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--- study:oracle:datadb:3week_1:01 [2010/05/18 14:41]
upju
+++ study:oracle:datadb:3week_1:01 [2010/05/19 10:52] (현재)
upju
@@ 줄 65: / 줄 65: @@
       - 내부적으로 선행 컬럼 값의 Distinct Value 만큼의 Logical Sub-Index로 나눠서 SCAN한다.
       - Analyze 되어있는 오브젝트에 적용된다.
+{{:study:oracle:datadb:3week_1:04실행계획.jpg|}}
     * 마)인덱스 전체 스캔(Index Full Scan)
+      - 전제조건(일괄 적용될 필요는 없음)
+        - 조건절에서 인덱스의 컬럼이 적어도 하나이상 사용되었을때
+        - 반듯이 선행컬럼이 사용될 필요는 없음
+        - 쿼리 내 사용된 어떤 테이블들의 모든 컬럼들이 인덱스에 존재
+        - 인덱스 컬럼중 최소한 NOT NULL인 컬럼이 최소 하나는 존재
+        - ORDER BY절이 사용될 경우 인덱스를 사용하여 SORT가 가능할때
+        - 반듯이 선행컬럼이 사용될 필요는 없음
+      - SINGLE BLOCK I/O 수행
     * 바)인덱스 고속 전체 스캔(Index Fast Full Scans)
+      - 인덱스 스캔만을 하며, 테이블 액세스는 하지 않음
+      - MULTI BLOCK I/O를 수행
+      - BITMAP INDEX에서는 적용 불가
+      - 반듯이 선행컬럼이 사용될 필요는 없음
 ==== 3.2.1.4. B-Tree 클러스터 액세스(Cluster access) ====
   * 3.2.1.4. B-Tree 클러스터 액세스(Cluster access)
+    -  클러스터링 테이블의 형태
+      - 대량의 범위처리의 효율화를 위한 단일 테이블 클러스터링
+      - 조인의 효율을 높이기 위한 두개 이상의 테이블 클러스터링
 ==== 3.2.1.5. 해쉬 클러스터 액세스(Hash cluster access ====
   * 3.2.1.5. 해쉬 클러스터 액세스(Hash cluster access)
-==== 3.2.1.6. 표본 테이블 액세스(Sample table scan ====
+    * 클러스터 : 데이터의 클러스터링 팩터를 높여 물리적인 I/O의 효율을 향상하기 위한 방안
-  * 3.2.1.6. 표본 테이블 액세스(Sample table scan)
+    * 해쉬 클러스터 : 해쉬함수에 의해 만들어진 해쉬값을 이용하여 클러스터링
+    * 인덱스 스캔 VS 해쉬클러스터
+      - 인덱스 스캔 : 인덱스 I/O + 테이블 I/O
+      - 해쉬 클러스터 : 해쉬함수 생성 + 테이블 I/O
+      {{:study:oracle:datadb:3week_1:05실행계획.jpg|}}
+    * 사용범위
+      - 액세스 형태가 고정적
+      - =, IN으로 적용 가능한 테이블
+      - 해쉬키 컬럼이 수정이 많지 않은 경우
+      - 데이터 증가가 많지 않은 경우
+    *  주의사항
+      -  지속적인 데이터 INSERT 할 경우
+        - 해쉬 클러스터의 사이즈를 물리적 공간에 미리 확보함
+        - 총 해쉬 클러스터의 크기(초기치) = HASHKEYS * SIZE
+      - 해쉬값의 개수 지정
+        - 클러스터 생성시 HASHKEYS 값에 의해 결정
+        - OVERFLOW BLOCK 문제 발생 가능
+      - 비효율이 발생되는 연산자
+        - 비교연산자 : LIKE, <>, >, =>, <, <= 등
+==== 3.2.1.6. 표본 테이블 액세스(Sample table scan) ====
+  * 3.2.1.6. 표본 테이블 액세스(Sample table scan)
+    * 사용자가 지정한 범위(비율)에 대하여 데이터 처리
+      - 주의 사항
+        - 일정 비율의 데이터가 리턴 안 될 수 있음
+        - 동일한 데이터가 리턴되지 않을 수 있음
+      - ORACLE 10G 이전
+        - 단일 테이블에서 적용
+        - 조인, 뷰 또는 원격 테이블 사용 불가
+        - 단, 조인은 인라인 뷰를 이용하여 적용가능
+      - CBO 모드에서만 사용가능
+    - 데이터 마이닝(DATA MINING)
+      - 적은 표본오차 범위 내에서 데이터를 선별
+      - 데이터 마이닝 프로세스 부하를 축소
+    - 데이터 정제(CLEANSING)를 위한 데이터 오류 패턴 분석
+      - 데이터 웨어하우스 구축 시 적용
+    - 테스트를 위한 표본 데이터 생성
+      - 실 환경의 축소판을 생성하여 테스트 환경 구축

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