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1. 인덱스 구조나 사용 연산자에 부여된 순위로써 최적경로 결정

   ① ROWID로 1로우 액세스
   ② 클러스터 조인에 의한 1로우 액세스
   ③ Unigue HASH Cluster에 의한 1로우 액세스
   ④ Unique INDEX에 의한 1로우 액세스
   ⑤ CLUSTER 조인
   ⑥ Non Unique Hash Cluster Key
   ⑦ Non Unique Cluster Key
   ⑧ Non Unique 결합 인덱스
   ⑨ Non Unique 한 컬럼 인덱스
   ⑩ 인덱스에 의한 범위처리
   ⑪ 인덱스에 의한 전체범위 처리
   ⑫ Sort Merge 조인
   ⑬ 인덱스 컬럼의 MIN, MAX처리
   ⑭ 인덱스 컬럼의 ORDER BY
   ⑮ 전체 테이블 스캔

• 단점
  1. 통계정보를 전혀 가지지 않음
  2. 경우에 따라 비현실적인 처리경로 수립

   EX> 1,000,000 로우를 가지는 TAB1테이블과 100로우를 가지는 TAB2테이블의 
   로우수를 알지 못하기 때문에 어느쪽이 전체 테이블 스캔 하는것이 유리한지 구별할 수 없다.
     
   EX> 2종류의 값만 가지고 있어 평균분포도가 50%인 컬럼 A로 구성된 인덱스와 10,000종류를 
   가지고 있어 0.01%의 평균 분포도를 가진 컬럼 B로 구성된 인덱스가 존재. A='10' AND B LIKE '123%'을 
   주었을때 무조건 ‘=’로 사용한 컬럼A를 사용하는 것이 더 유리하다고 판단.

• 장점
  1. 수립될 처리경로 예측가능
  2. 사용자가 원하는 처리경로로 유도하기가 용이
  3. 일반적인 보편타당성이 있음(신뢰성)

1. 관계형 데이터베이스가 추구하는 이상형
2. 처리방법들에 대한 비용을 미리 산정해보고 그 중 가장 적은 비용이 들어가는 처리방법 선택
3. 통계정보의 형태와 종류는 DBMS 제품이나 버전에 따라 차이

⇒통계정보는 테이블의 로우 수와 블록 수, 블록당 평균 로우수, 로우의 평균길이, 컬럼별 상수값의 종류, 분포도, 컬럼 내 NULL값의 수, 클러스터링 팩터, 인덱스의 길이, 최대 최소값, 리프 블록수, 가동 시스템의 I/O나 CPU 사용정보 등

• 장점

① 현실을 감안한 최적화
  - 위의 예시에서 B인덱스 조건이 A조건보다 적은 범위를 처리하고 있다면 옵티마이져는 B인덱스를 처리주관 
    조건으로 선택
  
  - 분포도 : 통계정보에서 가장 주용한 정보
    분포도가 좋다-> 컬럼값의 종류가 많다 ->조건을 만족하는 처리범위가 좁다는 것을 의미하므로 일의 양을 결정하는 
    가장 중요한 요소
  
  - 컬럼의 모든 값들에 대해 분포도를 가지면 정확하겠지만 불가능  
     =>컬럼값의 범위별로 분포도 보유하는 방법
  
  - 컬럼값에 저장할 분포도의 종류는 버켓(Bucker)의 개수에 따라 결정
    
   · 넓이균형 히스토그램(Width_balanced Histogram) :버켓에 저장할 분포도는 컬럼값의 최소치와 최대치에 대해 
     균등한 범위로 분할하여 각 범위별로 보유한 로우의 수를 보관(컬럼값의 종류가 적거나 분포도의 편차가 심하지 않는 경우)
   · 높이균형 히스토그램(Height_balanced Histogram) : 총 로우 수를 버켓 수만큼으로 나누어 각 버켓에 저장되는
      값의 범위를 기록 (분포도나 컬럼값의 편차가 심한 경우)
     
     => 두가지 방법은 사용자가 선택 할 수 없음. 단 버켓 수 지정 가능
	 그러나 DBMS의 패키지 dbms_stats 등의 프로시져를 활용하여 자동 결정DELETEME

