1. 테이블과 인덱스 분리 : 관계형 데이터베이스에서 일반적인 구조.
   • 장점 : 대용량의 데이터 관리 용이, 데이터 저장시 인덱스의 영향을 받지 않음
2. 분리형 테이블의 구조
   • 데이터베이스 구조

1. [그림] Database Structure(ORACLE 9i Database Administration Fundmentals I)
   
   • D.D. : Data Dictionary
   • R.B. : RollBack
   • tablespace : 논리적인 저장구조(부지)
   • segment : 테이블스페이스를 용도별로 구분(건물 부지, 운동장 부지)
   • datafile : 물리적인 데이터파일(대지)

1. [그림] Tablespace Structure
   
2. 파티션된 테이블은 2개 이상의 테이블스페이스에 걸쳐서 저장 될 수 있다.
3. 개별 파티션이나 파티션되지 않은 테이블들은 반드시 하나의 테이블스페이스에만 저장된다.
4. 【 원본 】http://download.oracle.com/docs/cd/B19306_01/server.102/b14220/physical.htm#g21431

[Fig 1. ROW Piece]

• 원본 : http://download.oracle.com/docs/cd/B19306_01/server.102/b14220/schema.htm#sthref1038

1. 블록내에서 로우의 이동
   1. ROWID에는 로우의 위치정보가 있는것이 아니라 슬롯(블록내 위치)번호가 저장되어 있으므로,
      로우의 위치가 이동하더라도 블록의 변동이 없으므로 ROWID는 변동없음
   2. ⇒ 로우 이동시 새로운 위치값(새로운 슬롯값)만 바꿔주면 되므로 ROWID의 변경없이 이동할 수 있다.
      
2. 다른 블록으로 이동
   1. 블록의 위치가 변동 되었으므로 ROWID는 변경됨
   2. Condensing(응축) : 여유공간이 충분하나, 한 조각으로 저장할 연결될 조각이 없어 로우를 저장 할 수 없을 경우에 자동으로 블록의 로우들을 재구성함.
   3. Migration(로우의 이주) : 기존 블록에 새로 옮겨갈 블록의 주소를 남겨놓고 이동하는 경우. ROWID는 변경이 없으나,액세스할 때 여러 블록을 읽어야함.
      로우나 테이블을 삭제하고 다시 생성해야 로우의 이주를 해결할 수 있다.
   4. cf) Chain : 로우의 길이가 한 블록을 넘을 경우, 필요한 공간만큼 블록을 연결해서 저장하는 데, 이를 “체인이 발생했다”라고 함.

1. 클러스터링 팩터 : 인덱스의 컬럼값으로 정렬되어 있는 인덱스 로우의 순서와 테이블에 저장되어 있는 데이터 로우의 위치가 얼마나 비슷한 순서로
   저장되어 있느냐에 대한 정도를 나타냄.

1. Good Clustering Factor = 응집이 높다
2. 인덱스에서 많은 로우(row)를 액세스하더라도 테이블의 블록 액세스를 적게 하는 경우를 클러스터링 팩터가 좋다고 할 수 있다.
3. 응집 : 자주 액세스하는 것들이 유사한 위치에 모여 있도록하는 것

1. INDEX1 : 7개의 로우를 액섹스하지만, 2개의 블록을 액섹스하므로 클러스터 팩터가 좋음
2. INDEX2 : 3개의 로우를 액섹스하는데 데이터 블록은 3개나 액세스하므로 클러스터 팩터가 좋지 않음

1. 응집도를 높이고 인덱스의 저장 구조 개선, 수행속도 향상

1. 범위 처리가 잦은 컬럼(들)로 정렬하여 저장한다.
2. 범위 처리가 잦은 컬럼(들)로 정렬하여 저장하는 방법이 불가능 할 경우 : 병렬 처리로 저장
3. 수행속도 향상 : 체인(chain) 감소 및 불필요한 I/O감소
4. 테이블 재생성시 기존 인덱스를 제거하거나 비활성화 시킴 : 테이블 저장 속도 향상 및 인덱스 저장 밀도 향상을 위해서