실행계획 =======
 ===== 옵티마이져의 최적화 절차  =====
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   - Data Dictionary의 통계정보(데이타 분포도,테이블 저장구조, 인덱스 구조, 파티션 행태, 비교연산자 등)을 감안하여 \\ 각 실행계획의 비용을 계산한다.
   - Optimizer는 비용이 산출된 실행계획들을 비교하여 가장 최소의 비용을 가진 실행계획을 선택한다
+==== 개요  ====
+=== ===
+^ 최적화 절차 ^ 비용 산정기 ^ 실행계획 생성기 ^
+| View Merging  | 선택도(selectivity) | 적응적 기법 |
+| 조건절 진입  | 카디널리티(Cardinality) | 경험적 기법 |
+| 서브쿼리 비내포화  | 비용(Cost) |
+| M-View의 쿼리 재생성  |
+| OR 조건의 전개  |
+| Peeking |
 ==== 질의 변환기 ====
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 ==== 비용 산정기 ====
+  - 옵티마이져의 비용산정은 크게 선택도(selectivity), 카디널러티(Cardinality),비용(Cost) 3가지로 측정한다.
+=== 선택도(Selectivity) ===
+  - <color blue>**처리할 대상 집합에서 해당 조건을 만족하는 로우가 차지하는 비율**</color>
+  - 선택도는 <color red>**0.0 ~ 1.0**</color> 값을 갖도록 생성된다.
+    - 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>전체적으로 차지하는 비율이 낮다</color> -> <color orange>**변별력이 좋다**</color> -> <color red>**좋은 선택도를 가진 것을 처리주관으로 결정하면 보다 적은 처리범위를 액세스 할 수 있다**</color>
+=== 카디널러티(Cardinality) ===
+  - 실행계획에서 <color blue>**Card**</color>로 표시된 부분
+  - 판정 대상이 가진 결과 건수 혹은 다음 단계로 들어가는 중간결과건수 의미
+  - <color blue>**선택도(Selectivity)**</color> X <color red>**전체 로우수(Num_rows)**</color>
+  - 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>**Cost**</color>로 표시된 부분
+  - 실행계획 상의 각 연산들을 수행할 때 소요되는 시간비용을 상대적으로 계산한 예측치
+  - 통계정보에 CPU와 메모리 상황, 디스크 I/O비용도 고려하여 계산
+== 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 ====
+  - 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>**그러나 실행계획에 따라 처리의 효율성은 엄청날 수 있다**</color>
+=== 최적경로 탐색 기법 ===
+^ 적응적 탐색  \\ Adaptive search  | * 쿼리수행의 총 예상수행시간에 대해 최적화를 하는 시간이 일정비율을 넘지 않도록 하는 탐색 전략 |
+^ 경험적 기법  \\ Heuristic  | * 탐색도중이더라도 최적이라고 판단되는 실행계획을 발견하면 더 이상 진행하지 않고 멈추는 것 \\ * 최적이거나 최소한 아주 좋은 실행계획일 것이라고 판단되는 실행계획들의 일정량을 선별하고 정렬한 후에 \\ 그 중에서 가장 양호한 것을 선택 |
+^ 힌트  \\ Hint  | * 훨씬 기력이 높은 고수가 옆에서 훈수를 해주는 것과 같이 보다 쉽게 최적을 찾을 수 있다 \\ <color blue>** * 훈수는 결정적인 순간에만 하듯이 힌트는 특별한 경우에만 사용하는 것이 바람직함**</color> |

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