② 통계정보의 관리를 통한 제어
  - 통계정보를 어떻게 관리할 것이냐을 고심

  - 테이블마다 통계정보를 관리할 수 없음 
       => 테이블을 모니터링하는 기능 이용
          USER_TAB_MODIFICATION와 같은 딕셔너리 뷰를 통해 확인

  - 만약 통계테이블을 수동으로 관리 하고자 한다면 수집방법, 수집 주기 결정
       =>스크립트 작성, 작업스케줄링 할 수 있는 S/W활용,
	 제공된 프로시져(GRTHER_DATABASE_STAT 등)


③ 최악의 상황이 발생할 확률의 감소
  - 적절하지 못한 인덱스 구성, 고품질의 SQL을 사용하지 못해도 대부분 최소한의 수행 속도 보장
  
  - 사용자의 쿼리를 재해석하여 새로운 쿼리로 변형시킴 

• 단점

  ① 실행계획 예측의 곤란
      -사용자가 예측불가능하므로 애플리케이션을 작성할 때 미리 적절한 대응하기 어렵고, 종합적인 전략을 수립하기 곤란
  ② 버전에 따른 변화
  ③ 실행계획 제어가 곤란

• 옵티마이져의 발전 방향
  1. 비용기준 옵티마이져로 발전
  2. 단위 SQL 보다는 테이블이나 인덱스 단위로 관리

• 통계정보 관리를 위한 제언
  1. 통계정보의 수집과 관리를 위해 DBMS에서 제공하는 패키지들이 계속 보강되고 있음
  2. 과거에는 I/O에 비중. 최근에는 CPU의 수행정도와 사용량을 추가함
  3. 통계정보의 보다 간편한 수집이나 관리를 위해 DBMS_STATS 패키지 이용하면 좋음
     • DBMS_STATS 패키지
       • 테이블이나 인덱스와 같은 데이터베이스 오브젝트에 대한 통계정보 생성을 용이하게 해줌
       • 테이블이나 인덱스와 관련된 통계정보를 생성할 수 있으며, 견본 데이터를 추출하여 통계정보를 생성하는것도 가능
       • 대용량 테이블이라면 모든 데이터를 대상으로 통계정보를 수집할 수 없으므로 좋은 방법
  4. 견본데이터는 5% 이하로 선정하는게 바람직
     • 지정 파라메터 : ESTIMATE_PERCENT 로 직접
     • DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE 로 자동으로 판단
  5. 통계정보 수집시간을 단축하기 위해 병렬로 처리 가능
     • 병렬등급(Degree)은 직접 지정/ 프로시져(Auto_dergree)를 이용하여 자동으로 지정
  6. 초기의 비용기준 옵티마이져는 특정 상황에 맞추어져 있기 때문에 문제

⇒시스템 통계(System statistics) : 해당 시스템이 가지고 있는 성능특성을 실제로 측정함으로 보다 정확한 정보를 옵티마이져에게 제공. 시스템 통계를 생성할 때는 지정한 기간동안 시스템에서 실제로 일어나고 있는 활동들을 모니터링하고 분석을 해야 한다. ⇒관련 프로시져(DBMS_STATS.GATHER_SYSTEM.STATS)를 수행시켜 통계정보를 수집해 주어야 함

1. 통계정보 교체하는 방법

⇒DBMS_STATS패지지의 ‘IMPORT_SYSTEM_STATS' 프로시져를 사용하면 간단. 이 작업은 ’DBMS_JOB'패키지를 이용하여 작업을 등록하고 적당한 시간에 자동으로 수행되도록 함

1. 시스템 통계의 개선은 테이블이나 인덱스 통계정보와는 다르게 시작되는 SQL에 대해서만 새로운 통계정보로 파싱할 뿐 기존에 사용하던 SQL은 공유풀에 파싱되어 있던 것들을 그대로 사용한다.
2. 새로운 통계정보가 갱신되면 이전 버전은 자동으로 이력이 저장 ⇒ 원상회복에 유용

⇒ 딕셔너리뷰를 통해 확인 가능하며 ‘RESTORE'프로시져를 이용하여 원상 복귀

1. ‘PURGE_STATS'프로시져 이용 : 통계정보의 이력을 자동으로 제거하지 않고 필요할 때 정리. 하지만 이력정보는 DBMS_STATS패키지를 사용하지 않고 ANALYZE명령을 사용하여 수집한 경우에는 관리 할 수 없음